research-mcp-lab
MCP server that acts as a research intelligence agent, converting natural language queries into SQL or full-text search against Hacker News and arXiv data, and returning answers with supporting evidence.
README
research-mcp-lab
Hacker News × arXiv を横断する research intelligence エージェントの MCP サーバ。 自然文の問いを SQL / 全文検索に変換し、根拠（実行した SQL・検索ヒット）つきで答える。
特徴
- MCP サーバ（Model Context Protocol）— Claude Code 等の AI クライアントから「道具」として呼べる。
- DuckDB + FTS — HN/arXiv のメタデータを列指向 DB に格納し、BM25 で全文検索。
- 根拠を返す — どのツールを・どんな SQL / 検索で答えたかを併記する。
- ライブ取得（スクレイピング） —
refresh_dataで最新の HN×arXiv を取得し、別ストア（data/live/）に保存。凍結スナップショット（data/snapshot/）は再現性のため不変。
ツール
| ツール | 役割 |
|---|---|
get_schema(live=False) |
テーブル/列の意味・FTS 対象を返す（AI が SQL/検索の前に読む） |
run_sql(sql, live=False) |
読み取り専用 SQL を実行し表形式で返す（＝根拠 SQL） |
search_text(query, target="papers", live=False) |
BM25 全文検索（papers の abstract / comments の本文） |
refresh_data(top_n=120) |
HN×arXiv を取得して live ストアを更新（スクレイピング） |
live=True を付けると refresh_data 後の最新データに対して問い合わせる。
既定（live=False）は凍結スナップショット＝再現可能な基準データを見る。
セットアップ
uv sync --dev
# 凍結スナップショット(data/snapshot/*.csv)から DuckDB を構築
PYTHONPATH=src uv run python -c "from research_mcp.data import build_db; build_db()"
uv run pytest
# MCP サーバを stdio 起動
PYTHONPATH=src uv run python -m research_mcp
MCP クライアントへの登録（例: Claude Code）
claude mcp add research-intelligence -s user \
-e PYTHONPATH="$PWD/src" \
-- uv run --directory "$PWD" python -m research_mcp
データ
data/snapshot/*.csv— HN/arXiv の凍結スナップショット（公開データ）。eval / デモの再現性の基準。data/live/—refresh_dataが再生成（.gitignore済み）。
データ源（API キー不要）
- Hacker News API（Firebase）—
https://hacker-news.firebaseio.com/v0/ - arXiv API（Atom）—
http://export.arxiv.org/api/query
構成
src/research_mcp/
sources.py # HN/arXiv 取得・arxiv_id 抽出・サニタイズ・build_snapshot
data.py # スナップショット→DuckDB、メタデータ層、FTS、接続
server.py # MCP ツール(get_schema / run_sql / search_text / refresh_data)
__main__.py # `python -m research_mcp` で stdio 起動
tests/ # pytest（取得の純関数・MCP ツール・live ルーティング）
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