MCPR(Rモデルコンテキストプロトコルツール)パッケージは、 人工知能の研究開発における基礎的限界 プログラミング。 既存のAIエージェントは、ステートレスな実行モデルで動作します。 各コマンドの [Rscript] を呼び出すと、 重篤なデータ分析の反復的、状態に依存する性質。 ログイン 分析ワークフローは、探査、モデリング、 時間または日に及ぶことができる検証 また、中間ステップ 重なる計算と、下流コードの小幅な変化を伴うことができます。 プロットの美学は、スクリプト全体を再び実行する必要があります。 MCPRが目指す AIエージェントが永続性を確立できるようにすることで、この問題に取り組む ライブR環境内でのインタラクティブなセッションで、 ワークスペースの状態を把握し、複雑なマルチステップの分析ワークフローを有効にします。

MCPRデモ

クイックスタート

2分以内にMCPRで立ち上がって実行します。

です! あなたのAIエージェントは、Rコードを実行し、プロットを作成し、 永続的なプライベートワークスペースを点検して下さい。 エージェントが働きたい場合 既存のインタラクティブな R セッション内で mcpr_session_start() を実行します。 [manage_r_sessions() に取り付けます。

コア機能

MCPR: A Practical Framework for Stateful Human-AI Collaboration in R

The MCPR (Model Context Protocol Tools for R) package addresses a fundamental limitation in the current paradigm of AI-assisted R programming. Existing AI agents operate in a stateless execution model, invoking Rscript for each command, which is antithetical to the iterative, state-dependent nature of serious data analysis. An analytical workflow is a cumulative process of exploration, modelling, and validation that can span hours or days. Moreover, intermediate steps can involve heavy computation, and small changes in downstream code such as plot aesthetics require running the entire script again. MCPR aims to tackle this issue by enabling AI agents to establish persistent, interactive sessions within a live R environment, thereby preserving workspace state and enabling complex, multi-step analytical workflows.

Quick Start

Get up and running with MCPR in under 2 minutes:

# 1. Install MCPR
remotes::install_github("phisanti/MCPR")

# 2. Configure your AI agent to launch the MCPR server
library(MCPR)
install_mcpr(agent = "claude")

# 3. In your AI agent (Claude, etc.), start using MCPR tools
# MCPR::mcpr_server() is the agent's private R session by default

# 4. Optionally attach to a live R session with manage_r_sessions()
# Example: execute_r_code("summary(mtcars)")

That’s it! Your AI agent can execute R code, create plots, and inspect a persistent private workspace. If you want the agent to work inside an existing interactive R session, run mcpr_session_start() there and attach with manage_r_sessions().

Core capabilities

MCPR’s design is guided by principles of modularity, robustness, and practicality.

• Communication Protocol: MCPR uses JSON-RPC 2.0 over nanonext sockets, providing a lightweight, asynchronous, and reliable messaging layer. This choice ensures cross-platform compatibility and non-blocking communication suitable for an interactive environment.