shinymcp создает MCP Приложения в R. An MCP Приложение - это инструмент со страницей: клиент чата, который поддерживает приложения MCP расширение, такое как Claude, ChatGPT или VS Code, показывает страницу в Разговор, и человек может продолжать работать с ним. В Shinymcp Инструменты — это R-функции, а страница — Shiny UI. Модель может называться Инструменты сами по себе, в любом MCP-клиенте, и страница вызывает одни и те же инструменты Как человек его использует.

##Установка

##Приложение из инструмента

Имена соединяют две половины. Аргумент инструмента bins принимает его значение Из этого списка, который он возвращает, заполняются выходы. [Т1] и [Т2]. Когда человек перемещает слайдер, страница Повторите вызов инструмента.

Модель называет один и тот же инструмент и читает, что он возвращает, независимо от того, Клиент может показать страницу:

Сюжет доходит до него и как образ. Каждый результат делится на три способа: текст и компактные структурированные данные для модели, и что рисует страница (HTML, изображения, данные виджета), которые клиенты переходят на страницу и сохраняют от модели. Результаты могут содержать текст, таблицы, графики, изображения, HTML и htmlwidgets.

preview_app(app) открывает приложение в вашем браузере так, как клиент чата

shinymcp

shinymcp builds MCP Apps in R. An MCP App is a tool with a page: a chat client that supports the MCP Apps extension, such as Claude, ChatGPT, or VS Code, shows the page in the conversation, and the person can keep working with it. In shinymcp the tools are R functions and the page is Shiny UI. The model can call the tools on their own, in any MCP client, and the page calls the same tools as the person uses it.

Installation

# install.packages("pak")
pak::pak("JamesHWade/shinymcp")

An app from a tool

library(shiny)
library(shinymcp)

faithful_histogram <- ellmer::tool(
  function(bins = 20) {
    list(
      histogram = mcp_result_plot(
        function() hist(faithful$waiting, breaks = bins, main = NULL, xlab = "Minutes"),
        text = "Histogram of waiting times between eruptions."
      ),
      caption = sprintf("%d eruptions; median wait %d minutes.", nrow(faithful), median(faithful$waiting))
    )
  },
  name = "faithful_histogram",
  description = "Show a histogram of waiting times between Old Faithful eruptions.",
  arguments = list(
    bins = ellmer::type_integer("Number of bins, 5 to 50.", required = FALSE)
  ),
  annotations = ellmer::tool_annotations(read_only_hint = TRUE)
)

app <- mcp_app(
  ui = fluidPage(
    sliderInput("bins", "Number of bins", min = 5, max = 50, value = 20),
    plotOutput("histogram"),
    textOutput("caption")
  ),
  tools = list(faithful_histogram),
  name = "faithful"
)

Names connect the two halves. The tool’s argument bins takes its value from the input with that id, and the list it returns fills the outputs histogram and caption. When the person moves the slider, the page calls the tool again.

The model calls the same tool, and reads what it returns, whether or not its client can show the page:

result <- app$run_tool("faithful_histogram", list(bins = 30))
cat(result$content[[1]]$text)
#> histogram: Histogram of waiting times between eruptions.
#> 
#> caption: 272 eruptions; median wait 76 minutes.