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Glama
lduda79

research-mcp

by lduda79
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Local

Server Configuration

Describes the environment variables required to run the server.

NameRequiredDescriptionDefault
RESEARCH_DBNoPath to the paper databasedata/library.db
RESEARCH_EXPERIMENTSNoRoot of the experiment foldersdata/experiments

Instructions

Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.

This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.

Capabilities

Features and capabilities supported by this server

Protocol revision2025-11-25

CapabilityDetails
tools
{
  "listChanged": false
}
prompts
{
  "listChanged": false
}
resources
{
  "subscribe": false,
  "listChanged": false
}
experimental
{}

Tools

Functions exposed to the LLM to take actions

NameDescription
search_papersA

Durchsucht die lokale Paper-Bibliothek inhaltlich nach einem Thema.

Findet Textstellen auch dann, wenn andere Begriffe verwendet werden als in
der Suchanfrage. Gibt Textausschnitte mit Titel, Jahr und Seitenzahl zurueck.
Benutze dieses Tool, um herauszufinden, was in den gelesenen Papern zu einem
Thema steht - etwa um einen Befund aus den Experimenten mit der Literatur
abzugleichen.

Args:
    query: Thema oder Frage in natuerlicher Sprache, z.B. "warum Warmup beim Training"
    limit: Maximale Anzahl der Textstellen (1-20)
    projekt: Optional auf ein Projekt einschraenken, z.B. "masterarbeit".
             Weglassen, um die gesamte Bibliothek zu durchsuchen.
    bereich: Optional auf einen Bereich innerhalb des Projekts einschraenken,
             z.B. "baselines" oder "related-work". Gueltige Werte liefert
             list_projects. Weglassen, um alle Bereiche zu durchsuchen.
list_projectsA

Zeigt alle Projekte und Bereiche der Paper-Bibliothek mit Anzahl der Paper.

Ein Projekt ist die oberste Gliederung (z.B. "masterarbeit"), ein Bereich eine Untergliederung darin (z.B. "baselines", "related-work"). Benutze dieses Tool, bevor du eine Suche einschraenkst, um die gueltigen Namen zu erfahren.

list_libraryA

Listet alle indexierten Paper der Bibliothek mit Titel, Jahr und Umfang auf.

Benutze dieses Tool, um einen Ueberblick zu bekommen, welche Paper ueberhaupt verfuegbar sind, bevor du inhaltlich suchst.

read_paperA

Liest den Volltext eines Papers, um Details nachzuschlagen.

Nutze zuerst search_papers oder list_library, um die paper_id zu bekommen.

Args:
    paper_id: Die numerische ID aus search_papers oder list_library
    max_chars: Maximale Textlaenge, die zurueckgegeben wird
analyze_projectA

Fasst ALLE Laeufe eines Projekts in einem Aufruf zusammen - fuer die Gesamtanalyse.

Das ist das richtige Tool fuer Fragen wie "analysiere alle meine Testlaeufe",
"welche Hyperparameter haengen mit dem Ergebnis zusammen", "gibt es Ausreisser"
oder "was sollte ich als naechstes testen". Liefert in einem Objekt:

- jeden Lauf mit flachen Hyperparametern und zusammengefassten Metriken
- welche Hyperparameter ueberhaupt variiert wurden und welche konstant sind
- Korrelationen zwischen numerischen Hyperparametern und JEDER Metrik
- die verfuegbaren Metriknamen und die Laeufe mit hoher Fold-Streuung

Die Korrelationen sind deskriptiv und beruhen oft auf wenigen Laeufen - sie
sind Anhaltspunkte, kein Kausalnachweis. Deute sie im Kontext.

Fuer Vorschlaege, was als Naechstes zu testen ist, kannst du die Befunde
anschliessend mit search_papers gegen die Literatur abgleichen.

Args:
    projekt: Name des Projekts, z.B. "masterarbeit"
    metric: Optional die Zielmetrik, die im Fokus stehen soll, z.B.
            "std_val_dbm_mse". Wird sie weggelassen, waehlt das Tool selbst
            eine aus - korreliert wird ohnehin gegen alle Metriken. Die
            gueltigen Namen stehen im Feld "verfuegbare_metriken".
list_experimentsA

Listet Trainings- und Testlaeufe mit Modell, Status und Datum auf.

Nur der Ueberblick. Fuer eine Gesamtanalyse aller Laeufe nutze
analyze_project, fuer einen einzelnen Lauf get_experiment.

Args:
    projekt: Optional auf ein Projekt einschraenken, z.B. "masterarbeit".
             Weglassen, um alle Laeufe zu sehen.
get_experimentA

Gibt Hyperparameter und Ergebnisse eines einzelnen Laufs vollstaendig zurueck.

Nutze zuerst list_experiments oder analyze_project, um gueltige run_ids zu
bekommen.

Args:
    run_id: Name des Laufs, z.B. "dcgan_run_005"
    projekt: Optional, um die Suche einzugrenzen
get_fold_summaryA

Fasst k-fold-Cross-Validation-Ergebnisse eines Laufs statistisch zusammen.

Gibt pro Metrik Mittelwert, Standardabweichung, Minimum und Maximum ueber
alle Folds zurueck - nicht die Rohwerte. Warnt automatisch, wenn eine
Metrik stark ueber die Folds streut (Hinweis auf instabiles Training oder
einen unguenstigen Split).

Args:
    run_id: Name des Laufs, z.B. "dcgan_run_005"
    projekt: Optional, um die Suche einzugrenzen
compare_experimentsA

Vergleicht mehrere Laeufe und hebt hervor, was sie unterscheidet.

Zeigt nur die *abweichenden* Hyperparameter (nicht die ganze Config) und
stellt die Ergebnis-Metriken nebeneinander. Ideal fuer die gezielte Frage,
welche einzelne Konfigurationsaenderung welchen Effekt hatte. Fuer den
Gesamtueberblick ueber alle Laeufe nutze stattdessen analyze_project.

Args:
    run_ids: Liste von Laufnamen, z.B. ["dcgan_run_005", "dcgan_run_006"]
    projekt: Optional, um die Suche einzugrenzen

Prompts

Interactive templates invoked by user choice

NameDescription

No prompts

Resources

Contextual data attached and managed by the client

NameDescription

No resources

Deploy Server
One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

TDQS

A4.5/5.0

Scored across 9 tools

Disambiguation5/5

Each tool targets a distinct aspect: library management (list_library, read_paper, search_papers), project overview (list_projects), and experiment analysis (list_experiments, get_experiment, get_fold_summary, analyze_project, compare_experiments). No overlap in purpose.

Naming Consistency5/5

All tool names follow a consistent verb_noun pattern in snake_case (e.g., list_library, read_paper, analyze_project). The naming is predictable and uniform.

Tool Count5/5

With 9 tools covering paper library and experiment tracking, the toolkit is well-scoped for a research assistant. No redundant or missing tools for the core functionalities.

Completeness5/5

The tool set covers the full lifecycle for the domain: browsing papers (list, search, read), exploring projects, and analyzing experiments (list, get, compare, aggregate, fold stats). No obvious gaps.

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessUnresponsive

Resources