分析MCP服务器

专门的模型上下文协议 (MCP) 服务器提供高级分析、研究和自然语言处理功能。

主要特点

分析工具

• 数据集分析

• 决策分析

• 相关性分析

• 回归分析

• 时间序列分析

• 假设检验

高级 NLP 功能

• 增强事实提取

• 命名实体识别

• 共指消解

• 关系提取

• 情绪分析

• 文本相似度

• 词性标注

• 词形还原

• 拼写检查

Related MCP server: Statsource MCP Server

安装

先决条件

• Node.js（v20+）

• npm

• Exa API 密钥（用于研究和高级 NLP 功能）

设置

1. 克隆存储库

2. 安装依赖项：

   npm install

3. 设置环境变量：

   # Copy the example environment file
   cp .env.example .env
   
   # Edit .env and add your API keys
   # You'll need an Exa API key for research functionality

4. 构建项目：

   npm run build

用法

运行工具

每个工具都可以使用特定参数来调用。例如：

// Analyze a dataset
const datasetAnalysis = await analyzeDataset([1, 2, 3, 4, 5], 'summary');

// Verify research claims
const researchVerification = await researchVerification.verifyResearch({
  query: 'Climate change impacts',
  sources: 3
});

// Extract entities from text
const entities = await advancedNER.recognizeEntities(
  "Apple Inc. is planning to open a new headquarters in Austin, Texas."
);

高级 NLP 演示

您可以运行附带的 NLP 演示来查看高级功能的实际效果：

npm run build
node examples/advanced_nlp_demo.js

发展

可用脚本

• npm run build ：编译 TypeScript

• npm test ：运行所有测试

• npm run test:integration ：仅运行集成测试

• npm run test:exa ：运行 Exa Research API 测试

• npm run test:research ：运行研究验证测试

• npm run test:server ：运行服务器工具注册测试

• npm run lint ：检查代码质量

• npm run format ：格式化代码

• npm run nlp:demo ：运行高级 NLP 演示

测试脚本

我们提供用于运行特定测试套件的专用脚本：

Unix/Linux/Mac

# Run all integration tests with a summary report
./tools/run-all-integration-tests.sh

# Run specific test suites
./tools/run-exa-tests.sh
./tools/run-research-tests.sh
./tools/run-server-tests.sh
./tools/run-api-key-tests.sh
./tools/run-data-pipeline-tests.sh
./tools/run-market-analysis-tests.sh

视窗

# Run all integration tests with a summary report
.\tools\run-all-integration-tests.bat

关键技术

• TypeScript

• 模型上下文协议 SDK

• 用于研究和 NLP 的 Exa API

• 自然语言处理库

• Jest 用于测试

高级 NLP 实现

分析型 MCP 服务器使用以下方式实现高级 NLP 功能：

• 用于上下文感知实体识别的 Exa 研究 API

• 用于基本 NLP 操作的自然语言工具包

• 基于规则的自定义离线功能回退机制

• 通过置信度评分增强事实提取

• 实体间关系提取

有关详细信息，请参阅高级 NLP 文档。

所需的 API 密钥

该项目需要以下 API 密钥：

• EXA_API_KEY ：用于研究集成和高级 NLP

.env.example文件包含所有可用的配置选项：

• API 密钥

• 功能标志

• 缓存设置

• NLP配置

• 服务器配置

将此文件复制到项目根目录中的.env并使用实际 API 密钥进行更新以开始使用。

贡献

1. 分叉存储库

2. 创建功能分支

3. 提交你的更改

4. 推送到分支

5. 创建拉取请求

执照

MIT 许可证