MCP R Playground

这是一个允许AI模型执行R代码、查看其结果并绘制和观察图表的MCP服务器。 它可以用于复杂的代理部署，也可以作为增强与Claude Desktop等AI客户端讨论科学论文的一种方式。

功能：

• 有状态会话：每个对话线程都会获得一个新的会话，但该会话可以在调用和用户/助手交互之间持久存在。
• 图形输出：多模态模型可以使用标准R库如ggplot绘制图表，查看这些图表，并对其作出反应。
• 支持所有常见的操作系统/架构 - Windows x64 / arm64, MacOS, Linux。
• 当本地运行时，⚠️__无主机隔离__⚠️：虽然每个会话都作为一个独立的R环境运行，但它们可以访问全局依赖项和计算机上的所有文件。尽管不太可能，但恶意模型可能会编写删除您重要文件的R代码。
  • 如果需要主机隔离，应通过Docker运行此MCP。以下提供了相关说明。

配置

目前只有一个可以通过环境变量设置的配置参数：

• RPLAYGROUND_MCP_SUPPORT_IMAGE_OUTPUT，默认值为True。如果设置为False，则图像输出将被禁用，并且工具描述将反映这一点。

使用

默认情况下，AI将有权访问所有全局安装的R包，并可以安装所需的任何包。这些安装将持久存在。您可以预安装重要的包以提前使其可用。

安装

技术用户的简单说明：

1. 安装R，并设置R_HOME环境变量
2. 安装最新版本的uv
3. 运行uvx --python=3.13 rplayground-mcp，它应该能正常工作。

详细安装

这一部分是为不太熟悉技术的用户准备的，他们希望设置这个MCP以便与Claude Desktop或类似支持MCP扩展的AI用户界面一起使用。

Windows

• 确保按照此处的说明设置Claude Desktop以创建MCP配置文件：https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user
• 确保已安装R。推荐来源在此处：https://cran.rstudio.com/
• 确保已安装uv。uv是Python的项目管理工具，该工具是用Python编写的。更多详细的说明可以在这里找到：https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/#pypi，我们提供最直接的方法说明：
  1. 打开终端应用程序
  2. 在终端中粘贴以下安装命令：powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  3. 关闭终端应用程序并重新打开它
  4. 输入uv并确认没有看到任何红色错误。
• 我们提供了一个辅助脚本，您可以使用它来设置MCP服务器以与Claude Desktop一起使用。您可以使用以下命令运行它：uv run --python=3.13 https://raw.githubusercontent.com/zygi/r-playground-mcp/refs/heads/master/scripts/setup_helper.py。在您的许可下，它将：
  • 将R_HOME环境变量设置为您安装的R位置
  • 在您的Claude Desktop配置中安装MCP。
• 就这样！启动Claude Desktop现在应该显示工具可用。或者只需让它“测试execute_r_command工具”。

MacOS

• 确保按照此处的说明设置Claude Desktop以创建MCP配置文件：https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user
• 确保已安装R。推荐来源在此处：https://cran.rstudio.com/
• 确保已安装uv。uv是Python的项目管理工具，该工具是用Python编写的。更多详细的说明可以在这里找到：https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/#pypi，我们提供最直接的方法说明：
  1. 打开终端应用程序
  2. 在终端中粘贴以下安装命令：curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  3. 关闭终端应用程序并重新打开它
  4. 输入uv并确认没有看到任何红色错误。
• 我们提供了一个辅助脚本，您可以使用它来设置MCP服务器以与Claude Desktop一起使用。您可以使用以下命令运行它：uv run --python=3.13 https://raw.githubusercontent.com/zygi/r-playground-mcp/refs/heads/master/scripts/setup_helper.py。在您的许可下，它将：
  • 将R_HOME环境变量设置为您安装的R位置
  • 在您的Claude Desktop配置中安装MCP。
• 就这样！启动Claude Desktop现在应该显示工具可用。或者只需让它“测试execute_r_command工具”。

Docker安装

我们也提供了Dockerfile以在隔离环境中运行此MCP。这仅支持平台linux/amd64。 该镜像使用了r2u项目来使预编译的CRAN包可用。Dockerfile有两个版本：

• 精简版：docker build --platform=linux/amd64 .。这设置了r2u仓库，但从R会话中安装新包仍然需要大约10秒。
• 完整版：docker build --build-arg PREINSTALL_PACKAGES=true --platform=linux/amd64 .。这预安装了大量的包到Docker镜像中，加载它们到MCP会话变得瞬间完成。

您也可以编辑Dockerfile并预安装仅与您的工作流程相关的包。

问题和贡献

如果您有任何疑问或请求，请随时创建一个Issue。欢迎随时提交小型PR，大型PR应在开始之前通过创建一个Issue进行讨论。