OpenResearch MCP服务器
一个由人工智能驱动的学术研究平台，提供MCP（模型上下文协议）服务器功能，用于将学术论文结构化为知识图，并实现自动论文审查和生成。
🚀 特性
- 学术论文处理：将学术论文组织成知识图谱
- 自动化研究工具：人工智能支持的论文审查和生成功能
- MCP协议支持：与模型上下文协议完全兼容
- Go服务集成：用Go编写的高性能后端服务
- 异步体系结构：使用Python asyncio构建，以获得最佳性能
- 综合录井：具有详细错误跟踪的结构化日志记录
📋 需求
- Python 3.10
- 中列出的依赖关系
requirements.txt
🛠️ 安装
- 克隆存储库
git clone https://github.com/yourusername/openresearch-mcp-server.git
cd openresearch-mcp-server- 安装Python依赖项
pip install -r requirements.txt🚀 快速开始
运行MCP服务器
python src/main.py服务器将启动并通过stdio监听MCP协议连接。
配置
服务器使用来自的配置设置 src/config.py.关键设置包括：
server_name：MCP服务器的名称- 日志记录配置
- 服务端点和超时
🏗️ 建筑
核心组件
AcademicMCPServer：处理MCP协议的主服务器类GoServiceClient：用于与Go后端服务通信的客户端DataProcessor：处理学术数据处理和分析- 工具注册表：动态工具登记和执行系统
项目结构
openresearch-mcp-server/
├── src/
│ ├── server/
│ │ └── mcp_server.py # Main MCP server implementation
│ ├── clients/
│ │ └── go_client.py # Go service client
│ ├── services/
│ │ └── data_processor.py # Data processing services
│ ├── core/
│ │ └── tools.py # Tool definitions and registry
│ ├── utils/
│ │ └── logging_config.py # Logging configuration
│ ├── config.py # Application configuration
│ └── main.py # Application entry point
├── scripts/ # Utility scripts
├── requirements.txt # Python dependencies
└── README.md # This file🔧 可用工具
服务器提供可通过MCP协议访问的各种研究工具：
- 试卷分析：提取和分析学术论文内容
- 知识图生成：将论文转换为结构化知识图
- 研究合成：自动文献综述和综合
- 引文分析：分析引文网络和关系
📡 MCP协议支持
支持的功能
- 工具：动态工具列表和执行
- 错误处理：全面的错误报告和恢复
- 异步操作：完全异步操作支持
工具执行
工具通过MCP执行 call_tool 方法：
{
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "tool_name",
"arguments": {
"param1": "value1",
"param2": "value2"
}
}
}🔍 日志记录与监视
服务器使用具有以下功能的结构化日志记录：
- 结构化日志：带有上下文信息的JSON格式日志
- 错误跟踪：带有堆栈跟踪的详细错误报告
- 性能监控：工具执行时间和性能指标
- 调试支持：用于开发和生产的可配置日志级别
🛡️ 错误处理
稳健的错误处理包括：
- 工具验证：执行前验证工具是否存在
- 输入验证：所有工具调用的参数验证
- 故障弱化：通过MCP协议进行正确的错误响应
- 资源清理：关机时自动清理资源
🔄 开发工作流程
以开发模式运行
# Set development environment
export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:$(pwd)"
python src/main.py测试工具
# List available tools
# (via MCP client)
# Execute a specific tool
# (via MCP client with tool parameters)📊 性能注意事项
- 异步架构：非阻塞I/O操作
- 连接池：高效的Go服务客户端连接
- 资源管理：适当的清理和资源管理
- 错误恢复：从瞬态故障中自动恢复
🤝 贡献
- 分叉存储库
- 创建要素分支(
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交您的更改(
git commit -m 'Add amazing feature') - 推到分支(
git push origin feature/amazing-feature) - 打开拉取请求
📝 许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。
🆘 支持
有关支持和问题：
- 在GitHub上创建问题
- 查看文档
docs/目录 - 查看代码注释以了解实现细节
🔮 路线图
- \[\]增强的论文解析能力
- \[\]其他知识图格式
- \[\]实时协作功能
- \[\]高级引文分析
- \[\]与更多学术数据库集成
⚡ 性能提示
- 连接管理：服务器使用异步上下文管理器进行高效的资源处理
- 工具缓存：常用工具受益于结果缓存
- 批处理：批量处理多篇论文以获得更好的性能
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内置于❤️ 学术研究界