定性研究员 MCP 服务器
MCP 服务器实现,提供用于管理定性研究知识图谱的工具,从而能够以结构化的方式呈现研究项目、参与者、访谈、观察、代码、主题和发现。该服务器可帮助定性研究人员组织数据、追踪分析过程、开发主题并从丰富的文本数据中获取洞见。
特征
持久研究背景:在多个分析会话中维护研究实体和关系的结构化知识图
研究会话管理:使用唯一 ID 跟踪研究分析会话并记录一段时间内的进度
主题分析:组织和跟踪跨数据源的新兴主题
编码框架:管理分层编码结构和跟踪代码应用程序
参与者管理:跟踪参与者数据、人口统计数据和贡献
数据源组织:组织访谈、观察和文件
研究问题跟踪:将数据链接到特定的研究问题
备忘录写作:记录整个研究过程中的分析见解
按时间顺序数据分析:按时间顺序探索数据
代码共现分析:识别不同代码之间的关系
方法论文档:跟踪方法论决策和方法
实体
定性研究员 MCP 服务器可识别以下实体类型:
项目:总体研究
参与者:研究对象
采访:与参与者的正式对话
观察:观察研究的实地笔记
document :正在分析的外部材料
code :应用于数据段的标签
codeGroup :相关代码的类别或系列
备忘录:研究人员的分析笔记
主题:数据中涌现的模式
引言:数据来源的值得注意的摘录
文献:学术资源
研究问题:指导研究的正式问题
发现:结果或结论
status :实体状态值(活动、已完成、待定、放弃)
优先级:优先级值(高、低)
关系
实体可以通过以下关系类型连接:
participant_in :将参与者链接到访谈/观察
代码:显示哪些代码适用于哪些数据
contains :层次关系(例如,代码组包含代码)
支持:支持主题或发现的数据
矛盾:与主题或发现相矛盾的数据
答案:解决研究问题的数据
引用:参考文献
follow_by :时间序列
related_to :一般连接
Reflections_on :反映数据/代码/主题的备忘录
比较:比较关系
conducted_by :进行数据收集的人员
transcribed_by :转录数据的人
part_of :实体是另一个实体的一部分
derived_from :实体派生自另一个实体
collect_on :数据收集日期
分析:分析关系
triangulates_with :数据源之间的三角测量
has_status :将实体链接到其当前状态(活动、已完成、待定、放弃)
has_priority :将实体与其优先级(高、低)链接起来
先于:表示一个分析活动按顺序在另一个分析活动之前进行
可用工具
定性研究人员 MCP 服务器提供了以下与研究知识交互的工具:
开始会话
启动新的定性研究会话,生成唯一的会话 ID,并显示当前研究项目、近期数据收集、新兴主题以及之前的会话。通过 has_status 关系显示状态信息,通过 has_priority 关系显示优先级,并根据顺序流程关系识别下一步准备开展的研究活动。
加载上下文
加载特定实体(项目、参与者、访谈等)的详细上下文,并根据实体类型显示相关信息。包括状态信息、优先级和顺序流程关系。
结束会话
通过结构化、多阶段流程记录研究会议的结果:
summary :记录会议摘要、持续时间和项目重点
interviewData :记录会议期间处理的新面试数据
memos :记录会话期间创建的分析备忘录
codingActivity :跟踪应用于数据的新代码和修订代码
主题:记录分析中出现或发展的主题
statusUpdates :记录实体状态值的变化
projectStatus :更新整体项目状态、优先级分配和顺序关系
组装:所有会话数据的最终组装
构建上下文
在知识图谱中创建新的实体、关系或观察:
实体:添加新的研究实体(项目、参与者、访谈、状态、优先级等)
relations :创建实体之间的关系(包括 has_status、has_priority、precedes)
观察:向现有实体添加观察结果
删除上下文
从知识图谱中删除实体、关系或观察结果:
实体:删除研究实体
关系:删除实体之间的关系(包括状态、优先级和顺序关系)
观察:从实体中删除特定观察结果
高级上下文
从知识图谱中检索信息:
graph :获取整个知识图谱
search :根据查询条件搜索节点
nodes :通过名称获取特定节点
相关:查找相关实体
status :查找具有特定状态值(活动、已完成、待处理、放弃)的实体
优先级:查找具有特定优先级值(高、低)的实体
序列:确定分析活动的顺序关系
领域特定函数
定性研究员 MCP 服务器包括用于定性研究的专门领域功能:
getProjectOverview :全面了解项目,包括研究问题、方法、参与者、数据源
getParticipantProfile :参与者的详细资料,包括人口统计、访谈和引言
getThematicAnalysis :主题分析,并提供支持代码和数据
getCodedData :查看标有特定代码的所有数据段
getResearchQuestionAnalysis :根据研究问题和相关发现来组织数据
getChronologicalData :按时间顺序查看数据
getCodeCooccurrence :分析多个代码一起出现的位置
getMemosByFocus :检索与特定实体相关的所有备忘录
getMethodologyDetails :回顾方法论、抽样和分析技术
getRelatedEntities :按关系类型查找与特定实体相关的实体
getStatusOverview :查看具有特定状态的所有实体(活动、已完成、待定、放弃)
getPriorityItems :确定高优先级的研究任务和活动
getAnalysisSequence :根据先行关系可视化分析活动的序列
示例提示
开始会话
正在加载研究背景
记录会话结果
管理研究知识
用法
该 MCP 服务器使定性研究人员能够:
保持分析连续性:跟踪多个研究阶段的分析进度
开发编码框架:构建、改进编码结构并将其应用于定性数据
跟踪主题发展:观察主题在分析过程中如何出现和演变
管理丰富的数据源:组织和连接采访记录、现场笔记和文档
支持理论发展:通过备忘录写作过程记录理论见解
准备研究结果:将研究结果与支持证据和研究问题联系起来
增强方法论的严谨性:记录方法论决策和分析过程
跟踪研究进展:在整个研究生命周期中监控实体状态
确定研究任务的优先顺��:确定并关注高优先级的研究活动
序列分析活动:规划并可视化研究和分析步骤的逻辑顺序
配置
与 Claude Desktop 一起使用
将其添加到您的claude_desktop_config.json
中:
从 GitHub 安装并使用 npx 运行
全局安装并直接运行
首先,全局安装包:
然后配置Claude桌面:
码头工人
建筑
来自源
Docker:
执照
此 MCP 服务器采用 MIT 许可证。这意味着您可以自由使用、修改和分发该软件,但须遵守 MIT 许可证的条款和条件。更多详情,请参阅项目仓库中的 LICENSE 文件。
环境变量
定性研究 MCP 服务器支持以下环境变量来自定义数据存储位置:
MEMORY_FILE_PATH :知识图谱数据的存储路径
可以是绝对路径或相对路径(相对路径使用当前工作目录)
默认值:
./qualitativeresearch/memory.json
memory.json
SESSIONS_FILE_PATH :存储会话数据的路径
可以是绝对路径或相对路径(相对路径使用当前工作目录)
默认值:
./qualitativeresearch/sessions.json
sessions.json
使用示例:
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
提供管理定性研究知识图的工具,实现研究项目、参与者、访谈、观察、代码、主题和发现的结构化表示。
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