适合谁
- 使用 RStudio 或 Positron 做统计与数据科学研究、希望智能体直接在活会话上工作的人。
- 需要审计自己或他人稿件数值与引用一致性的研究者。
- 想在订阅制模型上自行编排多智能体工作流的开发者与研究人员。
- 偏好本地会话、可审计日志与零配置 uvx 启动的用户。
C
56FMRS · C
ClaudeR 把 MCP 智能体接到活着的 R（RStudio / Positron）和 Python 会话上，让智能体能直接在你数据与模型所在的会话里执行代码、看图、读写编辑器文件，并附带多智能体协调、稿件审计、系统综述筛选、基金评审与回复审稿人等研究工作流，工具面覆盖执行、编辑器、审计、引用、日志和检查点，能力相当完整。它以 clauder-mcp 形式发布于 PyPI，用 stdio 传输，支持 uvx 零配置启动，客户端覆盖 Claude Desktop、Claude Code、Codex、Qwen、Antigravity、Cursor 等。定位是“受监督的重型工具”：它明确说明绑定本机不是安全边界、代码校验只是安全带而非沙箱，并且审计他人稿件时存在提示注入风险，因此适合了解并能承担这些风险的本地科研用户，不适合需要隔离执行的共享或多人环境。仓库 README 声明 MIT 许可，但 GitHub 许可证字段为 NOASSERTION。源材料在 README 结尾的故障排查处被截断。
ClaudeR 通过 MCP 把 Claude Code、Codex、Gemini 等智能体接到你正在使用的 R 会话（RStudio 或 Positron）以及活的 Python 会话上。智能体在你清洗好的数据和已拟合的模型所在的会话里执行代码、看到自己画出的图形、读取环境里的对象，并能编辑编辑器里打开的文件。多个智能体可以共享同一个会话分工协作，也可以各自开一个会话互不干扰。附带 Reviewer Zero 自动化稿件审计、多智能体协调协议、系统综述筛选、基金评审小组和回复审稿人等工作流。Python 桥接包为 clauder-mcp，可用 uvx 零配置运行，传输方式为 stdio。R 包从 GitHub 安装（devtools::install_github("IMNMV/ClaudeR")）。注意：仓库 README 标注 MIT 许可，但 GitHub 许可证字段为 NOASSERTION。
工具能力
execute_r
执行 R 代码并返回输出。
execute_r_with_plot
执行会生成图形的 R 代码，图形可被模型看到。
execute_r_async
以异步方式执行长时间运行的 R 代码（超过约 25 秒），返回用于轮询的任务 ID。
get_async_result
轮询异步任务的结果，内置延迟以限制轮询频率。
list_sessions
列出智能体可连接的所有活动 RStudio 会话。
connect_session
按名称连接到指定的 RStudio 会话，用于多会话工作流。
get_session_history
查看按智能体 ID 过滤的执行历史。
read_file
读取磁盘上的任意文件（.R、.qmd、.csv、.log 等），无需在 RStudio 中打开；.docx 和 .pdf 会被抽取为保留结构的文本，支持按行分页。
check_cross_references
确定性的内部引用完整性检查：标出悬空引用（如“见表 4”但并无表 4）以及正文从未引用的表格或图片。
reconcile_values
审计的核心工具：抽取稿件中的每一个数值，并按显示精度与你的代码实际产出的数字逐一核对，返回逐值登记表。
get_active_document
读取当前聚焦的编辑器缓冲区，返回内容、文件路径以及缓冲区是否有未保存改动。
get_r_info
获取 R 环境的信息。
modify_code_section
在编辑器文档中做正则查找替换，支持多行模式，默认保存到磁盘，可用 path 指定目标文件。
insert_text
在光标位置或指定的行/列插入文本，默认保存到磁盘。
suggest_edit
提出一处修改建议交用户批准，而不是直接应用。
get_viewer_content
读取 Viewer 面板中的 HTML 内容（plotly、DT、leaflet 等控件），支持分页。
clean_error_log
清理会话日志：移除报错代码块及其重复的前置代码，只留下可运行的代码和随后的修复。
search_project_code
在项目源文件（.R、.Rmd、.qmd）中按正则搜索，返回文件、行号和片段。
probe_scripts
在干净的后台会话中运行 R 脚本并报告创建了哪些对象，不影响你的主会话。
verify_references
核对学术参考文献：DOI 查 CrossRef（含撤稿与更正标记），解析 arXiv ID，对无 DOI 条目做书目匹配。
search_citations
在 OpenAlex 学术索引中检索某论断对应的正确文献，而不是凭记忆引用。
get_bibtex
通过 doi.org 内容协商获取某个 DOI 的标准 BibTeX 条目。
generate_notebook
把会话日志转换成带叙述的 Quarto 实验笔记本，渲染时重新运行代码。
generate_codebook
扫描项目并生成 OSF 和期刊要求的代码本：版本化的包列表、脚本清单、逐变量摘要和产出清单。
screening_report
汇总系统综述的筛选轮次，计算两名模型筛选者之间的一致率、Cohen's kappa、PRISMA 流程计数以及需要人工裁决的冲突集合。
send_message
在仅追加的共享日志上进行带类型的多智能体消息发送。
check_messages
读取共享协调日志中的消息事件。
wait_for_message
阻塞等待直到匹配的事件到达，无需轮询；在 R 会话正忙时同样可用。
coordination_roster
查看多智能体协调的在线名册与最近活动时间。
checkpoint_session
把 R 全局环境快照到磁盘，可在 R 重启后恢复。
restore_session
把环境回滚到某个检查点；回滚前会先保存当前状态，因此回滚本身也可撤销。
list_checkpoints
列出当前会话已保存的检查点。
create_task_list
根据你的提示生成任务清单，避免长上下文任务漏项。
update_task_status
跟踪任务清单中每一项的进度。
load_annotation_data
加载符合 _schema 列定义的 CSV 数据集以开始 AI 标注会话。
annotate
为数据集的某一行写入标注结果，原文件不会被修改。
set_agent_name
为智能体设置工作名称，执行历史、消息归属、在线状态和读取游标都会带上该名称。
安装接入
- 在 RStudio 控制台安装 R 包：if (!require("devtools")) install.packages("devtools")，然后 devtools::install_github("IMNMV/ClaudeR")。
- 配置 AI 工具：桌面应用（Claude Desktop / Cursor）运行 library(ClaudeR); install_clauder()；Cursor 用户可用 install_clauder(for_cursor = TRUE)。CLI 工具运行 install_cli(tools = "claude")，也支持 "codex"、"qwen"、"agy" 以及旧版 "gemini"。默认用 uvx 运行 PyPI 包 clauder-mcp，若环境无法使用 uvx 可加 use_uvx = FALSE 与 python_path 回退到本地 Python 路径。
- 按控制台提示手动应用配置：Claude / Codex / Qwen 复制打印出的命令到终端执行；Antigravity (agy) 把生成的 JSON 放入 ~/.gemini/config/mcp_config.json（全局）或 .agents/mcp_config.json（按工作区）；旧版 Gemini 手动加入 ~/.gemini/settings.json。
- 退出并重启桌面应用或终端会话以加载新配置。
- 在 RStudio 中运行 library(ClaudeR); claudeAddin()，在 Viewer 面板点击 Start Server，并保持窗口开启。注意 RStudio Server 上默认端口 8787 与 IDE 自身端口冲突，请换用其他端口。
选型与风险
不适合谁
- 希望把 R 会话暴露在不可信网络环境或多人共享机器上的用户：绑定 127.0.0.1 不是安全边界。
- 需要沙箱隔离执行的人：安全校验只是正则黑名单，不是沙箱，可被轻易绕过。
- 期望审核第三方稿件却不愿承担提示注入风险的人。
- 只想在 Python 会话里使用编辑器类与审计类工具的人：这些工具依赖 rstudioapi，Python 侧不可用。
所需权限
- 在活动的 R 会话中执行任意 R 代码（可通过 execute_r 等工具）。
- 读取你账户可读的任意文件（read_file、get_viewer_content 等）。
- 写入编辑器打开的文件并保存到磁盘（modify_code_section、insert_text）。
- 安装 R 包、覆盖环境中的对象、发起网络请求并消耗计算资源。
- 监听本地端口（默认 8787）并在 ~/.claude_r_sessions/ 写入会话发现文件；启用令牌时该文件权限为 0600。
风险与副作用
- 绑定 127.0.0.1 并非安全边界：本机其他进程、甚至任意网页都可跨源 POST 代码到该端口，等于在你会话中执行任意代码。CllaudeR 始终拒绝带 Origin 头的请求（返回 403），并可选启用会话令牌（X-Clauder-Token）。
- 会话令牌默认关闭，因为强制校验会拒绝早于 clauder-mcp 0.6.0 的桥接版本；未启用前本机进程向量仍然存在。
- validate_code_security() 只是正则黑名单（拦截 system()、system2()、shell()、terminal、递归/通配删除），可被 get("system")(...)、do.call、eval(parse(...)) 轻易绕过，属于安全带而非沙箱。
- 提示注入：把 read_file 等工具读取的第三方文档（稿件、CSV、HTML 控件）与可执行 R 代码、可写文件、可联网的会话组合在一起，未受信任的文档内容可能改变智能体行为。审计他人稿件时风险尤其高。
- 智能体可以读取你目录下的敏感文件、安装包和发起网络请求；若在含凭据的目录工作需自行隔离。
- 异步任务在独立 R 进程（callr）中运行，无法访问主会话环境，需要显式 saveRDS 传递数据，误用会导致结果不一致。
常见排障
- 连接不上：确认 AI 工具配置正确、Python 路径或 CLI 命令正确、add-in 中服务器已启动；端口被占用可换端口或重启 RStudio。
- 提示 could not find function install_clauder：重启 R 会话（Session -> Restart R）后重试。
- MCP 服务器启动失败：若用 uvx，确认已安装 uv（curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh）；旧方式通常意味着 Python 环境探测错误，用正确的 python_path 重跑安装器或改用 use_uvx = TRUE。
- 桥接在 mcp 2.0.0 发布后失效：clauder-mcp >= 0.6.1 已固定 mcp<2，运行 uvx --refresh clauder-mcp 更新。
- 升级 R 版本后需重跑 install_cli() 或 install_clauder() 更新 MCP 服务器路径；CLI 安装器会先移除过期注册再添加新的。
- 智能体看不到结果：确认 add-in 窗口打开且服务器在运行。
- 图形不显示：让智能体用 print() 包裹图形对象，或使用 execute_r_with_plot。
- 代码超时：让智能体对超过 25 秒的代码使用 execute_r_async，并用 get_async_result 轮询。
- 重启服务器报 address already in use：这是 UI 问题，服务器其实仍在运行，可在 Viewer 面板切换端口或重启 RStudio。
- 关闭再重开 add-in UI 后设置不生效：服务器在后台继续运行，重跑 claudeAddin() 会以相同端口、会话名和执行计数重连；只有点击 Stop Server 才真正停止服务器。
使用场景
让智能体在保存着清洗后数据和已拟合模型的 R 会话里直接跑代码、看图形。
多个智能体（如 Claude Code + Codex）共享同一个 RStudio 会话分工协作，用协调协议与共识门控对齐计划。
用 Reviewer Zero 对稿件做数值、引用与论证层面的自动化审计，并把结论写成 Word 批注。
系统综述标题/摘要筛选：两个不同模型家族各自筛选，输出一致率、kappa、PRISMA 计数与冲突集。
把会话日志导出为可重跑的 Quarto 笔记本或干净脚本，并生成 OSF 所需的代码本。
对 CSV 数据集做逐行 AI 标注，无需智能体自己写代码。
用 grant_panel_prompt() 组一个模拟基金评审小组，按 NIH/NSF 评分标准给修改建议。
用 reviewer_response_prompt() 把审稿决定信解析成逐条回复，并重跑分析以给出真实计算结果。
支持客户端
Claude Desktop完整支持
Claude Code完整支持
Codex完整支持
Qwen Code完整支持
Google Antigravity (agy)完整支持
Gemini CLI完整支持
Cursor完整支持