MCP For Research

🚀 學術研究MCP服務器

學術研究MCP服務器是一款強大且集成化的研究工具，它能讓你通過5個強大的工具，從PubMed、Google Scholar、ArXiv和JSTOR等平臺查找和分析學術研究論文。

🚀 快速開始

選項1：通過AI助手使用（最簡單 - 無需設置）

如果你不熟悉技術設置，可通過以下AI助手使用本工具：

• Claude（Anthropic）
• ChatGPT（OpenAI）
• Cursor（帶有AI的代碼編輯器）

這些助手可利用本工具幫你查找研究論文，無需你進行任何設置。

選項2：在你的計算機上設置MCP（適用於高級用戶）

此選項可讓你直接在計算機上結合AI助手使用該工具，就像為你的AI助手配備了一個查找研究論文的特殊工具。

設置MCP（模型上下文協議）

MCP就像是一種“語言”，能讓AI助手與你計算機上的工具進行交互。你可以將其視為安裝了一個特殊應用供AI助手使用。

所需條件

• 一臺計算機（Windows、Mac或Linux）
• 支持MCP的AI助手（如Claude Desktop、Cursor等）
• 基本的計算機技能（下載文件、運行程序）

逐步設置步驟

1. 下載工具

   git clone https://github.com/aringadre76/mcp-for-research.git
   cd mcp-for-research
   

2. 安裝依賴項

   npm install
   

3. 構建工具

   npm run build
   

4. 配置你的AI助手

   • 在AI助手的設置中找到“MCP Servers”或“Tools”。
   • 添加一個新的MCP服務器。
   • 將命令設置為：node dist/index.js。
   • 將工作目錄設置為你的項目文件夾。

5. 測試設置

   npm run test:all-tools-bash
   

✨ 主要特性

• 5個集成工具：強大的多功能工具，取代了之前的24個獨立工具。
• 多源搜索：支持從PubMed、Google Scholar、ArXiv和JSTOR進行搜索。
• 用戶偏好設置：可自定義搜索和顯示設置。
• 內容提取：支持全文論文訪問和分析。
• 引用管理：支持多種引用格式。
• 錯誤處理：具備強大的備用機制。

📦 安裝指南

下載工具

git clone https://github.com/aringadre76/mcp-for-research.git
cd mcp-for-research

安裝依賴項

npm install

構建工具

npm run build

💻 使用示例

基礎用法

搜索論文

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "research_search",
    "arguments": {
      "query": "machine learning",
      "sources": ["pubmed", "arxiv"],
      "maxResults": 15,
      "startDate": "2020/01/01"
    }
  }
}

分析論文

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "paper_analysis",
    "arguments": {
      "identifier": "12345678",
      "analysisType": "complete",
      "maxQuotes": 20
    }
  }
}

獲取引用

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "citation_manager",
    "arguments": {
      "identifier": "12345678",
      "action": "all",
      "format": "apa"
    }
  }
}

📚 詳細文檔

項目結構

核心組件

src/
├── index.ts                           # 主服務器入口點（集成）
├── adapters/                          # 數據源連接器
│   ├── pubmed.ts                      # PubMed API集成
│   ├── google-scholar.ts              # Google Scholar網頁抓取
│   ├── google-scholar-firecrawl.ts    # Firecrawl集成
│   ├── arxiv.ts                       # ArXiv集成
│   ├── unified-search.ts              # 基本多源搜索
│   ├── enhanced-unified-search.ts     # 高級多源搜索
│   └── preference-aware-unified-search.ts # 用戶偏好集成
├── preferences/                       # 用戶偏好管理
│   └── user-preferences.ts            # 偏好存儲和檢索
└── models/                            # 數據結構和接口
    ├── paper.ts                       # 論文數據模型
    ├── search.ts                      # 搜索參數模型
    └── preferences.ts                 # 偏好模型

文檔

docs/
├── README.md                          # 文檔索引和概述
├── CONSOLIDATION_GUIDE.md             # 完整的集成指南
├── TOOL_CONSOLIDATION.md              # 快速工具映射參考
├── PROJECT_STRUCTURE.md               # 清晰的項目組織
├── API_REFERENCE.md                   # 完整的API文檔
├── ARCHITECTURE.md                    # 技術系統設計
├── DATA_MODELS.md                     # 數據結構定義
├── DEVELOPMENT.md                     # 開發者設置指南
└── TROUBLESHOOTING.md                 # 問題解決指南

測試

tests/
├── test-preferences.js                # 偏好系統測試
├── test-all-tools-simple.sh           # Bash測試運行器（推薦）
├── test_all_tools.py                  # Python測試運行器
└── test-all-tools.js                  # JavaScript測試運行器

配置

├── package.json                       # 項目依賴項和腳本
├── tsconfig.json                      # TypeScript配置
├── .env.example                       # 環境變量模板
└── README.md                          # 本文件

可用工具

服務器提供了5個集成的MCP工具，取代了之前的24個獨立工具：

1. research_search

可跨多個來源進行全面的研究論文搜索，支持高級過濾和統一結果展示。 整合內容：PubMed、Google Scholar、ArXiv和JSTOR的所有獨立搜索工具 參數：查詢、來源、過濾器、顯示選項、排序

2. paper_analysis

獲取全面的論文信息、全文以及包括引用、統計數據和研究結果的分析。 整合內容：論文檢索、內容提取和分析工具 參數：標識符、分析類型、引用限制、章節長度

3. citation_manager

以多種格式生成引用，並獲取引用信息，包括引用計數和相關論文。 整合內容：引用工具、引用計數和相關論文發現 參數：標識符、操作、格式、相關論文限制

4. research_preferences

管理研究偏好，包括來源優先級、搜索設置、顯示選項和緩存。 整合內容：所有偏好管理工具 參數：操作、類別、各種偏好值

5. web_research

使用Firecrawl進行基於網絡的研究，實現可靠的內容提取和分析。 整合內容：Firecrawl集成和網絡研究工具 參數：操作、目標、選項、爬取限制

遷移到新版本

集成工具向後兼容 - 你仍然可以訪問相同的功能，只是通過更少、更強大的工具實現。每個集成工具都接受參數，讓你可以精確指定要執行的操作。

故障排除

常見問題

問題：工具無法啟動 解決方案：確保你已先運行 npm install 和 npm run build。

問題：我的AI助手找不到工具 解決方案：檢查AI助手設置中的MCP服務器路徑是否正確。

問題：搜索無結果 解決方案：嘗試不同的搜索詞，或檢查偏好設置中是否啟用了相關來源。

問題：如何獲取特定格式的論文？ 解決方案：使用引用工具以獲取所需格式（如APA、MLA等）的論文。

開發

運行測試

npm run test:all-tools-bash

構建

npm run build

開發模式

npm run dev

貢獻

我們歡迎貢獻！請查看我們的貢獻指南，並隨時提交問題或拉取請求。

🔧 技術細節

集成方法的優勢

✅ 工具數量減少80%（從24個減少到5個）
✅ 更易記憶和使用
✅ 功能更強大 - 單個調用可執行多個操作
✅ 性能更優 - 減少工具註冊
✅ 維護更輕鬆 - 減少代碼重複
✅ 接口更一致 - 參數模式相似

📄 許可證

本項目採用MIT許可證 - 詳情請參閱LICENSE文件。

文檔

如需全面的文檔、指南和技術細節，請參閱目錄：

• 文檔概述 - 完整的文檔索引
• 集成指南 - 新方法的詳細說明
• 工具參考 - 舊工具到新工具的快速映射
• API參考 - 完整的工具文檔
• 項目結構 - 清晰的項目組織

支持

如果你需要幫助：

1. 查看上述故障排除部分
2. 查看 docs/ 文件夾中的文檔
3. 在GitHub上提交問題
4. 查看CHANGELOG.md獲取近期更新

版本歷史

• v2.0.0：將24個工具集成到5個強大的工具中
• v1.4.x：之前版本，包含24個獨立工具
• v1.0.x：初始版本

⚠️ 重要提示

本工具旨在易於使用，同時提供強大的研究功能。集成方法使其更易於使用，同時保留了先前版本的所有功能。