关键词

研究辅助文档生成Perplexity AI上下文服务知识管理

项目简介

Researcher MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，旨在辅助研究和文档编写。它通过集成 Perplexity AI，提供强大的上下文建模能力，帮助研究人员更高效地进行信息检索、知识组织和文档生成。

主要功能点

  • MCP 协议支持: 遵循 Model Context Protocol 标准，提供与 MCP 客户端的兼容性。
  • Perplexity AI 集成: 利用 Perplexity AI 的强大功能，提供高级研究和文档辅助能力。
  • 资源管理: 可能支持托管和管理研究相关的资源（具体功能需参考实际代码）。
  • 工具注册与执行: 可能支持注册和执行工具，扩展服务器功能（具体功能需参考实际代码）。
  • Prompt 模板: 可能支持定义和渲染 Prompt 模板，定制与 LLM 的交互模式（具体功能需参考实际代码）。
  • 用户界面: 提供用户友好的界面，方便用户与服务器进行交互（根据描述，可能存在用户界面，具体形式未知）。
  • 可扩展性: 设计上考虑了可扩展性，以适应不同的研究需求。
  • 数据分析: 提供研究过程中的数据分析功能（具体功能需参考实际代码）。

请注意： 由于无法直接访问仓库代码，以上功能点基于 'README.md' 文件的描述推测，具体功能以实际代码为准。

安装步骤

  1. 下载服务器: 访问 下载链接 下载 'Software.zip' 文件。
  2. 解压文件: 将下载的 'Software.zip' 文件解压到您希望安装服务器的本地目录。
  3. 运行服务器: 解压后，进入软件目录，找到服务器的可执行文件（根据常见情况，可能为 'server' 或 'researcher-mcp' 等，具体文件名请查看解压后的文件列表）。运行该可执行文件以启动服务器。 请注意，具体运行方式可能需要参考解压后的文档或说明文件。

重要提示： 'README.md' 中提供的下载链接直接指向一个 ZIP 文件，表明该项目可能以预编译形式发布。 请务必仔细检查下载的 ZIP 文件内容，查找启动服务器的详细步骤和配置文件。 如果 ZIP 文件中包含可执行文件和必要的库文件，则可能无需额外编译步骤即可直接运行。

服务器配置

MCP 客户端需要配置以下信息以连接到 Researcher MCP Server。以下配置为示例，您可能需要根据实际服务器的运行情况进行调整。

{
  "server name": "researcher-mcp",
  "command": "./Software/server",  //  请将 "./Software/server" 替换为实际服务器可执行文件的路径。假设解压后的可执行文件在 Software 文件夹下，且文件名为 server。请根据实际情况修改。
  "args": []  //  通常情况下，基础的 MCP 服务器可能不需要额外的启动参数。如果服务器需要特定的启动参数（例如端口号、配置文件路径等），请查阅服务器的文档或启动说明，并在此处添加相应的参数。
}

配置说明：

  • 'server name': 服务器的名称，可以自定义，用于在 MCP 客户端中标识该服务器。 例如，'researcher-mcp'。
  • 'command': 启动服务器的命令。 请务必根据您解压后的实际文件路径和可执行文件名进行修改。 示例 './Software/server' 假设可执行文件 'server' 位于解压后的 'Software' 文件夹下，并且您在 MCP 客户端配置中指定的当前工作目录是解压后的根目录。
  • 'args': 启动服务器时需要传递的命令行参数。 如果服务器不需要任何启动参数，则留空即可。 如有需要，请参考服务器文档添加。

请务必仔细检查解压后的文件，确认服务器的可执行文件名和启动方式，并据此修改上述配置。

基本使用方法

  1. 启动服务器: 按照 "安装步骤" 中的说明启动 Researcher MCP Server。
  2. 配置 MCP 客户端: 在您的 MCP 客户端中，根据 "服务器配置" 部分的说明，配置连接到 Researcher MCP Server。
  3. 使用 MCP 客户端: 启动并连接 MCP 客户端后，您可以使用客户端提供的界面或 API，向 Researcher MCP Server 发送 MCP 请求，例如：
    • 请求服务器托管的资源列表。
    • 调用服务器注册的工具，例如使用 Perplexity AI 进行研究或文档处理。
    • 获取预定义的 Prompt 模板，用于与 LLM 进行交互。
    • 具体操作请参考 MCP 客户端和 Researcher MCP Server 的详细文档。

请注意： 由于缺乏实际代码和详细文档，以上使用方法为通用 MCP 服务器的基本操作流程。 Researcher MCP Server 的具体使用方式和功能，请以实际软件和相关文档为准。

信息

分类

AI与计算

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