Generate Hypothesis MCP

基于MCP协议的AI研究论文生成工具 - AstroInsight Research Assistant

项目简介

这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的研究论文生成工具，能够自动化地进行学术研究和论文生成流程。该工具集成了多个AI模型和学术数据源，提供从关键词搜索到完整论文生成的端到端解决方案。

主要功能

• 智能论文搜索: 基于关键词自动搜索相关学术论文
• 事实信息提取: 从学术论文中提取关键事实和信息
• 假设生成: 基于提取的信息生成研究假设
• 技术优化: 对研究思路进行技术层面的优化
• 多智能体协作: 使用MoA (Mixture of Agents) 方法进行协作优化
• 人机协作: 支持人工干预和指导的研究流程

技术架构

• MCP协议: 基于FastMCP实现的服务器
• 多模型支持: 集成DeepSeek、Qwen等多个AI模型
• 异步任务处理: 支持长时间运行的研究任务
• 实时状态跟踪: 提供任务进度和状态监控

安装和使用

环境要求

• Python 3.8+
• 相关依赖包（见requirements.txt）

配置

1. 复制环境变量模板：

cp .env.example .env

2. 配置API密钥：

DEEPSEEK_API_TOKEN=your_deepseek_token
QWEN_API_TOKEN=your_qwen_token
MINERU_API_TOKEN=your_mineru_token

启动服务

python astroinsight_optimized_fastmcp.py

MCP工具使用

该项目提供以下MCP工具：

1. generate_research_paper: 生成研究论文
2. get_task_status: 获取任务状态
3. list_active_tasks: 列出活跃任务

项目结构

├── app/                    # 应用核心代码
│   ├── api/               # API接口
│   ├── core/              # 核心功能模块
│   ├── task/              # 任务处理
│   └── utils/             # 工具函数
├── astroinsight_optimized_fastmcp.py  # MCP服务器主文件
├── main.py                # 主要业务逻辑
├── requirements.txt       # 依赖包列表
└── README.md             # 项目说明

开发规范

Git提交规范

• feat: 增加新功能
• fix: 修复问题/BUG
• style: 代码风格相关无影响运行结果的
• perf: 优化/性能提升
• refactor: 重构
• revert: 撤销修改
• test: 测试相关
• docs: 文档/注释
• chore: 依赖更新/脚手架配置修改等

编码规范

• Python文件编码为 utf-8
• 遵循PEP 8代码风格
• 添加必要的函数和类注释

许可证

本项目采用MIT许可证，详见LICENSE文件。

贡献

欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个项目。

联系方式

如有问题或建议，请通过GitHub Issues联系我们。