学术研究MCP套件
](https://badge.fury.io/js/academic-research-mcp-suite) 
学术研究MCP套件是一组六个专用的模型上下文协议(MCP)服务器,可自动化整个学术研究流程,从提炼模糊的研究问题到生成可发布的报告。每个服务器都处理工作流的不同阶段:问题开发、数据处理、代码生成、脚本执行和报告编写,并由协调器协调整个序列。该套件与所有主要的AI客户端(Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Kiro CLI和谷歌的Antigravity IDE)集成,设计为一次安装即可在任何地方使用。
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6台服务器
| 二进制 | 角色 |
|---|---|
academic-research-orchestrator | 端到端协调整个管道 |
academic-research-initiator | 将研究问题精炼为可检验的假设 |
academic-data-processor | 清理和准备数据集 |
academic-code-generator | 生成统计分析脚本(Python、R、JS) |
academic-code-executor | 运行分析脚本并捕获输出 |
academic-research-writer | 撰写结构化的学术报告(APA/ASA/通用) |
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步骤1--安装
npm install -g academic-research-mcp-suite需要Node.js 18+。
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步骤2——验证安装
academic-mcp-doctor这将检查所有6个服务器二进制文件是否都在您的PATH上,完成与每个文件的MCP握手,并确认它们的工具已公开。你应该看看 6/6 servers healthy.
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步骤3——配置您的AI客户端
academic-mcp-configure这将自动为每个受支持的客户端生成正确的MCP配置:
| 客户端 | 配置文件 |
|---|---|
| Kiro命令行界面 | ~/.kiro/settings/mcp.json |
| 克劳德代码 | ~/.claude/settings.json |
| 克劳德桌面 | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| 光标 | ~/.cursor/mcp.json |
| Gemini CLI | ~/.gemini/settings.json |
| 反重力(谷歌IDE) | ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json |
该命令可以安全合并——它不会覆盖您已经配置的其他MCP服务器。
重新启动Claude桌面和光标 运行此命令后。
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第四步——使用它
配置后,自然地与任何受支持的AI客户端对话:
"Use the research orchestrator to run a complete study on remote work
and employee productivity using my survey data at ./data/survey.csv"或者使用单个服务器执行特定任务:
"Refine my research question: does social media usage affect academic performance?"
"Process my dataset and prepare it for statistical analysis"
"Generate Python code for a regression analysis"
"Execute my analysis scripts and capture the results"
"Write a research report from my analysis results"writer服务器接受可选 style 参数("generic", "apa",或 "asa")以及a references 阵列。通过 style: "asa" 社会学论文(前装理论部分,ASA标题标签)或 style: "apa" 定量/心理学惯例。您提供的任何参考文献都以编号列表的形式呈现;裸露的“名字-姓氏”条目会自动翻转为“姓氏,名字”格式。
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工作流程
Research Idea
→ Initiator (refine question + hypotheses)
→ Processor (clean data)
→ Generator (write analysis code)
→ Executor (run scripts)
→ Writer (compose report)
→ Publication-ready output编排器可以在单个提示中运行整个序列。
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手动客户端配置
如果您更喜欢手动配置客户端而不是使用 academic-mcp-configure,将此块添加到客户端的MCP配置文件中:
{
"mcpServers": {
"academic-research-orchestrator": { "command": "academic-research-orchestrator" },
"academic-research-initiator": { "command": "academic-research-initiator" },
"academic-data-processor": { "command": "academic-data-processor" },
"academic-code-generator": { "command": "academic-code-generator" },
"academic-code-executor": { "command": "academic-code-executor" },
"academic-research-writer": { "command": "academic-research-writer" }
}
}______________________________________________________________________
发展
git clone https://github.com/sercantas/Academic-Research-MCP-Suite.git
cd Academic-Research-MCP-Suite
npm install
npm run build
npm test______________________________________________________________________
需求
- Node.js 18+
- 一个或多个受支持的AI客户端(见步骤3)
- Python或R(可选-仅当您使用这些语言的代码执行器时才需要)
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许可证
麻省理工学院
