Qualitative Researcher MCP Server

質的研究者 MCP サーバー

質的研究のナレッジグラフを管理するツールを提供する MCP サーバーの実装です。研究プロジェクト、参加者、インタビュー、観察、コード、テーマ、知見を構造化して表現できます。このサーバーは、質的研究者がデータを整理し、分析プロセスを追跡し、テーマを発展させ、豊富なテキストデータから洞察を導き出すのに役立ちます。

機能

• 永続的な研究コンテキスト：複数の分析セッションにわたって、研究エンティティとその関係を構造化されたナレッジグラフとして維持します
• 研究セッション管理：一意の ID で研究分析セッションを追跡し、進捗を記録します
• テーマ分析：データソース全体にわたって、創発するテーマを整理・追跡します
• コーディングフレームワーク：階層的なコーディング構造を管理し、コードの適用状況を追跡します
• 参加者管理：参加者データ、人口統計情報、貢献を追跡します
• データソースの整理：インタビュー、観察、ドキュメントを整理します
• 研究課題の追跡：データを特定の研究課題に関連付けます
• メモの作成：研究プロセスを通じて分析上の洞察を記録します
• 時系列データ分析：時間順にデータを探索します
• コード共起分析：異なるコード間の関係を特定します
• 方法論の記録：方法論上の判断やアプローチを追跡します

エンティティ

Qualitative Researcher MCP Server は、次のエンティティタイプを認識します。

• project：研究全体
• participant：研究対象者
• interview：参加者との正式な会話
• observation：観察研究のフィールドノート
• document：分析対象の外部資料
• code：データセグメントに適用されるラベル
• codeGroup：関連するコードのカテゴリまたはグループ
• memo：研究者の分析メモ
• theme：データ全体にわたって創発するパターン
• quote：データソースからの注目すべき抜粋
• literature：学術資料
• researchQuestion：研究を導く正式な問い
• finding：結果または結論
• status：エンティティのステータス値（active、completed、pending、abandoned）
• priority：優先度の値（high、low）

リレーションシップ

エンティティは、次のリレーションシップタイプを通じて接続できます。

• participated_in：参加者をインタビュー／観察に関連付けます
• codes：どのコードがどのデータに適用されるかを示します
• contains：階層関係（例：codegroup がコードを含む）
• supports：テーマまたは知見を裏付けるデータ
• contradicts：テーマまたは知見に反するデータ
• answers：研究課題に対応するデータ
• cites：文献への参照
• followed_by：時系列
• related_to：一般的な関連
• reflects_on：データ／コード／テーマを振り返るメモ
• compares：比較関係
• conducted_by：データ収集を実施した人物
• transcribed_by：データを書き起こした人物
• part_of：あるエンティティが別のエンティティの一部であることを示します
• derived_from：あるエンティティが別のエンティティから派生したことを示します
• collected_on：データ収集日
• analyzes：分析関係
• triangulates_with：データソース間のトライアンギュレーション
• has_status：エンティティを現在のステータス（active、completed、pending、abandoned）に関連付けます
• has_priority：エンティティを優先度（high、low）に関連付けます
• precedes：ある分析活動が、順序の中で別の分析活動より先に行われることを示します

利用可能なツール

Qualitative Researcher MCP Server は、研究ナレッジを操作するための次のツールを提供します。

startsession

新しい質的研究セッションを開始し、一意のセッション ID を生成して、現在の研究プロジェクト、最近のデータ収集、創発的なテーマ、過去のセッションを表示します。has_status 関係を通じてステータス情報を、has_priority 関係を通じて優先度を表示し、逐次プロセスの関係に基づいて次に取り組む準備ができている研究活動を特定します。

loadcontext

特定のエンティティ（プロジェクト、参加者、インタビューなど）の詳細なコンテキストを読み込み、エンティティの種類に応じた関連情報を表示します。ステータス情報、優先度、逐次プロセスの関係が含まれます。

endsession

構造化された複数段階のプロセスを通じて、研究セッションの結果を記録します。

1. summary：セッションの概要、所要時間、プロジェクトの焦点を記録します
2. interviewData：セッション中に処理した新しいインタビューデータを記録します
3. memos：セッション中に作成した分析メモを記録します
4. codingActivity：データに適用した新規コードと改訂コードを追跡します
5. themes：分析から創発または展開したテーマを記録します
6. statusUpdates：エンティティのステータス値の変更を記録します
7. projectStatus：プロジェクト全体のステータス、優先度の割り当て、逐次関係を更新します
8. assembly：セッションデータ全体を最終的に組み立てます

buildcontext

ナレッジグラフに新しいエンティティ、関係、または観察事項を作成します。

• entities：新しい研究エンティティ（プロジェクト、参加者、インタビュー、ステータス、優先度など）を追加します
• relations：エンティティ間の関係（has_status、has_priority、precedes を含む）を作成します
• observations：既存のエンティティに観察事項を追加します

deletecontext

ナレッジグラフからエンティティ、関係、または観察事項を削除します。

• entities：研究エンティティを削除します
• relations：エンティティ間の関係（ステータス、優先度、逐次関係を含む）を削除します
• observations：エンティティから特定の観察事項を削除します

advancedcontext

ナレッジグラフから情報を取得します。

• graph：ナレッジグラフ全体を取得します
• search：クエリ条件に基づいてノードを検索します
• nodes：名前を指定して特定のノードを取得します
• related：関連するエンティティを検索します
• status：特定のステータス値（active、completed、pending、abandoned）を持つエンティティを検索します
• priority：特定の優先度（high、low）を持つエンティティを検索します
• sequence：分析活動の逐次関係を特定します

分野固有の機能

Qualitative Researcher MCP Server には、質的研究向けの専門的な分野機能が含まれています。

• getProjectOverview：研究上の問い、方法論、参加者、データソースなど、プロジェクトの包括的な概要を表示します
• getParticipantProfile：参加者の属性、インタビュー、引用など、詳細なプロフィールを表示します
• getThematicAnalysis：テーマを裏付けるコードとデータを含む分析を表示します
• getCodedData：特定のコードが付与されたすべてのデータセグメントを表示します
• getResearchQuestionAnalysis：関連する知見とともに、研究上の問いごとにデータを整理します
• getChronologicalData：データを時系列で表示します
• getCodeCooccurrence：複数のコードが同時に現れる箇所を分析します
• getMemosByFocus：特定のエンティティに関連するすべてのメモを取得します
• getMethodologyDetails：方法論的アプローチ、サンプリング、分析手法を確認します
• getRelatedEntities：関係の種類に基づいて、特定のエンティティに関連するエンティティを検索します
• getStatusOverview：特定のステータス（active、completed、pending、abandoned）を持つすべてのエンティティを表示します
• getPriorityItems：優先度の高い研究タスクと活動を特定します
• getAnalysisSequence：precedes 関係に基づいて、分析活動の順序を可視化します

プロンプトの例

セッションを開始する

Let's start a new qualitative research session for my Health Behavior Study project.

研究コンテキストを読み込む

Load the context for the Health Behavior Study project so I can see the current state of my analysis.

セッション結果を記録する

I've just finished analyzing interview data for my Health Behavior Study. I identified two new themes related to social support, coded three new interviews, and wrote memos about emerging patterns in participant responses. I've marked the initial coding phase as complete and set the thematic analysis as high priority. The project is progressing well, and I'm beginning to reach theoretical saturation.

研究ナレッジを管理する

Create a new code called "Family Support" that's part of the "Social Support" code group in the Health Behavior Study project. Set its status to active and make it precede the "Social Network Analysis" activity.

Update the status of the "Participant Recruitment" process to "completed" and add an observation that we've reached our target sample size.

使用方法

この MCP サーバーを利用すると、質的研究者は次のことを行えます。

• 分析の継続性を維持する：複数の研究セッションにわたって、分析の進捗を追跡できます
• コーディングの枠組みを構築する：質的データのコーディング体系を作成、改良、適用できます
• テーマの展開を追跡する：分析中にテーマがどのように現れ、発展するかを観察できます
• 多様なデータソースを管理する：インタビューの書き起こし、フィールドノート、文書を整理し、関連付けられます
• 理論の展開を支援する：メモの作成を通じて、理論的な洞察を記録できます
• 研究結果をまとめる：研究結果を、それを裏付ける証拠や研究課題に関連付けられます
• 方法論の厳密性を高める：方法論に関する判断や分析プロセスを記録できます
• 研究の進捗を追跡する：研究ライフサイクル全体を通じて、エンティティのステータスを監視できます
• 研究タスクに優先順位を付ける：優先度の高い研究活動を特定し、重点的に取り組めます
• 分析活動の順序を決める：研究や分析の手順の論理的な順序を計画し、可視化できます

設定

Claude Desktop での使用方法

claude_desktop_config.json に以下を追加してください。

GitHub からインストールして npx で実行

{
  "mcpServers": {
    "qualitativeresearch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "github:tejpalvirk/qualitativeresearch"
      ]
    }
  }
}

グローバルにインストールして直接実行

まず、パッケージをグローバルにインストールします。

npm install -g github:tejpalvirk/qualitativeresearch

次に、Claude Desktop を設定します。

{
  "mcpServers": {
    "qualitativeresearch": {
      "command": "contextmanager-qualitativeresearch"
    }
  }
}

docker

{
  "mcpServers": {
    "qualitativeresearch": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "mcp/qualitativeresearch"
      ]
    }
  }
}

ビルド

ソースから

# Clone the repository
git clone https://github.com/tejpalvirk/contextmanager.git
cd contextmanager

# Install dependencies
npm install

# Build the server
npm run build

# Run the server
cd qualitativeresearch
node qualitativeresearch_index.js

Docker：

docker build -t mcp/qualitativeresearch -f qualitativeresearch/Dockerfile .

ライセンス

この MCP サーバーは MIT License のもとでライセンスされています。MIT License の利用規約に従う限り、ソフトウェアを自由に使用、変更、配布できます。詳細については、プロジェクトリポジトリの LICENSE ファイルをご覧ください。

環境変数

Qualitative Research MCP Server では、データの保存先をカスタマイズするために、次の環境変数を使用できます。

• MEMORY_FILE_PATH：ナレッジグラフのデータを保存するパス

  • 絶対パスまたは相対パスを指定できます（相対パスは現在の作業ディレクトリを基準にします）
  • デフォルト：./qualitativeresearch/memory.json

• SESSIONS_FILE_PATH：セッションデータを保存するパス

  • 絶対パスまたは相対パスを指定できます（相対パスは現在の作業ディレクトリを基準にします）
  • デフォルト：./qualitativeresearch/sessions.json

使用例：

# Store data in the current directory
MEMORY_FILE_PATH="./qualitative-memory.json" SESSIONS_FILE_PATH="./qualitative-sessions.json" npx github:tejpalvirk/contextmanager-qualitativeresearch

# Store data in a specific location (absolute path)
MEMORY_FILE_PATH="/path/to/data/qualitative-memory.json" npx github:tejpalvirk/contextmanager-qualitativeresearch

# Store data in user's home directory
MEMORY_FILE_PATH="$HOME/contextmanager/qualitative-memory.json" npx github:tejpalvirk/contextmanager-qualitativeresearch