使用说明（简要概览）

项目简介
- 该仓库实现了一个基于 MCP 的后端服务器，用于查询 DataCite GraphQL API、提供可访问的资源、注册执行工具并对返回数据进行阶段化存储与查询。服务器部署在 Cloudflare Workers 环境中（本地开发可通过 npm run dev 启动），并提供数据分段查询能力（通过 Durable Object 等机制）以支持大数据返回在后续 SQL 查询中的使用。
主要功能点
- MCP 核心实现
  - 通过 MCP Server 注册工具（如 datacite_graphql_query、datacite_staged_result、datacite_query_data、datacite_get_schema）并通过 JSON-RPC 形式与客户端通信。
  - 具备会话管理、能力声明及对多传输协议的支持（包括流式 HTTP、SSE 等）。
- 数据获取与阶段化
  - 将 DataCite GraphQL 的查询结果进行缓存、阶段化存储（Staging）并通过 datacite_query_data / datacite_get_schema 提供数据访问能力。
  - 支持 DataCite GraphQL 请求的结果自动分段并在需要时进行分批查询。
- 本地与云端部署能力
  - 本地开发可运行，Cloudflare Workers 部署也可使用；支持 Cloudflare Durable Objects 作为数据分发与存储的后端。
- 安全与合规
  - 针对数据大小、查询复杂度提供分阶段存储、查询限制和错误处理，尽量避免未授权访问及无效查询。
安装步骤
- 本地开发
  - 克隆仓库后进入项目目录，执行依赖安装。
  - 启动开发服务器（本地 MCP 服务端）：
    - 运行开发命令后，MCP 服务默认会在 http://localhost:8787/mcp 提供服务。
- 部署到 Cloudflare Workers
  - 按照项目文档的 Deploy 步骤进行 wrangler 部署，将 MCP 服务器部署到 Cloudflare 的边缘网络。
服务器配置（供 MCP 客户端使用的配置示例说明）
- MCP 客户端需要配置一个服务器条目，用于连接 MCP 服务器并发起请求。配置包含服务器标识、启动命令及参数等信息（该部分用于客户端接入，不是服务器端代码的一部分）。
- 参考示例（描述性说明，不直接粘贴代码块）：
  - 服务器标识名：datacite
  - 启动命令（command）：npx
  - 启动参数（args）：mcp-remote、https://datacite-mcp-server.quentincody.workers.dev/mcp
- 上述配置对应 Claude Desktop 的接入方式，具体可在客户端配置界面填写类似信息，服务器端不需要在此处提供代码实现。
基本使用方法
- 数据查询
  - 通过 MCP 客户端发送 datacite_graphql_query 请求，指定 GraphQL 查询字符串，以及可选的变量，获取初始结果或触发自动分段/阶段化。
- 阶段化后的数据查询
  - 当返回结果较大时，服务会提供 data_access_id 等信息，后续可使用 datacite_query_data 来执行 SQL 查询，以获取分块后的数据。
- 获取数据结构与模式
  - 使用 datacite_get_schema 工具获取数据模式与结构信息，帮助理解数据表、字段及关系。
- 交互示例
  - 在 Claude 等支持 Code Mode 的客户端中，先执行 datacite_graphql_query，必要时使用 datacite_get_schema 了解数据结构，再通过 datacite_query_data 进行高级数据分析。
技术要点
- 数据获取：GraphQL API 调用、结果缓存、分段存储（Durable Objects/SQL 介质）
- 数据组织：以 MCP 提供的工具和域配置对 DataCite 数据进行分层管理与查询
- 安全性：Origin 控制、请求限流与错误处理机制

DataCite MCP Server (GraphQL Metadata MCP 后端)

服务器信息