使用说明

项目简介

本项目 'QAnon Drops Explorer' 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，旨在为研究人员提供访问和分析 QAnon 帖子数据集的接口。通过本服务器，用户可以使用支持 MCP 协议的客户端（如 Claude Desktop）连接并查询 QAnon 数据，进行社会学、人类学等领域的研究。 请注意，仓库声明本项目仅为研究目的，不认可任何 QAnon 相关内容。

主要功能点

数据资源访问: 提供对 QAnon 帖子数据集的标准化访问接口，包括：
- 获取帖子总数
- 根据ID获取特定帖子内容（支持格式化输出和原始JSON数据）
- 获取所有作者列表
- 获取数据集统计信息（如帖子总数、日期范围、作者分布等）
数据分析工具: 集成多种数据分析工具，方便用户深入挖掘数据价值，例如：
- 根据关键词搜索帖子
- 按日期范围检索帖子
- 按作者ID检索帖子
- 分析特定帖子内容（包括引用的帖子和上下文）
- 生成帖子时间线摘要
- 基于帖子ID范围或日期范围生成词云分析

安装步骤

环境准备: 确保已安装 Python 3.10 或更高版本，并安装 'uv' 包管理器 (可以使用 'pip install uv' 安装)。
安装服务器:
- 通过 Smithery 自动安装 (推荐 Claude Desktop 用户): 在终端运行以下命令，即可自动安装并配置 Claude Desktop (如果已安装):
```
npx -y @smithery/cli install @jkingsman/qanon-mcp-server --client claude
```
- 手动安装:
  - 克隆或下载本仓库到本地。
  - 在仓库根目录打开终端，运行以下命令安装依赖:
```
uv pip install -e .
```

服务器配置 (Claude Desktop)

要将此 MCP 服务器与 Claude Desktop 集成，请按照以下步骤配置 'claude_desktop_config.json' 文件 (通常位于 Claude Desktop 的配置目录中):

打开 Claude Desktop 菜单，选择 "Settings..." (设置)。
在左侧菜单栏点击 "Developer" (开发者)，然后点击 "Edit Config" (编辑配置)。

在打开的 'claude_desktop_config.json' 文件中，添加以下 'mcpServers' 配置。 请根据您的 'uvx' 或 'uv' 命令可用性选择相应的配置：

如果 'uvx' 命令可用 (推荐，需要安装 'uvx'):

{
  "mcpServers": {
    "qanon_mcp": {  // 服务器名称，在Claude Desktop中显示
      "command": "uvx", // 启动服务器的命令，这里使用 uvx
      "args": [
        "qanon_mcp" // 服务器启动参数，这里指定运行 qanon_mcp 入口
      ]
    }
  }
}

如果 'uvx' 命令不可用 (使用 'uv tool run' 启动):

{
  "mcpServers": {
    "qanon_mcp": {  // 服务器名称，在Claude Desktop中显示
      "command": "uv",  // 启动服务器的命令，这里使用 uv
      "args": [
        "tool",      // uv tool 子命令
        "run",       // 运行 tool
        "qanon_mcp"  // 指定运行 qanon_mcp 入口
      ]
    }
  }
}

保存 'claude_desktop_config.json' 文件，并重启 Claude Desktop。

基本使用方法

启动服务器: 在终端中运行以下命令启动 MCP 服务器：
```
uvx qanon_mcp
```
或者 (如果 'uvx' 不可用):
```
uv tool run qanon_mcp
```
服务器成功启动后，将在终端显示 "Q-Anon Posts MCP Server starting..." 的信息。
在 Claude Desktop 中使用:
- 启动 Claude Desktop 并开始新的对话。
- 如果配置正确，您应该在输入框中看到一个锤子图标，表示 MCP 工具已可用。
- 点击锤子图标，即可看到 'QAnon Posts Explorer' 服务器提供的工具列表。
- 您可以使用自然语言提问，Claude 将自动调用相应的工具和资源来回答您的问题。例如，您可以尝试以下问题:
  - "How many Q-Anon posts are in the dataset?" (数据集中有多少 QAnon 帖子？)
  - "Search for posts that mention 'storm'" (搜索包含 'storm' 关键词的帖子)
  - "Show me posts from October 2020" (显示 2020 年 10 月份的帖子)
  - "Analyze post #3725" (分析 #3725 号帖子)
  - "Generate a word cloud for Q-Anon posts between January and March 2019" (生成 2019 年 1 月到 3 月份 QAnon 帖子的词云)

注意: 首次使用或数据量较大时，工具执行可能需要一些时间，请耐心等待。

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