# quanticsoul4772
## 基本信息
- Slug: `quanticsoul4772-analytical-mcp`
- Source: modelscope
- Publisher: @quanticsoul4772/analytical-mcp
- Categories: research-and-data / autonomous-agents
- Hosted: No
- License: MIT License
- Source URL: https://www.modelscope.cn/mcp/servers/@quanticsoul4772/analytical-mcp
## 简介
暂无描述。
## MCP Server 详情

# 分析型MCP服务器

一种专门的模型上下文协议（MCP）服务器，提供先进的分析、研究和自然语言处理能力。

## 主要特性

### 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
- 增强的事实提取
- 命名实体识别
- 代词消解
- 关系抽取
- 情感分析
- 文本相似度
- 词性标注
- 词形还原
- 拼写检查

## 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. 克隆仓库
2. 安装依赖项：
   bash
   npm install
   
3. 设置环境变量：
   bash
   # 复制示例环境文件
   cp .env.example .env
   
   # 编辑.env并添加您的API密钥
   # 您需要一个Exa API密钥以启用研究功能
   
4. 构建项目：
   bash
   npm run build
   

## 使用

### 运行工具
每个工具都可以通过特定参数调用。例如：
typescript
// 分析数据集
const datasetAnalysis = await analyzeDataset([1, 2, 3, 4, 5], 'summary');

// 验证研究声明
const researchVerification = await researchVerification.verifyResearch({
  query: 'Climate change impacts',
  sources: 3
});

// 从文本中提取实体
const entities = await advancedNER.recognizeEntities(
  "Apple Inc. is planning to open a new headquarters in Austin, Texas."
);


### 高级NLP演示
您可以运行包含的NLP演示来查看高级功能的实际效果：
bash
npm run build
node examples/advanced_nlp_demo.js


## 开发

### 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
我们提供了运行特定测试套件的专用脚本：

#### Unix/Linux/Mac
bash
# 运行所有集成测试并生成摘要报告
./tools/run-all-integration-tests.sh

# 运行特定测试套件
./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


#### Windows
batch
# 运行所有集成测试并生成摘要报告
.	ools
un-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服务器使用以下技术实现高级NLP功能：
- Exa研究API用于上下文感知实体识别
- 自然语言工具包用于基本NLP操作
- 自定义基于规则的回退机制以支持离线功能
- 增强的事实提取并带有置信度评分
- 实体间的关系抽取

有关详细信息，请参阅[高级NLP文档](docs/advanced-nlp.md)。

## 所需的API密钥
此项目需要以下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下的`.env`文件，并更新为实际的API密钥以开始使用。

## 贡献
1. Fork仓库
2. 创建功能分支
3. 提交更改
4. 推送到分支
5. 创建Pull Request

## 许可证
MIT许可证