Quantitativeresearch
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Quantitativeresearch

定量研究用に設計されたMCPサーバーで、研究知識グラフを管理し、研究プロジェクト、データセット、変数、仮説、統計テスト、モデル、および結果の構造化表現をサポートします。
2.5ポイント
6.2K

定量研究者MCPサーバーとは?

定量研究者MCPサーバーは、定量研究のデータ、仮説、統計分析、および結果を整理し、追跡するための強力なツールです。知識グラフの形式で研究プロジェクトの各段階を記録し、研究者が分析の一貫性と透明性を維持するのを支援します。

定量研究者MCPサーバーの使い方は?

まず新しい研究セッションを開始し、次に分析用のコンテキストを読み込み、最後にセッションを終了してすべての結果を保存します。このプロセスは簡単で直感的で、さまざまなデータ分析と視覚化操作をサポートします。

適用シナリオ

社会科学、経済学、心理学などの分野のように、複雑な定量研究を体系的に管理する必要がある学者に適しています。

主要機能

持続的な研究コンテキスト
複数の分析セッション間で構造化された知識グラフを維持し、研究の継続性を確保します。
研究セッション管理
各研究分析の進捗を追跡し、重要な成果と状態を記録します。
仮説追跡
仮説、関連するテスト、および最終的な結論を記録します。
データセット管理
データセット内の記述統計と変数を整理し、追跡します。
統計分析
統計テスト、モデル、およびその結果を記録します。
変数関係
変数間の相関、予測、およびその他の関係を追跡します。
発見ドキュメント
発見を支持する統計的証拠と関連付けます。
方法論ドキュメント
方法論の決定と分析方法を記録します。
利点
研究の一貫性を維持する
分析の進捗を容易に追跡する
多次元データの視覚化をサポートする
チーム協力を促進する
柔軟なカスタマイズ機能
制限
一定の学習曲線が必要です
大規模なデータセットに対するパフォーマンスが制限される可能性があります
データストレージの定期的なメンテナンスが必要です

使い方

研究セッションを開始する
startsessionコマンドを使用して新しい研究セッションを開始します。
研究コンテキストを読み込む
loadcontextコマンドを使用して特定のプロジェクトの詳細なコンテキストを読み込みます。
研究セッションを終了する
endsessionコマンドを使用して今回のセッションの結果を記録します。

使用例

新しいセッションを開始する
気候変動が作物収量に与える影響を追跡するための新しい研究セッションを開始します。
セッション結果を記録する
データ分析が完了した後、モデルの更新、仮説の検証、および視覚化結果を記録します。

よくある質問

定量研究者MCPサーバーをどのようにインストールしますか?
多ユーザー協力をサポートしていますか?

関連リソース

公式ドキュメント
詳細なインストールと使用ガイド
GitHubコードリポジトリ
ソースコードと貢献ガイド

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "quantitativeresearch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "github:tejpalvirk/quantitativeresearch"
      ]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "quantitativeresearch": {
      "command": "contextmanager-quantitativeresearch"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "quantitativeresearch": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "mcp/quantitativeresearch"
      ]
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
8.9K
5ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
8.1K
5ポイント
C
Cipher
Cipherは、プログラミングAIエージェント向けに設計されたオープンソースのメモリ層フレームワークです。MCPプロトコルを通じてさまざまなIDEとAIコーディングアシスタントと統合し、自動記憶生成、チーム記憶共有、デュアルシステム記憶管理などの核心機能を提供します。
TypeScript
0
5ポイント
A
Apple Health MCP
SQLでAppleの健康データをクエリするためのMCPサーバーで、DuckDBをベースにした効率的な分析をサポートし、自然言語クエリと自動レポートの生成が可能です。
TypeScript
7.0K
4.5ポイント
M
MCP Server Airbnb
認証済み
Airbnbの宿泊施設検索と詳細照会のMCPサービス
TypeScript
11.2K
4ポイント
A
Apple Notes MCP
Claudeデスクトップ版に対して、ローカルのApple Notesデータベースへのアクセスを提供するサーバーで、ノート内容の読み取りと検索をサポートします。
Python
10.0K
4.3ポイント
M
MCP Server Weread
微信読書MCPサーバーは、微信読書のデータとAIクライアントをつなぐ軽量なサービスで、読書ノートとAIの深い対話を実現します。
TypeScript
10.1K
4ポイント
M
MCP Obsidian
このプロジェクトは、ObsidianのLocal REST APIプラグインを通じてObsidianノートアプリとやり取りするMCPサーバーです。Obsidian内のファイルを操作および管理するためのさまざまなツールを提供し、ファイルのリスト表示、内容の取得、検索、内容の変更、ファイルの削除などが可能です。
Python
13.5K
5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
13.4K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
15.4K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
45.4K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
23.9K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
13.2K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
16.0K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
15.7K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
21.7K
4.5ポイント
AIBase
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