chinese-corpus-mcp

# chinese-corpus-mcp 中文语料平台的官方 MCP（Model Context Protocol）服务器（Python 版）。接入后，你的 AI 助手（Claude、Cursor、其他 MCP 客户端）可以直接检索平台授权语料、发起深度研究、查询全平台图书元数据。 与 npm 版 [`@chinese-corpus/mcp-server`](https://www.npmjs.com/package/@chinese-corpus/mcp-server) 是同一产品的两种语言实现，功能完全对等：**二选一安装即可**——机器上有 Python 用本包（uvx 直跑，无需安装 Node.js），有 Node.js 用 npm 版。 ## 五个工具 | 工具 | 作用 | 计费 | | --- | --- | --- | | `chunk_search` | 在当前数据集内做语义+关键词混合检索，返回带引用四要素（书名/作者/出版社/章节）的图书片段 | 每次调用扣积分（数据集单价） | | `deep_research` | 提交深度研究任务并阻塞等待结构化报告（子问题/结论/证据/引用） | 每次任务扣积分 | | `deep_research_status` | 按 taskId 查询任务状态/进度/报告（超时后的取回通道） | 不扣积分（状态查询） | | `book_search` | 检索全平台图书元数据（CIP 在版编目），与 Key 绑定的数据集无关 | 免费 | | `get_service_context` | 只读自查：当前 Key 绑定了哪个数据集 | 不扣积分 | **数据集范围由你的 API Key 在平台侧决定**：工具参数、环境变量、配置文件里都没有（也不允许有）"选数据集"的开关。要换数据集，去平台网站「用户中心 → API Key 管理」切换当前绑定即可，下一次调用立即生效，MCP 服务器无需重启、无需改配置。 ## 安装（推荐：一句话让 AI 助手帮你装） 需要 Python 3.11+ 与 [uv](https://docs.astral.sh/uv/)（`curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh`）。把下面这段话原样发给你的 AI 助手（Claude / Cursor 等），它会帮你完成安装和配置： > 请帮我安装中文语料平台的 MCP 服务器：在终端运行 `uvx chinese-corpus-mcp --help` 确认可用（需要 Python 3.11+ 与 uv），然后把它注册为 MCP 服务器（命令 `uvx`，参数 `chinese-corpus-mcp`，环境变量 `CHINESE_CORPUS_API_KEY`，值我会单独提供）。全部工具（chunk_search / deep_research / deep_research_status / book_search / get_service_context）都启用，不需要任何启动参数。 不想用 AI 助手？也可以先安装再配置：`pipx install chinese-corpus-mcp`（或 `pip install chinese-corpus-mcp`），然后命令填 `chinese-corpus-mcp`。uvx 形态免安装、卸载即删配置，对系统侵入最小。 ## 手动配置 ### Claude Desktop / 标准 MCP 客户端（单服务器） 在 MCP 配置文件（如 `claude_desktop_config.json`）中加入： ```json { "mcpServers": { "chinese-corpus": { "command": "uvx", "args": ["chinese-corpus-mcp"], "env": { "CHINESE_CORPUS_API_KEY": "ck_你的APIKey" } } } } ``` ### 环境变量 | 变量 | 必填 | 说明 | | --- | --- | --- | | `CHINESE_CORPUS_API_KEY` | 是 | 平台 API Key（形如 `ck_...`），在平台「用户中心 → API Key 管理」创建；只在创建时完整展示一次 | | `CHINESE_CORPUS_API_BASE_URL` | 否 | 平台 API 地址，默认 `http://10.25.2.15`（平台内网入口，通常无需修改）；仅当平台方另行提供新地址时…