定性研究者MCPサーバー

定性調査のナレッジグラフを管理するためのツールを提供するMCPサーバー実装。研究プロジェクト、参加者、インタビュー、観察、コード、テーマ、調査結果を構造的に表現できます。このサーバーは、定性研究者がデータを整理し、分析プロセスを追跡し、テーマを開発し、豊富なテキストデータから洞察を生み出すのに役立ちます。

特徴

永続的な研究コンテキスト: 複数の分析セッションにわたって研究エンティティと関係の構造化された知識グラフを維持します。
研究セッション管理: 固有のIDを使用して研究分析セッションを追跡し、時間の経過とともに進捗状況を記録します。
テーマ分析: データソース全体にわたって出現したテーマを整理して追跡します
コーディングフレームワーク: 階層的なコーディング構造を管理し、コードアプリケーションを追跡します
参加者管理: 参加者データ、人口統計、貢献を追跡します
データソースの整理: インタビュー、観察、文書を整理する
研究質問の追跡: データを特定の研究質問にリンクする
メモ作成：研究プロセス全体を通して分析的洞察を文書化する
時系列データ分析：時系列でデータを探索する
コード共起分析：異なるコード間の関係を特定する
方法論の文書化: 方法論の決定とアプローチを追跡する

エンティティ

Qualitative Researcher MCP サーバーは、次のエンティティタイプを認識します。

プロジェクト：総合研究調査
参加者：研究対象者
インタビュー：参加者との正式な会話
観察：観察研究のフィールドノート
文書：分析中の外部材料
コード: データセグメントに適用されるラベル
codeGroup : 関連するコードのカテゴリまたはファミリー
メモ：研究者の分析メモ
テーマ：データから浮かび上がるパターン
引用：データソースからの注目すべき抜粋
文献：学術資料
researchQuestion ：研究を導く正式な質問
発見：結果または結論
ステータス: エンティティのステータス値 (アクティブ、完了、保留中、放棄)
優先度: 優先度の値（高、低）

人間関係

エンティティは、次の関係タイプを通じて接続できます。

involved_in : 参加者とインタビュー/観察へのリンク
コード: どのコードがどのデータに適用されるかを示します
含む: 階層関係（例：コードグループにコードが含まれる）
サポート：テーマや発見を裏付けるデータ
矛盾する：テーマや発見と矛盾するデータ
回答：研究の質問に対応するデータ
引用：文献への参照
followed_by : 時系列
related_to : 一般的な接続
reflects_on : データ/コード/テーマを振り返るメモ
比較する：比較関係
carried_by : データ収集を実施した人物
transcribed_by : データを転記した人
part_of : エンティティは別のエンティティの一部です
派生元: エンティティは別のエンティティから派生しています
collected_on : データ収集日
分析：分析関係
triangulates_with : データソース間の三角測量
has_status : エンティティを現在のステータス（アクティブ、完了、保留中、放棄）にリンクします。
has_priority : エンティティを優先度レベル（高、低）にリンクします。
先行: ある分析アクティビティが別の分析アクティビティの前にあることを示します。

利用可能なツール

Qualitative Researcher MCP サーバーは、研究知識を操作するための次のツールを提供します。

開始セッション

新しい定性調査セッションを開始し、一意のセッションIDを生成して、現在の調査プロジェクト、最近のデータ収集、新たなテーマ、過去のセッションを表示します。has_status関係を介してステータス情報、has_priority関係を介して優先度レベルを表示し、シーケンシャルプロセス関係に基づいて次に取り組む準備が整った調査活動を特定します。

ロードコンテキスト

特定のエンティティ（プロジェクト、参加者、インタビューなど）の詳細なコンテキストを読み込み、エンティティの種類に基づいて関連情報を表示します。ステータス情報、優先度、およびプロセス間の関係が含まれます。

終了セッション

構造化された多段階のプロセスを通じて研究セッションの結果を記録します。

概要: セッションの概要、期間、プロジェクトの焦点を記録します
interviewData : セッション中に処理された新しいインタビューデータを文書化します
メモ: セッション中に作成された分析メモを記録します
コーディングアクティビティ: データに適用された新規および改訂されたコードを追跡します
テーマ: 分析から生まれたテーマや発展したテーマを文書化する
statusUpdates : エンティティのステータス値の変更を記録します
projectStatus : プロジェクト全体のステータス、優先度の割り当て、および順序関係を更新します
アセンブリ: すべてのセッションデータの最終アセンブリ

ビルドコンテキスト

ナレッジグラフに新しいエンティティ、リレーション、または観察を作成します。

エンティティ: 新しい研究エンティティ (プロジェクト、参加者、インタビュー、ステータス、優先度など) を追加します。
リレーション：エンティティ間の関係を作成する（has_status、has_priority、precedesを含む）
観察: 既存のエンティティに観察を追加する

削除コンテキスト

ナレッジグラフからエンティティ、リレーション、または観察を削除します。

エンティティ: 研究エンティティを削除する
関係: エンティティ間の関係（ステータス、優先度、順序関係を含む）を削除します。
観測: エンティティから特定の観測を削除する

高度なコンテキスト

ナレッジグラフから情報を取得します。

グラフ: ナレッジグラフ全体を取得する
search : クエリ条件に基づいてノードを検索する
nodes : 名前で特定のノードを取得する
関連: 関連するエンティティを検索する
ステータス: 特定のステータス値 (アクティブ、完了、保留中、放棄) を持つエンティティを検索します。
優先度: 特定の優先度値（高、低）を持つエンティティを検索します
シーケンス: 分析アクティビティの順序関係を特定する

ドメイン固有の機能

Qualitative Researcher MCP サーバーには、定性調査に特化したドメイン機能が含まれています。

getProjectOverview : 研究の質問、方法論、参加者、データソースを含むプロジェクトの包括的なビュー
getParticipantProfile : 参加者の詳細なプロフィール（人口統計、インタビュー、引用など）
getThematicAnalysis : サポートコードとデータによるテーマの分析
getCodedData : 特定のコードでタグ付けされたすべてのデータセグメントを表示します
getResearchQuestionAnalysis : 関連する調査結果を含む研究質問別にデータを整理する
getChronologicalData : 時系列でデータを表示する
getCodeCooccurrence : 複数のコードが一緒に出現する場所を分析する
getMemosByFocus : 特定のエンティティに関連するすべてのメモを取得する
getMethodologyDetails : 方法論的アプローチ、サンプリング、分析手法を確認する
getRelatedEntities : 関係タイプ別に特定のエンティティに関連するエンティティを検索する
getStatusOverview : 特定のステータス（アクティブ、完了、保留中、放棄）のすべてのエンティティを表示します。
getPriorityItems : 優先度の高い研究タスクと活動を特定する
getAnalysisSequence : 先行関係に基づいて分析アクティビティのシーケンスを視覚化します

プロンプトの例

セッションの開始

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

研究コンテキストの読み込み

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

レコーディングセッションの結果

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.

研究知識の管理

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.

使用法

この MCP サーバーにより、定性研究者は次のことが可能になります。

分析の継続性を維持: 複数の研究セッションにわたって分析の進行状況を追跡します
コーディングフレームワークの開発：定性データにコーディング構造を構築、改良、適用する
テーマの発展を追跡する: 分析中にテーマがどのように現れ、進化するかを観察する
豊富なデータソースの管理: インタビューの記録、フィールドノート、ドキュメントを整理して接続します
理論的発展のサポート：メモ作成プロセスを通じて理論的洞察を文書化する
研究結果を準備する：結果を裏付ける証拠や研究課題に結び付ける
方法論的厳密さの向上：方法論的決定と分析プロセスを文書化する
研究の進捗状況を追跡: 研究ライフサイクル全体を通じてエンティティのステータスを監視します
研究タスクの優先順位付け：優先度の高い研究活動を特定し、それに焦点を当てる
シーケンス分析アクティビティ：研究と分析のステップの論理的な順序を計画し、視覚化する

構成

Claude Desktopでの使用

これをclaude_desktop_config.jsonに追加します:

GitHubからインストールしてnpxで実行する

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

グローバルにインストールして直接実行

まず、パッケージをグローバルにインストールします。

npm install -g github:tejpalvirk/qualitativeresearch

次に、Claude Desktop を構成します。

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

ドッカー

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

建物

ソースから

# 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

ドッカー:

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

ライセンス

このMCPサーバーはMITライセンスに基づいてライセンスされています。つまり、MITライセンスの条件に従って、ソフトウェアを自由に使用、改変、配布することができます。詳細については、プロジェクトリポジトリのLICENSEファイルをご覧ください。

環境変数

定性調査 MCP サーバーは、データの保存場所をカスタマイズするために次の環境変数をサポートしています。

MEMORY_FILE_PATH : ナレッジグラフデータが保存されるパス
- 絶対パスまたは相対パスを指定できます（相対パスは現在の作業ディレクトリを使用します）
- デフォルト: ./qualitativeresearch/memory.json
SESSIONS_FILE_PATH : セッションデータが保存されるパス
- 絶対パスまたは相対パスを指定できます（相対パスは現在の作業ディレクトリを使用します）
- デフォルト: ./qualitativeresearch/sessions.json

使用例:

# 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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