网络X-MCP服务器

Name: 网络X-MCP服务器
Author: brightlikethelight

作者：brightlikethelight10 星标更新：2025-11-17

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

NetworkX MCP Server

专注于学术研究的图分析工具 - 针对学术研究和引文分析的第一个也是唯一的NetworkX MCP服务器。

🎓 这是什么？

NetworkX MCP Server 允许大型语言模型（如Claude）在对话中直接进行复杂的学术研究和引文分析。专门为研究人员、学者和学生设计，他们需要分析引文网络、计算作者影响力指标以及发现文献模式。

停止在VOSviewer、CitNetExplorer和手动分析之间切换。开始在你的AI对话中进行学术研究。

🎯 主要特点

🔬 学术研究工具

引文网络分析：使用CrossRef API从DOI构建引文网络
作者影响力指标：计算h指数、总引用次数和学术影响力
文献发现：基于引用模式自动推荐论文
合作分析：绘制合著者网络并识别关键研究人员
研究趋势检测：分析出版物和引用趋势随时间的变化

📊 核心图操作

20多种图函数：从基本操作到高级算法如PageRank
BibTeX导出：以学术标准的BibTeX格式导出引文网络
CrossRef集成：通过DOI解析访问超过1.56亿篇学术论文
可视化：生成可用于出版的网络可视化
独一无二：唯一专注于学术研究的NetworkX MCP服务器

🌟 为什么选择NetworkX MCP Server进行学术研究？

专为研究人员设计：专门针对学术工作流程和引文分析设计
实时文献发现：即时找到相关论文和合作机会
可重复的研究：基于Python，版本控制且可共享的分析工作流
学术数据整合：直接访问CrossRef的超过1.56亿篇论文数据库
无企业复杂性：专注于研究，而非IT基础设施
成本效益：免费替代昂贵的商业引文分析工具

📦 安装

pip install networkx-mcp-server

🚀 快速开始

1. 安装服务器

pip install networkx-mcp-server

2. 配置Claude Desktop

添加到你的claude_desktop_config.json：

MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "networkx": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "networkx_mcp"]
    }
  }
}

3. 重启Claude Desktop

现在，NetworkX工具将在你的对话中可用！

🧪 测试是否正常工作

询问Claude：“创建一个名为'test'的图，添加节点1、2、3，并在它们之间添加边，然后找到从1到3的最短路径”

📊 可用操作

🔬 学术研究函数

resolve_doi - 使用CrossRef API解析DOI到出版元数据
build_citation_network - 从种子DOI构建引文网络
analyze_author_impact - 计算作者的h指数和影响指标
find_collaboration_patterns - 分析合著者网络
detect_research_trends - 识别出版物和引用趋势随时间的变化
recommend_papers - 基于引用模式获取论文推荐
export_bibtex - 将引文网络导出为BibTeX格式

📊 核心图操作

create_graph - 创建有向或无向图
add_nodes - 向图中添加节点
add_edges - 用边连接节点
get_info - 获取基本图统计信息
shortest_path - 查找节点之间的最优路径

🔍 分析操作

degree_centrality - 找到最连接的节点
betweenness_centrality - 识别桥梁和关键连接器
pagerank - Google的PageRank算法用于节点重要性
connected_components - 查找孤立子图
community_detection - 发现自然分组

🎨 可视化与I/O

visualize_graph - 使用多种布局创建PNG可视化
import_csv - 从边列表加载图
export_json - 导出标准格式的图

🚦 快速开始

社区版

# 安装社区版
pip install networkx-mcp-server

添加到你的claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "networkx": {
      "command": "networkx-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

学术研究示例

Human: 分析论文“Attention Is All You Need”的引用模式

Claude: 我会帮助你分析这篇有影响力的论文的引用模式。

[解析DOI：10.5555/3295222.3295349]
找到论文：“Attention Is All You Need”由Vaswani等人（2017年）
引用次数：82,892 | 期刊：NIPS

[从种子DOI构建引用网络]
构建了包含847个节点和2,341条边的引用网络，进行了2跳分析

[分析作者影响力]
Ashish Vaswani：h指数45，总引用次数127,436
最具影响力论文：“Attention Is All You Need”（82,892次引用）

[查找合作模式]
关键合作者：Noam Shazeer（谷歌），Niki Parmar（谷歌）
研究集群：谷歌大脑团队，共47次合作

[检测研究趋势]
趋势：2017年后注意力机制研究的大幅增加
2017年：12篇论文 → 2023年：3,847篇论文（增长320倍）

[推荐相关论文]
基于共同引用模式的顶级推荐：
1. “BERT: Deep Bidirectional Transformers的预训练”（2018年）
2. “GPT-2: 语言模型是无监督多任务学习者”（22019年）
3. “RoBERTa: 一种鲁棒优化的BERT预训练方法”（2019年）

[导出BibTeX]
生成包含847项的BibTeX文件，准备用于LaTeX集成

🎓 学术应用场景

1. 文献综述与元分析

自动扩展关键论文的引用网络
识别研究空白和新兴趋势
计算领域范围内的影响力指标
生成全面的BibTeX数据库

2. 合作网络分析

绘制机构内部和跨机构的研究合作
识别关键研究人员和潜在合作者
分析跨学科联系
研究研究社区的发展

3. 引用模式分析

跟踪通过引用网络的知识扩散
识别有影响力的论文和突破性研究
分析引用偏差和自我引用模式
研究地理和机构引用模式

4. 研究趋势检测

识别新兴研究领域和热门话题
分析出版量和引用趋势
跟踪研究生命周期从出现到成熟
预测未来研究方向

5. 学术影响力评估

计算全面的作者影响力指标
比较不同职业阶段的研究人员
分析期刊和会议的影响模式
研究引用半衰期和研究持久性

查看demos/文件夹以获取完整的示例。

📈 性能

内存：约70MB（包括Python、NetworkX和可视化）
图大小：测试至10,000个节点
操作：大多数操作在毫秒内完成
可视化：复杂图形1-2秒

🛠️ 开发

从源码运行

# 克隆仓库
git clone https://github.com/brightlikethelight/networkx-mcp-server
cd networkx-mcp-server

# 安装依赖
pip install -e .

# 运行服务器
python -m networkx_mcp.server_minimal

运行测试

pytest tests/working/

📚 文档

API参考 - 详细的操作描述
示例 - 实际应用案例
贡献指南 - 如何贡献

🤝 贡献

我们欢迎贡献！这是第一个NetworkX MCP服务器，还有很多改进的空间：

添加更多图算法
改进可视化选项
添加图文件格式支持
优化性能
编写更多示例

📄 许可证

MIT许可证 - 详情见LICENSE。

🙏 致谢

NetworkX - 助力此服务器的强大图库
Anthropic - 创造Model Context Protocol
MCP社区 - 提供灵感和示例

为AI和图分析社区打造，充满爱心