Research Rabbit

研究兔

一个帮助学生进行真正学术研究的MCP服务器。它同时搜索ArXiv、Semantic Scholar、OpenAlex和PubMed，与Claude一起分析文献，发现研究空白，并构建论证框架——所有这些都基于具有可验证网址的真实论文。

没有幻觉引用。没有虚构的摘要。真实的来源，真实的分析。

快速开始

安装和构建

npm install
npm run build

使用Claude Desktop进行配置

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "research-rabbit": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/research-rabbit/dist/index.js"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

使用游标配置

添加到光标MCP设置中：

{
  "research-rabbit": {
    "command": "node",
    "args": ["/path/to/research-rabbit/dist/index.js"],
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "your-api-key-here"
    }
  }
}

直接运行

ANTHROPIC_API_KEY=your-key node dist/index.js

工具参考

search_papers

同时搜索多个学术数据库并返回真实的论文元数据。

参数：

• query （字符串，必填）：搜索查询。具体点——包括人口、方法、结果。
• sources （数组，可选）：要搜索哪些数据库。选项： "arxiv", "semantic_scholar", "openalex", "pubmed"默认值：全部四个。
• limit （数字，可选）：要返回的论文。范围：1-25。默认值：10。
• yearFrom （数字，可选）：最早出版年份。

例子：

{
  "query": "social media depression teenagers longitudinal",
  "sources": ["semantic_scholar", "pubmed"],
  "limit": 10,
  "yearFrom": 2018
}

退货： 纸张对象数组 id, source, title, authors, year, abstract, citationCount, doi, url, openAccessPdfUrl.

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summarize_paper

使用Claude从摘要中生成论文的结构化摘要。确定主要主张、方法论、关键证据和局限性，并评估其与学生主题的相关性。

参数：

• paperId （string）：纸张ID来自 search_papers 结果。
• title （string）：论文标题。
• abstract （string）：全文摘要。
• topic （string）：学生的研究主题（用于评估相关性）。

例子：

{
  "paperId": "pubmed:38293847",
  "title": "Instagram use and adolescent depression: a longitudinal study",
  "abstract": "Background: ...",
  "topic": "mental health effects of social media on teenagers"
}

退货： PaperSummary 和 mainClaim, methodology, keyEvidence[], limitations[], relevanceToTopic.

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map_literature

分析一组论文，生成该领域的结构化地图。确定研究人员同意的内容、不同意的地方、方法论上的紧张关系，以及思维如何随着时间的推移而演变。

参数：

• papers （数组，必填）：2-20个纸质对象 search_papers.
• topic （string，必填）：研究主题。

退货： LiteratureMap 和 consensus[], debates[], methodologicalTensions[], temporalTrends[]每个条目都引用了使用\[1\]、\[2\]符号的特定论文。

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find_gaps

确定文学没有研究什么——学生的原创贡献可以在哪里存在。按类型对差距进行分类，并标记置信水平。

参数：

• papers （数组，必填）：2-20个纸质对象。
• topic （string，必填）：研究主题。

退货：

• gaps[]：每个缺口都有 description, type （人口/时间/方法/地理/理论/其他）， confidence （高/中/低），以及 rationale.
• originalContributionAngles[]：学生可以添加什么的具体建议。

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build_argument

为研究论文构建一个结构化的论证框架。将现有证据映射到支持论点，用反驳来预测反驳论点，并确定学生仍然需要的缺失证据。

参数：

• topic （string）：研究课题。
• thesis （string）：学生的论文陈述。
• papers （数组，必填）：1-20个用于取证的纸质对象。

退货：

• argumentScaffold: thesisStatement, supportingArguments[] （每个与 claim, evidence[], paperIds[]), counterarguments[] （每个与 claim, rebuttal, paperIds[]), suggestedStructure[].
• missingEvidence[]学生还需要找到什么。

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format_citation

使用真实元数据以APA、MLA或芝加哥风格格式化论文。仅格式化从返回的纸张 search_papers --从不发明引用。

参数：

• paper：来自的纸质对象 search_papers.
• style: "apa", "mla"，或 "chicago".

退货： 格式化引用字符串。

示例输出（APA）：

Twenge, J., Haidt, J. (2019). This is our chance to stop social media from harming teen girls' mental health. Semantic Scholar. https://www.semanticscholar.org/paper/abc123

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search_and_summarize

一个研究助理。搜索所有数据库，总结热门论文，绘制文献地图，并在一次工具调用中找到空白。最适合快速适应新话题。

参数：

• query （string，必填）：研究主题或问题。
• depth ("quick" | "thorough"，可选）： "quick" 搜索5篇论文； "thorough" 用完全差距分析搜索10。违约： "quick".

退货： 组合对象与 papers[], summaries[], literatureMap, gaps.

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研究方法入门

什么是文献综述？

文献综述是对已经写过的关于你的主题的系统调查。它做了三件事：

1. 绘制地形图 --研究了什么，由谁研究，用什么方法研究
2. 显示知识状态 --什么已经解决，什么正在争论
3. 识别差距 --什么还没有研究，你的工作适合哪里

一篇强有力的文献综述不是一系列总结。这是一个综合，为为什么你的研究问题很重要而尚未得到回答提供了一个案例。

如何发现研究差距

研究差距是文献尚未回答的问题。差距有几种类型：

• 人口差距：研究只调查了一个人口群体（例如，只有成年人，只有美国人）
• 时间间隙：这一现象最近没有得到研究，或者长期影响尚不清楚
• 方法差距：大多数研究使用调查；没有人做过定性访谈，反之亦然
• 地理差距：西方国家的研究结果可能不适用于其他地方
• 理论差距：现有的框架不能很好地解释一种现象
• 互动差距：两个变量已经分别研究过，但从未一起研究过

使用 find_gaps 为了自动识别这些，然后通过检查文献中是否存在差距来进行验证。

如何构建研究论证

研究论点有四个部分：

1. 论文：你的核心主张（你所争论的是真的）
2. 授权：为什么索赔很重要（为什么任何人都应该关心）
3. 证据：支持您主张的文件
4. 反驳：对你的论文最强烈的反对意见，以及你的回应

使用 build_argument 生成一个脚手架，然后用你自己的分析来填充它。该工具将告诉您缺少哪些证据，以便您知道下一步要搜索什么。

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示例工作流程：心理健康和社交媒体

第一步：定位

search_and_summarize(
  query="social media mental health adolescents depression anxiety",
  depth="thorough"
)

这将返回10篇论文，总结每篇论文，绘制文献图，并找出差距。现在，您已经了解了主要的争论（相关性证据与因果证据，被动使用与主动使用），并可以看到哪些人群的研究不足。

第二步：从特定角度深入研究

差距分析表明，“对男孩和女孩的影响”研究不足。具体搜索：

search_papers(
  query="social media depression gender differences adolescents boys girls",
  sources=["pubmed", "semantic_scholar"],
  limit=10,
  yearFrom=2015
)

第三步：总结关键论文

对于每篇有实质性摘要的论文：

summarize_paper(
  paperId="pubmed:38293847",
  title="...",
  abstract="...",
  topic="gender differences in social media effects on adolescent mental health"
)

第四步：绘制针对不同性别的文献地图

map_literature(
  papers=[...the papers from Step 2...],
  topic="gender differences in social media and adolescent mental health"
)

第五步：起草论文并构建论点

build_argument(
  topic="social media and adolescent mental health",
  thesis="Passive consumption of Instagram harms girls' self-esteem more than boys' due to appearance-related social comparison, while active social use affects both genders equally",
  papers=[...all collected papers...]
)

输出显示了哪些论文支持每一个子索赔，哪些证据仍然缺失（例如，“按性别操纵主动与被动使用的实验研究”）。

第6步：为参考文献列表设置引用格式

format_citation(paper={...}, style="apa")

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负责任的使用

此工具保证什么

• 所有论文均实时从真实的学术API中提取
• 每篇论文都包含一个可验证的URL
• 差距置信水平明确（高/中/低）
• 分析被标记为人工智能解释，而不是地面真相

你应该一直做什么

• 点击 url 你引用的任何论文，以验证它的存在，并说明摘要所声称的内容
• 对于重要论点，请阅读整篇论文，而不仅仅是摘要
• 在最终提交之前，对照官方风格指南核对引文
• 对待 confidence: "low" 差距是调查的假设，而不是既定的事实

学术诚信

此工具可帮助您更快地查找和分析真实文献。它不会为你写论文，也永远不应该。综合、论证和原始分析必须是你的。利用人工智能捏造消息来源是学术不诚实；使用人工智能发现和理解真实来源是很好的研究实践。

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API来源

所有API都是免费的，基本使用不需要身份验证。语义学者可能会限制大量使用；服务器通过从其他来源返回结果来优雅地处理这一点。

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发展

# Install dependencies
npm install

# Run in development (no build step)
npm run dev

# Build
npm run build

# Run built version
npm start

要求：Node.js 18+， ANTHROPIC_API_KEY 环境变量。