QuantitativeResearch MCP
管理定量研究知识图谱，支持多种研究元素结构化表示的工具。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：QuantitativeResearch MCP。 它的用途是：管理定量研究知识图谱，支持多种研究元素结构化表示的工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/quantitativeresearch-mcp/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“在我的‘用户忠诚度研究’项目中，添加一个核心假设：‘感知价值正向影响用户忠诚度’，并将它关联到已定义的‘感知价值’和‘用户忠诚度’这两个变量上。” 它会理解你的指令，在知识图谱中创建这个假设节点，并自动建立与你指定变量之间的‘影响’关系，使你的研究模型可视化呈现。
介绍
QuantitativeResearch MCP 旨在解决定量研究过程中知识分散、难以系统化管理和关联的问题。它通过构建结构化的知识图谱，帮助研究者将研究问题、假设、变量、数据源、分析方法、结论等核心元素有机地组织起来，形成清晰的研究脉络。
使用时，你可以通过AI助手向该Skill发出指令，创建、查询或更新知识图谱中的节点和关系。例如，你可以定义一个新的研究项目，添加相关的理论框架、测量指标和数据集，并建立它们之间的逻辑联系，从而将抽象的研究构思转化为可视化的知识网络。
这个Skill非常适合需要进行系统性文献综述、设计复杂研究模型或管理多个关联研究项目的学术研究者、数据分析师以及量化交易员。它能够帮助这些用户从海量信息中提炼出核心知识结构，提升研究的严谨性和效率。
建议在研究的早期规划阶段就开始使用本工具来搭建知识框架，并在研究过程中持续迭代更新。需要注意的是，该工具主要侧重于知识的结构化表示与管理，而非直接进行数据计算或统计分析，因此需要与其他数据分析工具配合使用以完成完整的研究闭环。
核心特点
与通用的笔记或项目管理工具相比，它专为定量研究范式设计，内置了研究问题、假设、变量、量表等专业实体类型和关系模板，能强制形成符合学术规范的知识结构。同时，它通过MCP协议与AI深度集成，支持用自然语言交互式地构建和探索知识图谱，降低了使用门槛。
注意事项
不适合需要即时、复杂数值计算或高级统计建模的直接分析场景。
常见问题
这个工具能帮我做数据分析吗？
不能直接进行数据分析。它的核心功能是管理研究的知识结构（如变量定义、假设关系），你需要将整理好的结构化信息导出，再使用专业统计软件（如R、Python）进行分析。
支持导入已有的文献笔记吗？
目前主要支持通过自然语言交互或结构化指令手动创建和编辑知识节点。批量导入外部格式（如Zotero库、Markdown笔记）的功能可能需要通过自定义脚本或后续更新实现。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/quantitativeresearch-mcp/raw/index.md 读取 QuantitativeResearch MCP 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/quantitativeresearch-mcp/raw/index.md（查看排版版本）