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定性研究知識圖譜管理服務器,提供研究項目、參與者、訪談、編碼和主題的結構化表示與管理工具
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什麼是定性研究者MCP服務器?

定性研究者MCP服務器是一個幫助定性研究人員組織數據、跟蹤分析過程、發展主題並從豐富的文本數據中生成洞察的工具。它通過知識圖譜的方式持久化存儲研究實體及其關係,支持從項目到具體數據段的多層次管理。

如何使用定性研究者MCP服務器?

您可以通過啟動新會話、加載上下文、記錄會話結果以及構建或刪除知識圖譜來使用此服務器。每個操作都經過精心設計,以確保您的研究過程高效且有條理。

適用場景

本服務器非常適合從事社會學、人類學、心理學等領域研究的學者,尤其是那些需要系統地管理和分析大量定性數據的研究人員。

主要功能

持久化研究上下文在整個研究過程中維護一個結構化的知識圖譜,涵蓋多個分析階段的研究實體及關係。
研究會話管理追蹤每次研究分析會話的獨特ID,並記錄隨時間推進的過程。
主題分析對來自不同數據源的主題進行組織和追蹤。
編碼框架管理分層的編碼結構並跟蹤代碼的應用情況。
參與者管理記錄參與者的詳細信息、人口統計特徵及其貢獻。
數據源組織整理訪談、觀察記錄和文檔。
研究問題追蹤將數據與具體的研究問題聯繫起來。
備忘錄撰寫在研究過程中記錄分析見解。
按時間順序分析數據按照時間線探索數據。
代碼共現分析識別不同代碼之間的關係。

優勢與侷限性

優勢
支持多階段研究,保持分析連續性。
強大的知識圖譜功能,便於跨領域協作。
提供多種可視化工具,幫助快速定位關鍵節點。
侷限性
需要一定的計算機基礎才能完全利用其潛力。
對於非常大的數據集可能需要優化性能。

如何使用

啟動新會話
運行startsession命令開始一個新的研究會話,查看當前研究項目的概覽。
加載研究上下文
使用loadcontext加載特定實體的詳細信息,例如項目或參與者。
結束會話並保存結果
通過endsession記錄會話的結果,包括摘要、新代碼、主題等。

使用案例

啟動新會話啟動一個新的會話以繼續之前的分析工作。
記錄會話結果完成一次數據分析後,記錄總結、新代碼和主題。

常見問題

如何開始使用定性研究者MCP服務器?
是否可以自定義存儲位置?

相關資源

官方文檔
全面瞭解服務器的功能和使用方法。
GitHub倉庫
獲取源代碼和支持。
教程視頻
觀看如何快速上手的視頻教程。
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。
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