Servidor MCP de Investigador Cualitativo

Una implementación de servidor MCP que proporciona herramientas para la gestión de gráficos de conocimiento de investigación cualitativa, lo que permite la representación estructurada de proyectos de investigación, participantes, entrevistas, observaciones, códigos, temas y hallazgos. Este servidor ayuda a los investigadores cualitativos a organizar sus datos, monitorizar su proceso de análisis, desarrollar temas y generar información a partir de datos textuales enriquecidos.

Características

Contexto de investigación persistente : mantener un gráfico de conocimiento estructurado de las entidades de investigación y las relaciones en múltiples sesiones de análisis
Gestión de sesiones de estudio : Realice un seguimiento de las sesiones de análisis de investigación con identificaciones únicas y registre el progreso a lo largo del tiempo
Análisis temático : organizar y realizar un seguimiento de temas emergentes en distintas fuentes de datos
Marco de codificación : administre estructuras de codificación jerárquicas y realice un seguimiento de las aplicaciones de código
Gestión de participantes : realice un seguimiento de los datos, la demografía y las contribuciones de los participantes
Organización de fuentes de datos : organizar entrevistas, observaciones y documentos
Seguimiento de preguntas de investigación : vincular datos a preguntas de investigación específicas
Redacción de memorandos : documentar los conocimientos analíticos a lo largo del proceso de investigación
Análisis de datos cronológicos : explorar datos en secuencia temporal
Análisis de coocurrencia de código : identificar relaciones entre diferentes códigos
Documentación metodológica : Seguimiento de decisiones y enfoques metodológicos

Entidades

El servidor MCP del investigador cualitativo reconoce los siguientes tipos de entidades:

proyecto : Estudio de investigación general
Participante : Sujetos de investigación
Entrevista : Conversación formal con los participantes
Observación : Notas de campo de la investigación observacional
Documento : Materiales externos en análisis
código : Etiquetas aplicadas a segmentos de datos
codeGroup : Categorías o familias de códigos relacionados
memo : Notas analíticas del investigador
Tema : Patrones emergentes en los datos
Cita : Extractos notables de fuentes de datos
Literatura : Fuentes académicas
Pregunta de investigación : Preguntas formales que guían el estudio
hallazgo : Resultados o conclusiones
estado : Valores de estado de la entidad (activo, completado, pendiente, abandonado)
prioridad : Valores de nivel de prioridad (alto, bajo)

Relaciones

Las entidades se pueden conectar a través de los siguientes tipos de relaciones:

participó_en : vincula a los participantes con entrevistas/observaciones
códigos : muestra qué códigos se aplican a qué datos
contiene : Relación jerárquica (por ejemplo, el grupo de códigos contiene códigos)
apoya : Datos que apoyan un tema o hallazgo
contradice : Datos que contradicen un tema o hallazgo
respuestas : Datos que abordan una pregunta de investigación
cita : Referencias a la literatura
seguido_por : Secuencia temporal
relacionado con : Conexión general
reflects_on : Memo que refleja datos/código/tema
compara : Relación comparativa
performed_by : Persona que realizó la recopilación de datos
transcribed_by : Persona que transcribió los datos
part_of : La entidad es parte de otra entidad
derived_from : La entidad se deriva de otra entidad
picked_on : Fecha de recopilación de datos
analiza : Relación de análisis
triangulates_with : Triangulación entre fuentes de datos
has_status : Vincula las entidades a su estado actual (activo, completado, pendiente, abandonado)
has_priority : vincula entidades a su nivel de prioridad (alto, bajo)
precede : Indica que una actividad de análisis viene antes de otra en una secuencia

Herramientas disponibles

El servidor MCP del investigador cualitativo proporciona estas herramientas para interactuar con el conocimiento de investigación:

inicio de sesión

Inicia una nueva sesión de investigación cualitativa, generando un ID de sesión único y mostrando los proyectos de investigación actuales, la recopilación de datos reciente, los temas emergentes y las sesiones anteriores. Muestra información de estado mediante relaciones has_status, niveles de prioridad mediante relaciones has_priority e identifica las actividades de investigación listas para trabajar a continuación, basándose en relaciones secuenciales de procesos.

contexto de carga

Carga el contexto detallado de una entidad específica (proyecto, participante, entrevista, etc.), mostrando información relevante según el tipo de entidad. Incluye información de estado, niveles de prioridad y relaciones secuenciales entre procesos.

fin de sesión

Registra los resultados de una sesión de investigación a través de un proceso estructurado de múltiples etapas:

Resumen : Registra el resumen de la sesión, la duración y el enfoque del proyecto.
interviewData : Documenta nuevos datos de entrevistas procesados durante la sesión
memos : Registra los memos analíticos creados durante la sesión
codingActivity : Realiza un seguimiento de los códigos nuevos y revisados aplicados a los datos
Temas : Documenta temas emergentes o desarrollados a partir del análisis.
statusUpdates : Registra los cambios en los valores de estado de la entidad
projectStatus : actualiza el estado general del proyecto, las asignaciones de prioridad y las relaciones secuenciales
ensamblaje : ensamblaje final de todos los datos de la sesión

contexto de construcción

Crea nuevas entidades, relaciones u observaciones en el gráfico de conocimiento:

Entidades : Añadir nuevas entidades de investigación (proyectos, participantes, entrevistas, estado, prioridad, etc.)
relaciones : Crea relaciones entre entidades (incluyendo has_status, has_priority, precedes)
observaciones : Agregar observaciones a entidades existentes

eliminar contexto

Elimina entidades, relaciones u observaciones del gráfico de conocimiento:

entidades : Eliminar entidades de investigación
relaciones : eliminar relaciones entre entidades (incluidas relaciones de estado, prioridad y secuenciales)
observaciones : eliminar observaciones específicas de las entidades

contexto avanzado

Recupera información del gráfico de conocimiento:

gráfico : Obtenga el gráfico de conocimiento completo
búsqueda : busca nodos según criterios de consulta
nodos : obtener nodos específicos por nombre
relacionado : Encuentra entidades relacionadas
estado : busca entidades con un valor de estado específico (activo, completado, pendiente, abandonado)
prioridad : busca entidades con un valor de prioridad específico (alto, bajo)
secuencia : Identificar relaciones secuenciales para actividades de análisis

Funciones específicas del dominio

El servidor MCP de Qualitative Researcher incluye funciones de dominio especializadas para la investigación cualitativa:

getProjectOverview : Vista completa de un proyecto que incluye preguntas de investigación, metodología, participantes y fuentes de datos.
getParticipantProfile : Perfil detallado de un participante que incluye datos demográficos, entrevistas y citas.
getThematicAnalysis : Análisis de temas con códigos y datos de apoyo
getCodedData : Ver todos los segmentos de datos etiquetados con un código específico
getResearchQuestionAnalysis : Organice los datos por preguntas de investigación con hallazgos relacionados
getChronologicalData : Ver datos en secuencia temporal
getCodeCooccurrence : Analiza dónde aparecen varios códigos juntos
getMemosByFocus : recupera todos los memos relacionados con una entidad específica
getMethodologyDetails : Revisión del enfoque metodológico, el muestreo y las técnicas de análisis.
getRelatedEntities : busca entidades relacionadas con una entidad específica por tipo de relación
getStatusOverview : Ver todas las entidades con un estado específico (activo, completado, pendiente, abandonado)
getPriorityItems : Identificar tareas y actividades de investigación de alta prioridad
getAnalysisSequence : Visualiza la secuencia de actividades de análisis basándose en relaciones precedentes

Ejemplos de indicaciones

Iniciar una sesión

Let's start a new qualitative research session for my Health Behavior Study project.

Cargando contexto de investigación

Load the context for the Health Behavior Study project so I can see the current state of my analysis.

Resultados de la sesión de grabación

I've just finished analyzing interview data for my Health Behavior Study. I identified two new themes related to social support, coded three new interviews, and wrote memos about emerging patterns in participant responses. I've marked the initial coding phase as complete and set the thematic analysis as high priority. The project is progressing well, and I'm beginning to reach theoretical saturation.

Gestión del conocimiento de investigación

Create a new code called "Family Support" that's part of the "Social Support" code group in the Health Behavior Study project. Set its status to active and make it precede the "Social Network Analysis" activity.

Update the status of the "Participant Recruitment" process to "completed" and add an observation that we've reached our target sample size.

Uso

Este servidor MCP permite a los investigadores cualitativos:

Mantener la continuidad analítica : realizar un seguimiento del progreso del análisis en múltiples sesiones de investigación
Desarrollar marcos de codificación : crear, refinar y aplicar estructuras de codificación a datos cualitativos
Seguimiento del desarrollo temático : observar cómo surgen y evolucionan los temas durante el análisis
Administrar fuentes de datos enriquecidas : organice y conecte transcripciones de entrevistas, notas de campo y documentos
Apoyar el desarrollo teórico : documentar los conocimientos teóricos a través del proceso de redacción de memorandos.
Preparar los hallazgos de la investigación : conectar los hallazgos con la evidencia que los respalda y las preguntas de investigación
Mejorar el rigor metodológico : Documentar las decisiones metodológicas y el proceso de análisis.
Seguimiento del progreso de la investigación : supervise el estado de la entidad durante todo el ciclo de vida de la investigación
Priorizar las tareas de investigación : identificar y centrarse en actividades de investigación de alta prioridad
Actividades de análisis de secuencia : planificar y visualizar el orden lógico de los pasos de investigación y análisis.

Configuración

Uso con Claude Desktop

Agregue esto a su claude_desktop_config.json :

Instalar desde GitHub y ejecutar con npx

{
  "mcpServers": {
    "qualitativeresearch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "github:tejpalvirk/qualitativeresearch"
      ]
    }
  }
}

Instalar globalmente y ejecutar directamente

Primero, instale el paquete globalmente:

npm install -g github:tejpalvirk/qualitativeresearch

A continuación configure Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "qualitativeresearch": {
      "command": "contextmanager-qualitativeresearch"
    }
  }
}

estibador

{
  "mcpServers": {
    "qualitativeresearch": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "mcp/qualitativeresearch"
      ]
    }
  }
}

Edificio

De la fuente

# Clone the repository
git clone https://github.com/tejpalvirk/contextmanager.git
cd contextmanager

# Install dependencies
npm install

# Build the server
npm run build

# Run the server
cd qualitativeresearch
node qualitativeresearch_index.js

Estibador:

docker build -t mcp/qualitativeresearch -f qualitativeresearch/Dockerfile .

Licencia

Este servidor MCP cuenta con la licencia MIT. Esto significa que puede usar, modificar y distribuir el software libremente, sujeto a los términos y condiciones de la licencia MIT. Para más detalles, consulte el archivo de LICENCIA en el repositorio del proyecto.

Variables de entorno

El servidor MCP de investigación cualitativa admite las siguientes variables de entorno para personalizar dónde se almacenan los datos:

MEMORY_FILE_PATH : Ruta donde se almacenarán los datos del gráfico de conocimiento
- Puede ser absoluto o relativo (las rutas relativas utilizan el directorio de trabajo actual)
- Predeterminado: ./qualitativeresearch/memory.json
SESSIONS_FILE_PATH : Ruta donde se almacenarán los datos de la sesión
- Puede ser absoluto o relativo (las rutas relativas utilizan el directorio de trabajo actual)
- Predeterminado: ./qualitativeresearch/sessions.json

Ejemplo de uso:

# Store data in the current directory
MEMORY_FILE_PATH="./qualitative-memory.json" SESSIONS_FILE_PATH="./qualitative-sessions.json" npx github:tejpalvirk/contextmanager-qualitativeresearch

# Store data in a specific location (absolute path)
MEMORY_FILE_PATH="/path/to/data/qualitative-memory.json" npx github:tejpalvirk/contextmanager-qualitativeresearch

# Store data in user's home directory
MEMORY_FILE_PATH="$HOME/contextmanager/qualitative-memory.json" npx github:tejpalvirk/contextmanager-qualitativeresearch

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