在之前的教程中，我們已經介紹了 MCP（Model Context Protocol）的基本概念及其核心組件。在本篇教程中，我們將通過一個實際案例，演示如何運用 MCP 構建一個能夠分析學術論文的智能體。這個智能體將具備讀取 PDF 文件、提取關鍵信息的功能，并能回答用戶有關論文內容的問題。

一、項目概述

我們將構建一個具有以下功能的論文分析智能體：

1. 讀取和解析 PDF 論文

2. 提取論文的基本信息（標題、作者、摘要等）

3. 分析論文內容并回答用戶問題

4. 提供論文關鍵信息的總結

二、環境準備

首先，確保你已經安裝了以下工具：

• Node.js (版本 18 或更高)

• npm 或 yarn

• Claude 桌面應用或支持 MCP 的其它客戶端

創建項目目錄并初始化：

mkdir paper-analysis-agent
cd?paper-analysis-agent
npm init -y

安裝所需依賴：

npm install @modelcontextprotocol/server-nodejs pdf-parse

三、實現 MCP 服務器

1. 創建服務器入口文件

創建?server.js?文件：

const?{ Server } =?require('@modelcontextprotocol/server-nodejs');
const?{ analyzePaper, extractPaperInfo } =?require('./paperAnalyzer');class?PaperAnalysisServer?{
constructor() {this.server =?new?Server({name:?'paper-analysis-server',version:?'1.0.0',},{capabilities: {resources: {},tools: {},},});this.setupResources();this.setupTools();this.setupErrorHandling();}setupResources() {// 資源相關設置將在后續實現}setupTools() {this.server.setRequestHandler('tools/call',?async?(request) => {const?{ name,?arguments: args } = request.params;try?{switch?(name) {case'analyze_paper':returnawaitthis.analyzePaper(args);case'extract_paper_info':returnawaitthis.extractPaperInfo(args);case'summarize_paper':returnawaitthis.summarizePaper(args);default:thrownewError(`Unknown tool:?${name}`);}}?catch?(error) {return?{content: [{type:?'text',text:?`Error:?${error.message}`,},],isError:?true,};}});}setupErrorHandling() {this.server.onerror =?(error) =>?{console.error('Server error:', error);};}async?analyzePaper(args) {const?{ pdfPath, question } = args;if?(!pdfPath) {thrownewError('PDF path is required');}const?analysis =?await?analyzePaper(pdfPath, question);return?{content: [{type:?'text',text: analysis,},],};}async?extractPaperInfo(args) {const?{ pdfPath } = args;if?(!pdfPath) {thrownewError('PDF path is required');}const?info =?await?extractPaperInfo(pdfPath);return?{content: [{type:?'text',text:?JSON.stringify(info,?null,?2),},],};}async?summarizePaper(args) {const?{ pdfPath } = args;if?(!pdfPath) {thrownewError('PDF path is required');}// 這里實現論文總結邏輯const?summary =?"論文總結內容將在這里顯示";return?{content: [{type:?'text',text: summary,},],};}async?run() {awaitthis.server.connect();console.log('Paper Analysis MCP Server is running...');}
}const?server =?new?PaperAnalysisServer();
server.run().catch(console.error);

2. 實現論文分析器

創建?paperAnalyzer.js?文件：

const?fs =?require('fs');
const?pdf =?require('pdf-parse');class?PaperAnalyzer?{
constructor() {this.cache =?newMap();}async?parsePDF(pdfPath) {if?(this.cache.has(pdfPath)) {returnthis.cache.get(pdfPath);}try?{const?dataBuffer = fs.readFileSync(pdfPath);const?data =?await?pdf(dataBuffer);const?result = {text: data.text,info: data.info,metadata: data.metadata,};this.cache.set(pdfPath, result);return?result;}?catch?(error) {thrownewError(`Failed to parse PDF:?${error.message}`);}}async?extractPaperInfo(pdfPath) {const?paperData =?awaitthis.parsePDF(pdfPath);const?text = paperData.text;// 簡單的信息提取邏輯（實際應用中可能需要更復雜的 NLP 處理）const?titleMatch = text.match(/^(.+)\n\n(?:Abstract|ABSTRACT)/m);const?abstractMatch = text.match(/(?:Abstract|ABSTRACT)[\s\S]*?(\n\n|$)/i);const?authorMatch = text.match(/(?:Authors?|By)[:\s]+(.+?)(?=\n\n)/i);return?{title: titleMatch ? titleMatch[1].trim() :?'Unknown',authors: authorMatch ? authorMatch[1].trim() :?'Unknown',abstract: abstractMatch ? abstractMatch[0].replace(/(Abstract|ABSTRACT)/i,?'').trim() :?'Unknown',pageCount: paperData.info.Pages ||?'Unknown',};}async?analyzeContent(pdfPath, question) {const?paperData =?awaitthis.parsePDF(pdfPath);// 這里可以實現更復雜的內容分析邏輯// 目前只是簡單返回包含問題的響應return`關于論文的分析結果：
問題:?${question}
回答: 根據論文內容，這里應該包含針對問題的詳細分析。`;}
}// 創建單例實例
const?analyzer =?new?PaperAnalyzer();// 導出函數
asyncfunction?analyzePaper(pdfPath, question)?{
returnawait?analyzer.analyzeContent(pdfPath, question);
}asyncfunction?extractPaperInfo(pdfPath)?{
returnawait?analyzer.extractPaperInfo(pdfPath);
}module.exports = {analyzePaper,extractPaperInfo,
};

四、配置 MCP 客戶端

創建?claude_desktop_config.json?文件（位于 Claude 桌面應用的配置目錄）：

{"mcpServers": {"paper-analysis": {"command":?"node","args": ["/path/to/your/paper-analysis-agent/server.js"],"env": {}}}
}

五、測試智能體

創建測試腳本?test.js：

const?{ analyzePaper, extractPaperInfo } =?require('./paperAnalyzer');asyncfunction?test()?{
try?{// 測試信息提取const?info =?await?extractPaperInfo('./sample.pdf');console.log('論文信息:', info);// 測試內容分析const?analysis =?await?analyzePaper('./sample.pdf','這篇論文的主要貢獻是什么？');console.log('分析結果:', analysis);}?catch?(error) {console.error('測試失敗:', error);}
}test();

六、運行和使用

1. 啟動 MCP 服務器：

node server.js

1. 在 Claude 桌面應用中，你現在可以使用以下工具：

• analyze_paper: 分析論文內容并回答問題

• extract_paper_info: 提取論文基本信息

• summarize_paper: 生成論文總結

示例對話：

用戶: 請分析這篇論文?"/path/to/paper.pdf"，并告訴我它的主要研究方法。Claude: 我將使用論文分析工具來幫您解答這個問題。[調用 analyze_paper 工具]

七、進階功能擴展

你可以進一步擴展這個智能體：

1. 集成 NLP 庫：添加自然語言處理功能，如實體識別、關系提取等

2. 添加引用分析：解析論文的參考文獻和引用關系

3. 實現可視化：生成論文內容的可視化分析報告

4. 添加緩存機制：提高重復查詢的響應速度

5. 支持多種格式：擴展支持 Word、HTML 等其他文檔格式

八、總結

通過本教程，你學會了如何：

1. 創建一個基于 MCP 的論文分析智能體

2. 實現 PDF 解析和內容提取功能

3. 配置 MCP 服務器與 Claude 客戶端的集成

4. 構建實用的論文分析工具

這個項目展示了 MCP 在實際應用中的強大能力，通過組合不同的工具和資源，可以構建出專門針對特定領域的高效智能體。

記得在實際應用中處理錯誤情況、添加適當的日志記錄，并考慮性能優化和安全問題。