research-project-mcp-demo
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@research-project-mcp-demoingest the sample project document and extract details"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
科研管理大模型原型系统 - 课题管理 MCP Server Demo
本项目是“科研管理大模型原型系统”中“课题管理智能体模块”的本地 MCP Server Demo。它面向本地展示和后续平台接入,优先跑通文档导入、结构化抽取、课题档案管理、人员/进度/资金管理、报表生成和 MCP 工具调用闭环。
功能范围
已覆盖:
2.2.1 文档信息自动提取与管理。
2.2.2 课题过程自动化管理。
2.2.4 报表与总结自动生成。
暂不完整实现:
复杂课题风险预警系统。
生产级权限系统。
复杂前端。
完整知识图谱。
科研布局和成果管理模块。
强制 LLM 抽取。
Related MCP server: scholar-toolkit-mcp
已实现功能
DOCX/PDF/TXT/MD/XLSX/XLS/CSV 解析入口,其中当前样例重点验证 DOCX。
文档分类:立项签报、采购签报、绩效发放签报、阶段报告、课题统计报表、未知。
规则抽取:课题名称、负责人、部门、起止时间、预算、绩效、成员、进度、阶段内容等。
抽取 evidence 保留。
SQLite 本地档案库。
文档版本、hash、导入时间记录。
人员、里程碑、资金、采购、绩效、阶段成果、操作日志表。
Markdown 报表和阶段总结。
Excel 多 Sheet 报表导出。
FastAPI 本地接口。
FastMCP 工具集。
本地路径和 HTTP/HTTPS 文件 URL 导入入口。
知识库输入文本落地目录。
Dockerfile。
基础测试用例。
项目结构
app/
main.py
mcp_server.py
config.py
database.py
models.py
schemas.py
document_parser.py
document_classifier.py
extractor.py
services/
tools/
utils/
data/
demo.db
uploads/
reports/
knowledge_base_inputs/
docs/
scripts/
tests/
requirements.txt
Dockerfile安装依赖
python -m pip install -r requirements.txt初始化数据库
python scripts/init_db.py导入样例文件
python scripts/ingest_samples.py本地运行 Demo
python scripts/run_demo.py运行 FastAPI
python -m uvicorn app.main:app --reload --port 8000接口:
/health/demo/projects/projects/{project_id}/reports/docs
运行 MCP Server
python app/mcp_server.py默认 SSE 地址:
http://127.0.0.1:8001/sse平台接入时,远程 URL、鉴权、上传文件参数形态仍需按 docs/UNKNOWN_ITEMS.md 确认。
PostgreSQL 可通过环境变量切换:
set RPM_DATABASE_URL=postgresql+psycopg://user:password@host:5432/dbnameDocker
docker build -t research-project-mcp-demo .
docker run --rm -p 8001:8001 -v %cd%/data:/app/data research-project-mcp-demoMCP 工具清单
ingest_project_documentsingest_project_documents_textget_extraction_resultconfirm_project_dataquery_projectlist_projectsupdate_project_progressget_project_fund_summarygenerate_project_reportsearch_project_documentsget_operation_logs
数据库表
project_infoproject_documentproject_memberproject_milestoneproject_fundproject_purchaseproject_performanceproject_stage_resultoperation_log
平台接入说明
本地 Demo 当前优先采用 FastMCP SSE。平台手册和截图显示灵犀支持远程 MCP、容器化 MCP、API 转 MCP 三种方式。建议优先确认远程 MCP 的协议和 URL 要求,再接入:
http://<可被平台访问的主机>:8001/sse如平台只能接 OpenAPI,可临时使用 FastAPI 的 /docs 或 /openapi.json 做 API 转 MCP 备选。
待确认问题
详见:
docs/UNKNOWN_ITEMS.md
重点包括平台协议、文件上传参数形态、容器持久化、模型 API、PostgreSQL 要求、报表格式和验收边界。
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Latest Blog Posts
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/DaisyLandForu/research-project-mcp-demo'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server