Analytical MCP

🚀 分析型MCPサーバー

専門的なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーで、高度な分析、研究、自然言語処理機能を提供します。

✨ 主な機能

分析ツール

• データセット分析
• 意思決定分析
• 相関分析
• 回帰分析
• 時系列分析
• 仮説検定

高度なNLP機能

• 強化された事実抽出
• エンティティ認識
• 参照解消
• 関係抽出
• 感情分析
• テキスト類似度計算
• 品詞タグ付け
• 語形還元
• 文章チェック

📦 インストール

前提条件

• Node.js（v20+）
• npm
• Exa APIキー（研究および高度なNLP機能に必要）

設定手順

1. リポジトリをクローンします。
2. 依存関係をインストールします。

   npm install
   

3. 環境変数を設定します。

   # サンプル環境ファイルをコピー
   cp .env.example .env
   
   # .envファイルを編集し、APIキーを追加
   # 研究機能を使用するにはExa APIキーが必要です
   

4. プロジェクトをビルドします。

   npm run build
   

💻 使用例

ツールの実行

各ツールは特定のパラメータを使って呼び出すことができます。例：

// データセットを分析
const datasetAnalysis = await analyzeDataset([1, 2, 3, 4, 5], 'summary');

// 研究声明を検証
const researchVerification = await researchVerification.verifyResearch({
  query: 'Climate change impacts',
  sources: 3
});

// テキストからエンティティを抽出
const entities = await advancedNER.recognizeEntities(
  "Apple Inc. 计划在德克萨斯州奥斯汀开设一个新总部。"
);

高度なNLPデモ

付属のNLPデモを実行して、高度な機能を確認できます。

npm run build
node examples/advanced_nlp_demo.js

📚 ドキュメント

利用可能なスクリプト

• npm run build：TypeScriptをコンパイルします。
• npm test：すべてのテストを実行します。
• npm run test:integration：統合テストのみを実行します。
• npm run test:exa：Exa研究APIテストを実行します。
• npm run test:research：研究検証テストを実行します。
• npm run test:server：サーバーツール登録テストを実行します。
• npm run lint：コード品質をチェックします。
• npm run format：コードを整形します。
• npm run nlp:demo：高度なNLPデモを実行します。

テストスクリプト

特定のテストスイートを実行するための専用スクリプトが用意されています。

Unix/Linux/Mac

# すべての統合テストを実行し、要約レポートを生成
./tools/run-all-integration-tests.sh

# 特定のテストスイートを実行
./tools/run-exa-tests.sh
./tools/run-research-tests.sh
./tools/run-server-tests.sh
./tools/run-api-key-tests.sh
./tools/run-data-pipeline-tests.sh
./tools/run-market-analysis-tests.sh

Windows

# すべての統合テストを実行し、要約レポートを生成
.\tools\run-all-integration-tests.bat

主要な技術

• TypeScript
• モデルコンテキストプロトコルSDK
• Exa API（研究およびNLP用）
• 自然言語処理ライブラリ
• Jestテストフレームワーク

🔧 技術詳細

分析型MCPサーバーは、以下の方法で高度なNLP機能を実装しています。

• Exa研究APIを使用した文脈認識エンティティ認識
• 自然言語ツールキットを使用した基本的なNLP操作
• 代替メカニズムとしてのカスタムルールベースのオフライン機能
• 信頼度スコア付きの強化された事実抽出
• 関係抽出と意味ネットワーク構築

環境変数

# 設定ファイルの例
EXA_API_KEY=your_api_key_here

コード例

// サンプル分析関数
async function analyzeData() {
    try {
        const result = await datasetAnalysis.run();
        console.log(result);
    } catch (error) {
        console.error('分析失敗:', error);
    }
}

コマンドラインツール

# 組み込みのCLIツールを使用して分析を行う
npx mcp-analyzer --input data.csv --output result.json

詳細情報

APIや機能に関する詳細情報は、APIドキュメントを参照してください。