Research MCP Server
R

Research MCP Server

一個研究型MCP服務器項目,集成Notion數據交互功能
2.5分
5.7K

什麼是研究MCP服務器?

研究MCP服務器是一個基於Model Context Protocol(MCP)的工具,旨在協助研究人員通過問卷調查收集數據並將其存儲在Notion數據庫中。它支持自動化問卷生成和數據分析。

如何使用研究MCP服務器?

您可以通過簡單的幾步配置和啟動服務器來開始使用。配置完成後,您可以向Claude發送指令,由服務器處理並返回結果。

適用場景

該服務器適用於需要快速創建和管理問卷調查的研究人員,尤其適合需要與Notion深度集成的場景。

主要功能

作為MCP服務器運行
支持接收來自Claude或其他MCP客戶端的任務請求並執行。
從Notion檢索數據
能夠從指定的Notion數據庫中提取問卷結果。
創建調查頁面
自動生成問卷頁面並存儲到Notion中。
優勢
無縫集成Notion數據庫,方便數據管理和分析。
簡化問卷設計流程,提升工作效率。
支持靈活的配置選項,滿足多樣化需求。
侷限性
需要一定的Python基礎來安裝和配置環境。
對網絡環境有一定要求,確保穩定連接。

如何使用

克隆倉庫
首先,通過Git克隆本項目倉庫到本地。
獲取Notion令牌
訪問Notion集成頁面創建應用並獲取API令牌。
設置數據庫ID
在Notion中創建數據庫並複製其唯一ID。
配置環境變量
創建`.env`文件,填寫Notion API令牌和數據庫ID。
添加服務器定義
編輯`claude_desktop.json`文件,添加MCP服務器配置。
重啟Claude客戶端
完成配置後重啟桌面客戶端即可激活服務器。

使用案例

案例1:創建問卷
向Claude發送指令,自動生成問卷並存儲至Notion。
案例2:查看歷史數據
查詢之前完成的問卷調查結果。

常見問題

如何安裝Python?
如果遇到錯誤怎麼辦?
是否支持多語言問卷?

相關資源

官方文檔
詳細的用戶手冊和技術文檔。
GitHub倉庫
開源代碼倉庫,包含最新版本和示例。
Notion API參考
Notion官方提供的API文檔。

安裝

複製以下命令到你的Client進行配置
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。

替代品

K
Klavis
Klavis AI是一個開源項目,提供在Slack、Discord和Web平臺上簡單易用的MCP(模型上下文協議)服務,包括報告生成、YouTube工具、文檔轉換等多種功能,支持非技術用戶和開發者使用AI工作流。
TypeScript
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微軟官方MCP服務器,為AI助手提供最新微軟技術文檔的搜索和獲取功能
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A
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Rust
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D
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Node.js調試器MCP服務器,提供基於Chrome DevTools協議的完整調試功能,包括斷點設置、單步執行、變量檢查和表達式評估等
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Scrapling是一個自適應網頁抓取庫,能自動學習網站變化並重新定位元素,支持多種抓取方式和AI集成,提供高性能解析和開發者友好體驗。
Python
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M
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MCPJungle是一個自託管的MCP網關,用於集中管理和代理多個MCP服務器,為AI代理提供統一的工具訪問接口。
Go
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Cipher是一個專為編程AI代理設計的開源記憶層框架,通過MCP協議與各種IDE和AI編碼助手集成,提供自動記憶生成、團隊記憶共享和雙系統記憶管理等核心功能。
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B
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一個基於MCP協議的結構化思維服務器,通過定義思考階段幫助分解複雜問題並生成總結
Python
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N
Notion Api MCP
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一個基於Python的MCP服務器,通過Notion API提供高級待辦事項管理和內容組織功能,實現AI模型與Notion的無縫集成。
Python
13.4K
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Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一個通過MCP協議快速部署HTML內容到EdgeOne Pages並獲取公開URL的服務
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Magic Component Platform (MCP) 是一個AI驅動的UI組件生成工具,通過自然語言描述幫助開發者快速創建現代化UI組件,支持多種IDE集成。
JavaScript
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C
Context7
Context7 MCP是一個為AI編程助手提供即時、版本特定文檔和代碼示例的服務,通過Model Context Protocol直接集成到提示中,解決LLM使用過時信息的問題。
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