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AI科研工具部署

MCP-AI4Science是一个用于科研的AI工具部署解决方案，提供虚拟环境管理和依赖安装功能，适用于科研项目开发。

  • by yinjianjie
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 yinjianjie/mcp-ai4science

使用说明

MCP-AI4Science 部署安装方法

环境准备

  1. 安装 Python 3.8+
  2. 安装 uv 工具（推荐使用 pip 安装）：
    pip install uv
  3. 推荐使用 uv 自带的虚拟环境管理，无需单独安装 conda 或 virtualenv。

初始化项目

cd mcp-ai4science
uv init

创建并激活虚拟环境

uv venv
source .venv/bin/activate

安装依赖

uv add mcp arxiv

启动 Inspector

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run research_server.py

CherryStudio 配置方法

在 CherryStudio 的配置文件中添加如下内容：

{
  "nh8pzTCKvztnvQWgzb42R": {
    "name": "MCP-ai4science",
    "type": "stdio",
    "description": "",
    "isActive": true,
    "registryUrl": "",
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/localpath/mcp-demo/mcp-ai4science",
      "run",
      "-m",
      "research_server"
    ]
  }
}

请将 /localpath/mcp-demo/mcp-ai4science 替换为你的实际项目路径。

其他说明

  • 如果遇到依赖安装或环境问题，请确保 uv 已正确安装，并使用 uv 的虚拟环境和依赖管理功能。
  • 路径相关参数请根据你的实际项目目录进行调整。
  • 更多 uv 命令和用法请参考 uv 官方文档。

examples 目录说明

examples 目录包含 MCP-ai4science 的运行示例，可参考其中的脚本和配置进行实际操作和测试。

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