使用说明
Brave Gemini研究MCP服务器
一种现代MCP(模型上下文协议)服务器实现,通过Brave search API和Google Gemini模型的高级研究论文分析,为人工智能助手提供网络搜索功能。
概述
该项目使Claude等人工智能助手能够通过标准化的API界面直接进行网络搜索和分析研究论文。MCP服务器公开了三个主要工具:
- 网页搜索 -用于一般互联网搜索和信息检索
- 本地搜索 -用于查找企业、地点和名胜古迹
- 研究论文分析 -使用谷歌的Gemini模型对学术论文进行深入分析
特性
- 🔍 Web搜索API -在网上查找信息
- 🏢 本地搜索API -发现企业和地点
- 📑 研究论文分析 -使用Gemini AI分析学术论文
- 🤖 克劳德集成 -与Claude Desktop无缝连接
- 🛠️ 可扩展设计 -易于添加新工具和功能
设置和安装
先决条件
- 建议使用Node.js v18+
- 勇敢搜索API密钥(在这里买一个)
- Gemini集成的Google API密钥(研究论文分析所需)
- 用于AI助手集成的Claude Desktop(可选)
安装
-
克隆存储库:
git clone https://github.com/falahgs/brave-gemini-research-mcp.git cd brave-gemini-research-mcp -
安装依赖项:
npm install -
创建一个
.env使用API密钥文件:BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key
建筑
将TypeScript代码编译为JavaScript:
npm run build
# or manually
npx tsc
运行服务器
设置环境变量并启动服务器:
PowerShell:
$env:BRAVE_API_KEY="your_brave_api_key"
$env:GOOGLE_API_KEY="your_google_api_key"
node dist/index.js
命令提示符:
SET BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key
SET GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key
node dist/index.js
Bash/Linux/macOS:
BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key node dist/index.js
Claude桌面集成
按照以下步骤将MCP服务器与Claude Desktop集成:
-
确保已安装Claude Desktop(点击此处下载)
-
找到您的Claude Desktop配置文件:
- 窗户:
C:\Users\<username>\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json - macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- 窗户:
-
添加Brave Gemini Research MCP配置:
{
"mcpServers": {
"Brave-Gemini Research": {
"command": "node",
"args": ["G:\\path\\to\\your\\brave-gemini-research-mcp\\dist\\index.js"],
"cwd": "G:\\path\\to\\your\\brave-gemini-research-mcp",
"timeoutMs": 120000,
"env": {
"BRAVE_API_KEY": "your_brave_api_key",
"GOOGLE_API_KEY": "your_google_api_key",
"NODE_ENV": "production",
"DEBUG": "mcp:*"
}
}
}
}
-
重要提示:
- 使用 绝对路径 带有双反斜杠(Windows)
args和cwd字段 - 替换
G:\\path\\to\\your\\brave-gemini-research-mcp与项目的实际路径 - 替换
your_brave_api_key和your_google_api_key使用您的实际API密钥 - 这
timeoutMs设置有助于防止初始化过程中出现超时问题
- 使用 绝对路径 带有双反斜杠(Windows)
-
保存文件并重新启动Claude Desktop
与克劳德一起使用
配置后,您可以要求Claude搜索网络或分析研究论文,并给出以下提示:
- “在网上搜索最新的人工智能研究论文”
- “在旧金山找咖啡店”
- “分析这篇关于量子计算的研究论文:[论文内容]”
Claude将使用MCP服务器执行这些搜索和分析,并在您的对话中直接返回结果。
工具功能
网络搜索工具
网络搜索工具支持一般的互联网搜索:
- 函数:
brave_web_search - 参数:
query(必填):搜索查询(最多400个字符)count(可选):结果数量(1-20,默认10)offset(可选):分页偏移量(最大9,默认0)
本地搜索工具
本地搜索工具可以查找企业和地点:
- 函数:
brave_local_search - 参数:
query(必填):本地搜索查询(例如,“中央公园附近的披萨”)count(可选):结果数量(1-20,默认5)
研究论文分析工具
研究论文分析工具使用谷歌的Gemini模型对学术论文进行深入分析:
- 函数:
gemini_research_paper_analysis - 参数:
paperContent(必填):研究论文全文分析analysisType(可选):要执行的分析类型- 选项:“总结”、“评论”、“文献综述”、“关键发现”、“全面”(默认)
additionalContext(可选):指导分析的具体问题或背景
分析类型:
- 总结:全面概述,包括研究问题、方法、关键发现和结论
- 批评:对方法、有效性、局限性和改进建议的批判性评估
- 文献综述:分析论文如何融入更广泛的研究领域
- 主要发现:提取和解释最重要的发现和影响
- 全面的:涵盖所有方面的完整分析(默认)
示例分析结果
使用Gemini的研究论文分析工具时,您将根据所选的分析类型获得结构化、全面的分析。例如,通过“全面”分析,您可能会得到:
## Research Paper Analysis: Comprehensive
### Overview
[Summary of paper's main topic and research objectives]
### Methodology Assessment
[Evaluation of the research methods and design]
### Key Findings
[Breakdown of the most significant discoveries and results]
### Limitations
[Analysis of constraints and weaknesses in the research]
### Significance & Implications
[Discussion of the paper's importance to the field]
### Recommendations
[Suggestions for future research or applications]
Gemini模型提供专家级分析,帮助研究人员、学生和专业人士快速理解和评估复杂的学术内容。
故障排除
常见问题
-
未找到模块错误:
- 确保所有进口包括
.jsTypeScript文件中的扩展名 - 跑
npx tsc修复导入后重新编译 - 检查生成的
dist目录结构
- 确保所有进口包括
-
超时错误:
- 增加
timeoutMs克劳德桌面配置(建议120000毫秒) - 检查环境变量是否设置正确
- 增加
-
API关键问题:
- 验证API密钥是否在环境中正确设置
- 检查是否存在速率限制或使用限制
-
Gemini模型问题:
- 确保您的Google API密钥可以访问Gemini模型
- 检查论文内容是否超过标记限制(尝试较短的摘录)
- 验证分析类型是否为支持的选项之一
-
Windows特定问题:
- 使用PowerShell进行更可靠的环境变量处理
- 对于JSON配置中的Windows路径,使用双反斜杠(例如。,
G:\\path\\to\\file) - 如果相对路径不起作用,请考虑使用绝对路径
调试
详细调试输出:
# Set environment variables
DEBUG=mcp:* NODE_ENV=development node dist/index.js
测试您的设置
要验证您的MCP服务器是否正常工作:
-
手动测试:
- 使用上面的命令行说明运行服务器
- 检查控制台输出“Brave Gemini Research MCP服务器在stdio上运行”
- 不应出现错误消息
-
克劳德桌面测试:
- 配置完Claude Desktop后,打开一个新对话
- 请克劳德“搜索人工智能的最新发展”
- Claude应回复Brave search的搜索结果
- 让克劳德分析一篇研究论文
- 克劳德应该用双子座的详细分析来回应
技术细节
MCP协议
模型上下文协议允许AI模型通过标准化的接口访问外部工具。关键组件包括:
- 工具:具有已定义模式的函数
- 运输:客户端和服务器之间的通信渠道
- 处理器:处理请求和返回响应的逻辑
项目结构
├── dist/ # Compiled JavaScript files
├── src/
│ ├── config.ts # Server configuration
│ ├── server.ts # MCP server implementation
│ ├── tools/ # Tool definitions and handlers
│ └── utils/ # Utility functions and API clients
├── index.ts # Server entry point
├── tsconfig.json # TypeScript configuration
└── package.json # Project dependencies
引用
如果您在研究或项目中使用此工具,请将其引用为:
Salieh, F. G. (2025). Brave-Gemini Research MCP Server: A tool for AI assistants to search the web and analyze research papers.
https://github.com/yourusername/brave-gemini-research-mcp
许可证
麻省理工学院
版权
©2025 Falah G.Salieh,伊拉克巴格达。保留所有权利。
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