Research MCP Collection

研究MCP（多通道处理/多路复用通信等，具体含义需根据上下文确定）集锦

一个全面的模型上下文协议（MCP）服务器集合，专为AI驱动的研究任务而设计。此包提供了五个专门的MCP服务器，它们协同工作，支持网页搜索、内容提取、统计查询以及计算智能功能，适用于Claude Desktop及其他MCP客户端。

为什么选择这个套餐？

将克劳德打造成研究领域的佼佼者。 这个集合将最优秀的研究API整合成一个统一的工具包：

• 🔍 翻译为中文是：“🔍”（这个符号本身没有直接的中文翻译，它通常表示放大镜或搜索的意象，可以理解为“放大镜”或“搜索”在某些语境下）。但在这里，为了保持原样，直接以符号呈现。 搜索 - 人工智能合成（Perplexity）+ 谷歌搜索结果（Serper）+ 学术论文
• 📄（文件、纸张的象征） 提取 - 浏览器渲染的HTML → 精简的Markdown + 结构化JSON提取
• 📊 表格/数据图表 统计学 - 来自数据公共库（如人口普查数据、世界银行数据、美国疾控中心数据等）的真实数据
• 计算器 计算 - Wolfram|Alpha 用于数学、科学和事实查询
• 💰（货币符号，通常表示美元或类似货币单位） 性价比高 - 大多数查询的费用为0.001至0.01美元，许多API提供免费层级
• 🔄 翻译成中文是“🔄”（这个符号本身在中文中没有直接对应的含义，它通常表示“循环”或“重复”的概念，类似于英文中的“🔄”或“↻”。在没有具体上下文的情况下，可以简单地将其理解为表示循环或重复的动作或过程。） 设计为协同工作 - 无缝协调多步骤的研究工作流程

目录

• 概述
• 快速示例
• 主要特点
• 安装
• 快速入门
• 选择合适的工具
• 详细文档
• 使用示例
• 成本概览
• 故障排除

概述

extract_structured_data 将页面转换为简洁的Markdown或结构化的JSON | 数据公共库 | 统计数据和知识图谱 | datacommons_observation datacommons_node datacommons_resolve datacommons_sparql | 真实统计数据和人口统计数据 | | Wolfram（沃尔夫拉姆） 计算智能 wolfram_llm_query wolfram_full_query | 数学、科学和事实性问题 |

快速示例

任务： “研究加利福尼亚州、德克萨斯州和纽约州过去20年的人口趋势”

1. serper_search → Find relevant sources
2. datacommons_resolve → Convert state names to DCIDs
3. datacommons_observation → Get population time series
4. wolfram_llm_query → Calculate growth rates
5. extract_content → Pull full articles for context

总成本： 约0.015美元 | 时间： \` |

| 显示所有可用服务器 | 无 |

# Interactive setup
npx research-mcp configure

# Create .env file
npx research-mcp init-env

# List available servers
npx research-mcp list

# Start a server (typically called by MCP client)
research-mcp serve perplexity

|

| 启动特定服务器（内部使用） | 需要服务器名称 |

示例：

使用示例

🔍 基于AI的网页搜索 perplexity_ask 问克劳德：

“量子计算的最新进展是什么？” 发生的情况是：

______________________________________________________________________

综合多个信息来源，并返回包含引用的全面答案。

成本：

每次查询约0.006美元

🎓 学术研究 serper_search 问克劳德： searchType: "scholar" “查找关于RAG（检索增强生成）的最新论文”

发生的事情是： 和；与

______________________________________________________________________

返回包含引用次数的学术论文。

成本：

每次搜索约0.0003美元

📄 内容提取

1. extract_content 问克劳德：
2. “从 https://example.com/article 提取并总结内容”
3. 发生的事情是：

获取浏览器渲染的HTML 转换为干净的Markdown格式（移除广告、导航、模板代码）

______________________________________________________________________

你获得了可供分析的可读内容

费用：

每页约0.003美元（典型价格）

🎯 结构化数据抓取 extract_structured_data 问克劳德：

“从 https://example.com/product 中提取产品名称、价格、规格和图片，并以 JSON 格式呈现”

• 所发生的事情：
• 使用人工智能来精确提取您所要求的字段，并以结构化的JSON格式返回。
• 非常适合：
• 产品目录
• 联系方式

价格表 新闻元数据

______________________________________________________________________

任何结构化数据

成本：

每页0.003至0.005美元

📊 统计分析

1. datacommons_resolve 问克劳德：
2. datacommons_observation “请给我展示2000年至2020年加利福尼亚州、德克萨斯州和纽约州的人口趋势。”
3. 发生的事情：

将州名转换为ID 获取官方人口普查数据

______________________________________________________________________

你获得带有来源的准确历史数据

成本：

免费（数据共享） 🧮 数学计算 问克劳德：

“从0到10，x的平方的积分是多少？” wolfram_llm_query “将100华氏度转换为摄氏度” wolfram_full_query “东京的人口密度是多少？”

发生的事情是： 或者

提供专家级的计算结果，并附有分步解决方案。

成本：

免费（每月最多2,000次查询）

# Clone and install
git clone https://github.com/gregpriday/research-mcp-collection.git
cd research-mcp-collection
npm install

# Set up environment
cp .env.example .env
# Add your API keys to .env

发展

参与这个项目？以下是您需要了解的内容： 设置 可用脚本 npm run build | 命令 | 描述 | dist/ |---------|-------------| | npm run dev | 将 TypeScript 编译为 | npm test | | 开发时的监视模式 | npm run test:live | 运行单元测试（不调用API） npm run lint | 运行实时测试（需要API密钥） npm run format |

| 检查代码风格 |

| | 自动格式化代码 |npm test测试策略

• 单元测试
• (
• )：

快速，无需外部API调用 模拟所有HTTP请求npm run test:live测试内部逻辑和错误处理

• 现场测试 .env
• (
• ):
• 需要有效的API密钥在

执行实际的API调用

research-mcp-collection/
├── src/
│   ├── servers/         # Individual MCP servers
│   │   ├── perplexity.ts
│   │   ├── serper.ts
│   │   ├── extract.ts
│   │   ├── datacommons.ts
│   │   └── wolfram.ts
│   ├── prompts/         # AI prompts for extraction
│   ├── cli.ts           # CLI commands
│   └── index.ts         # Main entry point
├── tests/               # Unit and live tests
├── docs/                # Documentation
└── dist/                # Compiled output (gitignored)

测试端到端功能

1. 请谨慎使用，以避免API成本 npm test 项目结构
2. 在提交拉取请求（PRs）之前 npm run lint ✅ 跑
3. \- 所有单元测试必须通过 npm run build ✅ 运行
4. \- 修复所有代码检查错误
5. ✅ 运行

- 确保 TypeScript 编译成功

✅ 在Claude桌面版上手动测试

✅ 如果添加了新功能，请更新文档 .env 配置

# Perplexity
PERPLEXITY_API_KEY=your-key-here

# Serper
SERPER_API_KEY=your-key-here

# Extract (requires both OpenAI and Zyte)
OPENAI_API_KEY=your-key-here
ZYTE_API_KEY=your-key-here

# Optional: Override default OpenAI model for extraction (default: gpt-5-nano)
# EXTRACT_OPENAI_MODEL=gpt-5-nano

# Data Commons
DATACOMMONS_API_KEY=your-key-here

# Wolfram|Alpha
WOLFRAM_APPID=your-appid-here

环境变量

所有API密钥均从一个 DATA_DIR 在项目根目录下的文件：

DATA_DIR=/path/to/training/data

可选：训练数据收集（仅提取） training-pairs.jsonl提取服务器可以选择性地保存训练数据以用于微调。设置

要启用的环境变量：

这将把提取的输入/输出对保存到

。

成本概览 了解成本有助于您优化研究工作流程： 每次操作成本 | 操作 | 典型费用 | 免费层级 | 备注 | |-----------|--------------|-----------|-------| |（无对应中文）|（无对应中文）|（无对应中文）|（无对应中文）| | 困惑度搜索 | ~$0.006 | 否 | 代币费用 + 请求费用 | | Serper搜索 | ~$0.0003-$0.001 | 2,500次查询 | 非常具有成本效益 | | 提取内容 | ~$0.003 | 否 | Zyte（~$0.002）+ OpenAI（~$0.001） | | 提取结构化数据 | ~$0.003-$0.005 | 否 | 与内容提取相同 | | 数据公共库

| 免费 | 无限量 | 公开统计 |

| Wolfram 查询 | 免费 | 2,000/月 | 同时提供LLM和完整API | 工作流程成本 | 工作流类型 | 典型成本 | 示例 | |---------------|--------------|---------| |（内容未提供）|（内容未提供）|（内容未提供）| | 快速事实核查 | $0.001-$0.01 | 使用Wolfram/Data Commons进行搜索+验证 | | 深入研究 | 0.01-0.05美元 | 搜索+提取3-5页内容+统计 | |

内容抓取

1. | 每页0.003美元 | 从产品页面中提取结构化数据 | |
2. 学术评审 | 0.005-0.02美元 | 学者搜索 + 论文提取 + 分析 |
3. 成本优化技巧 从免费工具开始
4. - 尽可能使用Data Commons和Wolfram的免费层级 使用困惑度进行综合（或合成）
5. - 通常比搜索+提取多页内容更便宜 批处理操作

- 一次调用提取多个URL（成本相同，速度更快） 缓存结果

\- Data Commons和Wolfram的数据很少变化 提取前进行过滤 - 使用Serper查找最佳URL，然后仅提取前3-5个

简而言之：

大多数研究任务的成本为0.01至0.05美元，与人工研究时间相比，这具有极高的成本效益。

见 research-mcp 编曲指南

1. 对于实际工作流程的详细成本细分。 npm list research-mcp-collection
2. 故障排除 .mcp.json服务器未找到

   {
     "command": "npx",
     "args": ["research-mcp", "serve", "perplexity"]
   }

如果Claude Desktop找不到

命令：

1. 确保已安装该软件包： .env 尝试使用完整路径
2. ： PERPLEXITY_API_KEYAPI密钥错误
3. 如果你看到“API key required”错误：

检查一下你的

文件位于正确的目录中

chmod +x node_modules/.bin/research-mcp

验证密钥名称是否完全匹配（例如。，

)

• 添加密钥后重启您的MCP客户端 权限错误 如果你在 macOS/Linux 上看到权限错误： 做出贡献
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改进文档

• - 特别欢迎提交文档相关的Pull Request（代码合并请求）⭐ 给仓库点个星
• - 表现出你的支持！支持 问题
• :GitHub 问题（或“GitHub 问题追踪”） 讨论 ：

GitHub 讨论区

文档 见 文档/

目录

设计用于与……配合使用

Claude Desktop（可译为“Claude桌面版”或保持原样，具体取决于上下文是否需要更具体的翻译）

• 以及 模型上下文协议
• 。 API提供者
• 此套餐整合了以下优质服务： 困惑度人工智能（或称为“复杂度人工智能”，但“困惑度”在AI领域更常用于描述模型的不确定性或预测能力的衡量指标，因此“困惑度人工智能”这一表述可能略显生硬，具体翻译需根据上下文调整）
• - 基于人工智能的搜索，提供实时网页引用 Serper.dev
• - 快速谷歌搜索API，提供慷慨的免费套餐 OpenAI（一家人工智能研究实验室）
• - 用于内容清理和提取的GPT模型 Zyte（品牌名，可译为“智泰”或根据具体语境保留原名）

- 针对JavaScript密集型网站的浏览器渲染

• 数据公共库 - 免费访问公共统计数据和知识图谱
• Wolfram|Alpha - 计算智能引擎
• 相关项目 模型上下文协议