项目简介

Research Kit 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，旨在提升 AI 模型的性能。它通过提供与各种开发工具和服务（如 Deepseek、Gemini）的无缝集成，充当 AI 模型（如 Claude）与外部世界的桥梁。Research Kit 特别适用于自动化开发工作流程、管理文档和处理版本控制操作。

主要功能点

工具集成: 集成了 Deepseek 的推理引擎 ('deepseek_reasoning')、Gemini 的思考工具 ('gemini_thinking') 和顺序思考工具 ('sequentialthinking')，扩展了 LLM 的能力。
环境配置: 通过 '.env' 文件管理 API 密钥和代理设置等配置信息。
灵活的工具启用: 可以通过 'ENABLE_TOOLS' 环境变量灵活控制启用的工具组。
标准 MCP 服务器: 基于 'mcp-go' 库构建，遵循 MCP 协议，可以与任何兼容 MCP 协议的客户端（如 Claude）进行交互。

安装步骤

安装 Go: 确保已安装 Go 1.23.2 或更高版本。

安装 Research Kit 服务器:

go install github.com/nguyenvanduocit/research-kit@latest

配置环境变量:

在服务器运行目录下创建 '.env' 文件，并根据需要配置以下环境变量：

DEEPSEEK_API_KEY=      # (必需) Deepseek API 密钥，用于高级推理能力
GOOGLE_AI_API_KEY=     # (必需) Google AI API 密钥，用于 Gemini 服务
ENABLE_TOOLS=          # (可选) 逗号分隔的工具组列表，用于启用特定工具组 (留空启用所有工具)
PROXY_URL=            # (可选) HTTP/HTTPS 代理 URL

请务必替换 'DEEPSEEK_API_KEY' 和 'GOOGLE_AI_API_KEY' 为您自己的 API 密钥。

服务器配置

要将 Research Kit 服务器配置到 MCP 客户端（例如 Claude），您需要编辑客户端的配置文件（例如 'claude_desktop_config.json'），添加如下 'mcpServers' 配置：

{
  "mcpServers": {
    "research_kit": {
      "command": "research-kit",
      "args": ["-env", "/path/to/.env"]
    }
  }
}

配置参数说明:

'"research_kit"': 服务器名称，可以自定义。
'"command": "research-kit"': 启动服务器的命令，假设 'research-kit' 可执行文件已添加到系统 PATH 环境变量中。如果未添加到 PATH，则需要使用可执行文件的完整路径。
'"args": ["-env", "/path/to/.env"]': 传递给服务器的启动参数。
- '"-env"': 指定环境变量配置文件路径的参数。
- '"/path/to/.env"': 替换为实际的 '.env' 文件路径。

注意: 请根据实际情况修改 'command' 和 'args' 中的路径。

基本使用方法

启动服务器: 在安装 Research Kit 的机器上，确保 '.env' 文件配置正确，然后在终端中运行 'research-kit -env /path/to/.env' (根据实际 '.env' 文件路径调整)。
配置 MCP 客户端: 根据上述 "服务器配置" 步骤配置 MCP 客户端，使其连接到 Research Kit 服务器。
在 MCP 客户端中使用工具: 在 MCP 客户端中，您可以指示 AI 模型调用 Research Kit 服务器提供的工具，例如：
- 使用 'deepseek_reasoning' 工具进行复杂的推理和分析。
- 使用 'gemini_thinking' 工具让 Gemini 模型进行思考并提供详细答案。
- 使用 'sequentialthinking' 工具进行动态和反思性的问题解决。

具体工具的使用方法和参数请参考仓库 README.md 中 "Available Tools" 部分的描述。

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