Brave-Gemini Research MCP Server

Brave Gemini研究MCP服务器

一种现代MCP（模型上下文协议）服务器实现，通过Brave search API和Google Gemini模型的高级研究论文分析，为人工智能助手提供网络搜索功能。

概述

该项目使Claude等人工智能助手能够通过标准化的API界面直接进行网络搜索和分析研究论文。MCP服务器公开了三个主要工具：

1. 网页搜索 -用于一般互联网搜索和信息检索
2. 本地搜索 -用于查找企业、地点和名胜古迹
3. 研究论文分析 -使用谷歌的Gemini模型对学术论文进行深入分析

特性

• 🔍 Web搜索API -在网上查找信息
• 🏢 本地搜索API -发现企业和地点
• 📑 研究论文分析 -使用Gemini AI分析学术论文
• 🤖 克劳德集成 -与Claude Desktop无缝连接
• 🛠️ 可扩展设计 -易于添加新工具和功能

设置和安装

先决条件

• 建议使用Node.js v18+
• 勇敢搜索API密钥(在这里买一个)
• Gemini集成的Google API密钥（研究论文分析所需）
• 用于AI助手集成的Claude Desktop（可选）

安装

1. 克隆存储库：

   git clone https://github.com/falahgs/brave-gemini-research-mcp.git
   cd brave-gemini-research-mcp

1. 安装依赖项：

   npm install

1. 创建一个 .env 使用API密钥文件：

   BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key
   GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key

建筑

将TypeScript代码编译为JavaScript：

npm run build
# or manually
npx tsc

运行服务器

设置环境变量并启动服务器：

PowerShell：

$env:BRAVE_API_KEY="your_brave_api_key"
$env:GOOGLE_API_KEY="your_google_api_key"
node dist/index.js

命令提示符：

SET BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key
SET GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key
node dist/index.js

Bash/Linux/macOS：

BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key node dist/index.js

Claude桌面集成

按照以下步骤将MCP服务器与Claude Desktop集成：

1. 确保已安装Claude Desktop(点击此处下载)

1. 找到您的Claude Desktop配置文件：

- 窗户： C:\Users\\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json - macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

1. 添加Brave Gemini Research MCP配置：

{
  "mcpServers": {
    "Brave-Gemini Research": {
      "command": "node",
      "args": ["G:\\path\\to\\your\\brave-gemini-research-mcp\\dist\\index.js"],
      "cwd": "G:\\path\\to\\your\\brave-gemini-research-mcp",
      "timeoutMs": 120000,
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "your_brave_api_key",
        "GOOGLE_API_KEY": "your_google_api_key",
        "NODE_ENV": "production",
        "DEBUG": "mcp:*"
      }
    }
  }
}

1. 重要提示：

- 使用 绝对路径 带有双反斜杠（Windows） args 和 cwd 字段 - 替换 G:\\path\\to\\your\\brave-gemini-research-mcp 与项目的实际路径 - 替换 your_brave_api_key 和 your_google_api_key 使用您的实际API密钥 - 这 timeoutMs 设置有助于防止初始化过程中出现超时问题

1. 保存文件并重新启动Claude Desktop

与克劳德一起使用

配置后，您可以要求Claude搜索网络或分析研究论文，并给出以下提示：

• “在网上搜索最新的人工智能研究论文”
• “在旧金山找咖啡店”
• “分析这篇关于量子计算的研究论文：\[论文内容\]”

Claude将使用MCP服务器执行这些搜索和分析，并在您的对话中直接返回结果。

工具功能

网络搜索工具

网络搜索工具支持一般的互联网搜索：

• 函数: brave_web_search
• 参数:

- query （必填）：搜索查询（最多400个字符） - count （可选）：结果数量（1-20，默认10） - offset （可选）：分页偏移量（最大9，默认0）

本地搜索工具

本地搜索工具可以查找企业和地点：

• 函数: brave_local_search
• 参数:

- query （必填）：本地搜索查询（例如，“中央公园附近的披萨”） - count （可选）：结果数量（1-20，默认5）

研究论文分析工具

研究论文分析工具使用谷歌的Gemini模型对学术论文进行深入分析：

• 函数: gemini_research_paper_analysis
• 参数:

- paperContent （必填）：研究论文全文分析 - analysisType （可选）：要执行的分析类型 - 选项：“总结”、“评论”、“文献综述”、“关键发现”、“全面”（默认） - additionalContext （可选）：指导分析的具体问题或背景

分析类型：

• 总结：全面概述，包括研究问题、方法、关键发现和结论
• 批评：对方法、有效性、局限性和改进建议的批判性评估
• 文献综述：分析论文如何融入更广泛的研究领域
• 主要发现：提取和解释最重要的发现和影响
• 全面的：涵盖所有方面的完整分析（默认）

示例分析结果

使用Gemini的研究论文分析工具时，您将根据所选的分析类型获得结构化、全面的分析。例如，通过“全面”分析，您可能会得到：

## Research Paper Analysis: Comprehensive

### Overview
[Summary of paper's main topic and research objectives]

### Methodology Assessment
[Evaluation of the research methods and design]

### Key Findings
[Breakdown of the most significant discoveries and results]

### Limitations
[Analysis of constraints and weaknesses in the research]

### Significance & Implications
[Discussion of the paper's importance to the field]

### Recommendations
[Suggestions for future research or applications]

Gemini模型提供专家级分析，帮助研究人员、学生和专业人士快速理解和评估复杂的学术内容。

故障排除

常见问题

1. 未找到模块错误:

- 确保所有进口包括 .js TypeScript文件中的扩展名 - 跑 npx tsc 修复导入后重新编译 - 检查生成的 dist 目录结构

1. 超时错误:

- 增加 timeoutMs 克劳德桌面配置（建议120000毫秒） - 检查环境变量是否设置正确

1. API关键问题:

- 验证API密钥是否在环境中正确设置 - 检查是否存在速率限制或使用限制

1. Gemini模型问题:

- 确保您的Google API密钥可以访问Gemini模型 - 检查论文内容是否超过标记限制（尝试较短的摘录） - 验证分析类型是否为支持的选项之一

1. Windows特定问题:

- 使用PowerShell进行更可靠的环境变量处理 - 对于JSON配置中的Windows路径，使用双反斜杠（例如。， G:\\path\\to\\file) - 如果相对路径不起作用，请考虑使用绝对路径

调试

详细调试输出：

# Set environment variables
DEBUG=mcp:* NODE_ENV=development node dist/index.js

测试您的设置

要验证您的MCP服务器是否正常工作：

1. 手动测试:

- 使用上面的命令行说明运行服务器 - 检查控制台输出“Brave Gemini Research MCP服务器在stdio上运行” - 不应出现错误消息

1. 克劳德桌面测试:

- 配置完Claude Desktop后，打开一个新对话 - 请克劳德“搜索人工智能的最新发展” - Claude应回复Brave search的搜索结果 - 让克劳德分析一篇研究论文 - 克劳德应该用双子座的详细分析来回应

技术细节

MCP协议

模型上下文协议允许AI模型通过标准化的接口访问外部工具。关键组件包括：

• 工具：具有已定义模式的函数
• 运输：客户端和服务器之间的通信渠道
• 处理器：处理请求和返回响应的逻辑

项目结构

├── dist/               # Compiled JavaScript files
├── src/
│   ├── config.ts       # Server configuration
│   ├── server.ts       # MCP server implementation
│   ├── tools/          # Tool definitions and handlers
│   └── utils/          # Utility functions and API clients
├── index.ts            # Server entry point
├── tsconfig.json       # TypeScript configuration
└── package.json        # Project dependencies

引用

如果您在研究或项目中使用此工具，请将其引用为：

Salieh, F. G. (2025). Brave-Gemini Research MCP Server: A tool for AI assistants to search the web and analyze research papers. 
https://github.com/yourusername/brave-gemini-research-mcp

许可证

麻省理工学院

版权

©2025 Falah G.Salieh，伊拉克巴格达。保留所有权利。

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由以下材料制成❤️ 增强人工智能能力