プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。Google でログインするとレビューを書けます。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

ClaudeR - RStudio MCP Server

作者:IMNMVバージョン 0.16.1i★ 372iパソコンで動く
レジストリ名io.github.IMNMV/clauder

インストール方法

概要

作者による説明(英語の原文)

Connect RStudio to AI assistants for interactive R coding and data analysis.

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 開発者ツール

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

チェック 2/3 合格 · あなたのパソコンで動きます

まず:どの AI を使っていますか?

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. この設定を貼り付けて保存

    {
      "mcpServers": {
        "clauder": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "clauder-mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude を終了してもう一度開く

  5. 試してみる

    ClaudeR - RStudio MCP Server を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude が ClaudeR - RStudio MCP Server を使っていると言うか、回答に ClaudeR - RStudio MCP Server のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT はまだ ClaudeR - RStudio MCP Server につなげません

ClaudeR - RStudio MCP Server はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません

代わりにできること

A · ClaudeR - RStudio MCP Server につなげるアプリを使う

  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

B · 開発者ツール の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Claude Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. ターミナルを開く

    Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く

  3. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add clauder -- uvx clauder-mcp
  4. Claude Code で /mcp と入力

    ClaudeR - RStudio MCP Server が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  5. 試してみる

    ClaudeR - RStudio MCP Server を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude Code が ClaudeR - RStudio MCP Server を使っていると言うか、回答に ClaudeR - RStudio MCP Server のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  3. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    ClaudeR - RStudio MCP Server を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Cursor が ClaudeR - RStudio MCP Server を使っていると言うか、回答に ClaudeR - RStudio MCP Server のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  3. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    ClaudeR - RStudio MCP Server を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ VS Code が ClaudeR - RStudio MCP Server を使っていると言うか、回答に ClaudeR - RStudio MCP Server のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?ClaudeR - RStudio MCP Server を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add clauder -- uvx clauder-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "clauder": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "clauder-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "clauder": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "clauder-mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "clauder": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "clauder-mcp"
      ]
    }
  }
}

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
2,998/週
ライセンスi
ライセンスの記載なし
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
0.16.1
レジストリ公開日i
2026年9月30日
コードの最終更新i
2026年11月11日
作者
IMNMV
パッケージ
pypi: clauder-mcp
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月12日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント IMNMV で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:今日

  • ! 注意

    ライセンスがある

    GitHubがライセンスの種類を判別できませんでした。ファイルを開いて確認してください

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

話し合い

質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。

まだ投稿はありません。最初の質問や共有をどうぞ。

ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

Google でログインして投稿

ユーザーレビュー

まだレビューはありません

Google でログインしてレビューを書く

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5782件のうち99%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5782件のうち45%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5782件のうち36%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

ClaudeR - RStudio MCP Serverは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち2項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は今日、最新バージョン(0.16.1)がレジストリに届いたのは42 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:REA, Netdata, Front-End Checklist

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

作者:morluto広く使われている↓ 38.9万/週★ 45.1万17 日前更新

パソコンで動く

Netdata

Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.

作者:netdata広く使われている★ 8.1万7 日前更新

クラウドで動く

Front-End Checklist

Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.

作者:thedaviddias広く使われている★ 7.5万38 日前更新

クラウドで動く

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

ClaudeR - The Modern Researcher's Toolkit

Connect a live R or Python session, in RStudio or Positron, to Claude Code, Codex, or any MCP-based LLM agent. For interactive analysis, multi-agent orchestration, and automated manuscript auditing.

ClaudeR connects MCP-configured LLM agents, like Claude Code or Codex, to the R session you are already working in. The agent runs code where your cleaned data and fitted models actually are, sees the plots it draws, reads the objects in your environment, and can edit the file open in your editor. A companion Python package does the same for a live Python session, and both work in RStudio and Positron.

Several agents can share one session and divide the work between them, or you can run separate sessions side by side so each agent works on its own dataset without touching the others.

It covers much of what a paid research AI tool does, with the work happening in your own session and a record of every line an agent ran.

Quick Start

# Install

if (!require("devtools")) install.packages("devtools") devtools::install_github("IMNMV/ClaudeR")

Set up your AI tool

library(ClaudeR) install_clauder() # For Claude Desktop / Cursor install_cli(tools = "claude") # For Claude Code CLI

Start the server in RStudio

claudeAddin()

AI agents: See llms-install.md for automated setup instructions.

Demo

Single agent via Claude Desktop AppMulti-agent: Codex + Claude Code via CLIGPT 5.4 Codex: Data analysis + Quarto report

Recent Updates (click to expand)

  • Gemini CLI removed (R 0.16.4 / clauder-mcp 0.16.3). Google shut Gemini CLI down on June 18, 2026, and Antigravity (agy) replaced it. install_cli(tools = "gemini") and the gemini option of run_annotation_job are gone, and both now point you to agy instead.
  • Labelling calls see only the row (clauder-mcp 0.16.3). run_annotation_job now starts each Claude call with no tools, MCP servers, hooks, CLAUDE.md, plugins or slash commands, from an empty folder, so the model labelling a row sees nothing but that row. Older Claude Code versions get whichever of these options they have. Codex calls also start from an empty folder. Every reply is kept word for word in {name}_annotating_raw.jsonl. A reply that isn't valid JSON or doesn't fit the schema is asked again, up to three tries. Hitting your plan's usage limit stops the job with every saved row kept, and running it again picks up where it stopped. Two new options: no_api_key = true removes API keys from each call so the CLI uses your subscription login, and batch_size sends several rows per call for very large jobs (the default stays 1, so no row can influence another). A crash no longer leaves a job reading "running" forever, and the working file is never left half written.
  • The exported script reruns, and checkpoints restore by name (R 0.16.4). Found rehearsing a demo. When an agent's code failed, the exported clean script kept that code as live code, so rerunning the script stopped at the same error; it now appears once, commented out. restore_session("before_filter") failed with "checkpoint not found" because only the stamped file name was accepted; the label a checkpoint was saved with now works, and a miss lists the checkpoints that exist.
  • Console logging turns on when it says it is on (R 0.16.3). From a user report. "Also log my own console commands" is remembered between sessions and the box comes back ticked, but after restarting R nothing was being recorded until the box was unticked and ticked again. It now starts with the server. Calling start_console_logging() before starting a session also said logging was on while writing nowhere; it now says commands are recorded once a session starts, and they are. Starting a session prints where its log is, and your commands are no longer appended to the previous session's log while the server is stopped.
  • Fewer check-ins on long jobs, nothing lost from long output, a quieter Agents panel (R 0.16.2 / clauder-mcp 0.16.2). get_async_result now waits for the job and returns the moment it finishes (up to wait_s seconds, default 300), so a 20-minute model fit takes a handful of calls instead of about 120. When output is too long to send in full, the whole thing is saved to a file and the agent is told where, so it can read the part that was cut instead of running the code again. The addin's Agents panel now hides agents not seen in a day, like cr_roster() already did, so a freshly opened session no longer lists agents from weeks ago.
  • Console logging from the addin fixed (R 0.14.2). Ticking "Also log my own console commands" in the addin armed nothing on 0.14.1, while calling start_console_logging() in the console worked. Cause: globalCallingHandlers() (used to observe warnings and messages) can only be called with an empty handler stack, and inside the Shiny observer that handles the checkbox it errors, which aborted the function before the console callback was registered. The callback is now registered first and unconditionally; the handlers are installed only when logging is started from the console, and otherwise warnings are read from last.warning after each command. Started from the addin, message() output is the one thing not captured, and the addin says so.
  • Control what reaches the agent, and stop sending plots nobody saw (R 0.15.0 / clauder-mcp 0.15.0). From two user requests. A new AGENT CONTEXT panel in the addin does two things. "Send plots to the agent automatically" can be turned off: the agent is told a plot was drawn and asks for it with execute_r_with_plot, saving roughly 4,500 tokens per image when you mostly want text. Your Plots pane is unaffected either way. "Tools available to the agent" hides whole groups you are not using (editor, session, coordination, background jobs, manuscript audit); all 41 tools cost about 8,600 tokens of schema on every request, and a programming-only session needs about 1,200 of that. Both settings are per session and take effect without a restart, though some MCP clients only notice a changed tool list on reconnect. Separately, a bug fix: p <- ggplot(...) returned a full image to the agent even though assignment displays nothing, so the agent was sent plots that never appeared in your Plots pane. Capture now requires the plot to have actually been shown.
  • Logging fixes (R 0.14.1). Two problems from a user report. Agent output was never written to the log, only the code, because the entry was written before the code ran; the log now records what each call printed. And the output capture added in 0.14.0 could stop console logging entirely: it opened its own output sink before registering the console callback, so if that sink could not be opened, nothing was logged at all. Opening it is now optional and failing back to logging commands and their values, the sink is restored if another execution unwinds it, and an agent run no longer pops a sink it did not open. Logged output lines are marked so that replay, history and notebook export skip them.
  • Console logging now captures output, not just results (R 0.14.0). From follow-up on the logging request. The log recorded the value a command returned, so anything printed as a side effect was missing: cat(), progress output, and print() called inside a function. Running f() showed the call but not what f() printed, which is exactly the context an agent needs when you hand it an error you hit yourself. Standard output is now teed to the log and grouped under the command that produced it, alongside the warnings, messages, and errors already captured. Your console still shows everything as normal.
  • Windows session-liveness fix (R 0.13.2). Checking whether a recorded R session was still alive used tools::pskill(pid, signal = 0). That is the standard idiom on Unix, but on Windows pskill always calls TerminateProcess regardless of signal, so the check killed the session it was asking about, then reported it as alive and left the stale discovery file in place. Starting a server could therefore terminate another RStudio session and leave agents routed to a dead port. Liveness is now probed without signalling. Separately, registering a session whose name is already held by a different live session now warns instead of silently overwriting its discovery file, which had left agents holding the wrong port and token.
  • Unified console logging (R 0.13.0). The session log recorded what the agent ran, but not what you ran, so asking an agent to explain an error you hit in the console meant re-running the work through it. Tick "Also log my own console commands" under Logging and your console activity joins the same file, tagged by who ran what: the command, its printed result, and any warnings, messages, or errors. "Read the last 100 lines of the log" is now enough for an agent to see both sides of the session. Off by default; toggle it in the addin or call start_console_logging() / stop_console_logging().
  • Editor tools fixed, plus approve-before-apply edits (R 0.12.5 / clauder-mcp 0.14.4). From two user reports. modify_code_section and insert_text now save to disk by default and report saved_to_disk, so an agent no longer believes it wrote a file when the change sat unsaved in the buffer. Bounded replacements may change the line count (the old equality constraint is gone). Both tools accept a path to target a specific file, open and focus it, and refuse to edit a different document instead of failing silently. get_active_document now reports the path, the document id, and whether the buffer differs from disk, so buffer state and file state stop being confused for each other. New suggest_edit tool: the agent proposes a change and waits for the user to approve it, using rstudioapi::showEditSuggestion() when the installed rstudioapi provides it, and otherwise staging the edit unsaved so the user accepts by saving or rejects with undo.
  • Reviewer Zero now reasons, not just reconciles (R 0.12.4). Added a mandatory Pass 5 (content reasoning) to the base auditing protoco

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます