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研究助手文档生成Perplexity AI上下文建模信息检索

使用说明

项目简介

Researcher MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，专为研究和文档编写设计。它集成了 Perplexity AI，旨在通过提供高级的上下文建模能力，提升研究效率和文档质量。

主要功能点

  • 增强研究上下文: 利用 MCP 协议为研究过程提供结构化的上下文信息管理。
  • 集成 Perplexity AI: 与 Perplexity AI 深度集成，利用其强大的研究和文档辅助能力。（具体如何集成需要查看代码或文档）
  • 用户友好界面: 提供直观的用户界面，方便用户与服务器交互。（根据描述推断可能存在，具体形式未知）
  • 可扩展性: 设计为可根据研究需求进行扩展，适应不同的研究规模。
  • 高级分析: 提供详细的分析功能，辅助研究过程。（具体分析功能需要查看代码或文档）

请注意： 由于仓库只提供了 README 和一个下载链接，具体功能实现和使用细节需要下载压缩包并查看其中的代码和文档。以下安装和使用步骤基于 README 的描述和 MCP 服务器的通用配置进行推测，实际情况请以压缩包内文档为准。

安装步骤

  1. 下载服务器软件: 点击 Download MCP Server 链接下载名为 'Software.zip' 的压缩包。
  2. 解压文件: 将下载的 'Software.zip' 文件解压到本地目录。
  3. 查找服务器启动程序: 解压后，在文件夹中查找服务器启动程序。根据通常的命名习惯，启动程序可能名为 'researcher-mcp-server' 或 'server'，也可能是可执行脚本（如 '.sh' 或 '.bat' 文件）。 (请务必查看解压后的文件，确认实际的启动程序名称)
  4. 运行服务器: 打开终端或命令提示符，进入解压后的目录，运行服务器启动程序。例如，如果启动程序是 'researcher-mcp-server'，则在终端输入 './researcher-mcp-server' (Linux/macOS) 或 'researcher-mcp-server.exe' (Windows)。

服务器配置

MCP 客户端需要配置以下信息才能连接到 Researcher MCP Server。以下是一个可能的配置示例，你需要根据实际情况调整 'command' 和 'args'。

{
  "serverName": "researcher-mcp-server",
  "command": "./researcher-mcp-server",  // 服务器启动命令，假设启动程序名为 researcher-mcp-server 且在当前目录下
  "args": []                             // 启动参数，这里假设没有启动参数，如有需要请参考服务器文档或启动程序帮助
}

配置参数说明:

  • 'serverName': 服务器名称，可以自定义，用于在客户端中标识该服务器，例如 "researcher-mcp-server"。
  • 'command': 服务器启动命令。 指向服务器可执行文件的路径。
    • 如果启动程序 'researcher-mcp-server' 与客户端在同一台机器上，且客户端工作目录与服务器可执行文件目录相对路径为当前目录，则可以使用 './researcher-mcp-server' (Linux/macOS) 或 'researcher-mcp-server.exe' (Windows)。
    • 请根据实际解压后的文件结构和启动程序名称进行修改。
    • 如果服务器需要特定的运行环境或依赖，可能需要更复杂的启动命令，请参考服务器的文档。
  • 'args': 启动参数。 传递给服务器启动命令的参数列表。
    • 目前根据仓库信息，尚不清楚是否需要启动参数，这里设置为空数组 '[]'。
    • 如果服务器需要配置文件路径、端口号或其他参数，请将参数添加到 'args' 数组中。 参数格式通常为字符串。 例如 '["--config", "config.json", "--port", "8080"]'。

请务必仔细阅读解压后的服务器文档，以获取准确的启动命令和参数信息。

基本使用方法

  1. 启动 MCP 服务器: 按照安装步骤启动 Researcher MCP Server。
  2. 配置 MCP 客户端: 在 MCP 客户端中，配置服务器连接信息，使用上面提供的 JSON 配置示例，并根据实际情况修改 'command' 和 'args'。
  3. 连接服务器: 在 MCP 客户端中，尝试连接到 Researcher MCP Server。连接成功后，客户端应能发现服务器声明的 capabilities (能力)。
  4. 使用 MCP 功能: 通过 MCP 客户端，可以利用 Researcher MCP Server 提供的功能，例如：
    • 资源管理: 访问和管理服务器托管的研究资源。 (具体资源类型和访问方式需要查看服务器文档)
    • 工具调用: 调用服务器注册的工具，可能包括与 Perplexity AI 相关的研究工具。 (具体工具列表和调用方式需要查看服务器文档)
    • Prompt 模板: 使用服务器定义的 Prompt 模板，与 LLM 进行交互，辅助研究和文档编写。 (具体 Prompt 模板和使用方法需要查看服务器文档)

详细的使用方法和功能说明，请参考 Researcher MCP Server 压缩包中包含的文档。

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AI与计算

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