我们发布了一个面向科研工作者的 MCP 服务：Suppr-MCP

作为一名开发者，我一直在思考如何让 AI 工具更好地服务于特定领域的专业人士。当 Anthropic 发布 Model Context Protocol (MCP) 时，我意识到这正是连接 AI 能力与专业工具的完美桥梁。今天，我想和大家分享我们团队推出的 Suppr MCP 服务，以及在开发过程中的一些思考和经验。

MCP Architecture

为什么要做这个项目

在和科研工作者交流的过程中，我发现他们面临着两个核心痛点：一是阅读和理解外文文献的语言障碍，二是在海量文献中快速找到所需研究的信息检索困难。虽然市面上有各种翻译工具和学术搜索引擎，但它们往往是孤立的，无法与研究者日常使用的 AI 助手无缝集成。

MCP 的出现改变了这一切。它提供了一个标准化的协议，让 AI 应用能够安全地连接到各种外部数据源和工具。这意味着我们可以把专业的文献翻译和检索能力，直接嵌入到研究者的 AI 工作流中。不需要在不同平台间来回切换，也不需要手动复制粘贴数据，一切都在对话中自然完成。

MCP 协议的优势

在开发 Suppr MCP 之前，我花了相当多时间研究 MCP 协议本身。与传统的 API 集成方式相比，MCP 带来了几个显著的优势。

首先是标准化。MCP 定义了一套统一的通信规范，这意味着我们开发的服务可以无缝接入任何支持 MCP 的 AI 客户端，比如 Claude Desktop、Cursor 等。开发者不需要为每个平台单独编写适配代码，用户也不需要学习不同平台的使用方式。

其次是安全性。MCP 通过严格的权限控制和沙箱机制，确保 AI 只能访问用户明确授权的资源。对于处理学术文献这样的敏感场景，这一点尤为重要。研究者可以放心地让 AI 助手访问他们的文献库，而不用担心数据泄露或滥用。

最后是可扩展性。MCP 服务器可以暴露多个工具（tools），每个工具完成特定的功能。这种模块化设计让我们能够逐步扩展服务能力，而不需要改变整体架构。当我们想要添加新功能时，只需要实现一个新的工具接口即可。

Document Translation Technology

核心功能设计

Suppr MCP 提供了四个核心工具，每个工具都经过精心设计，以解决科研工作流中的实际问题。

第一个工具是 create_translation，用于创建文档翻译任务。在设计这个工具时，我们面临一个关键决策：是采用同步还是异步模式？考虑到学术文档往往篇幅较长，包含大量专业术语和复杂的数学公式，翻译可能需要数分钟甚至更长时间。如果采用同步模式，AI 对话会被长时间阻塞，用户体验很差。因此我们选择了异步任务模式，用户提交任务后立即获得一个 task_id，可以继续进行其他操作，稍后再查询结果。

这个工具支持多种输入方式。用户可以提供本地文件路径，也可以提供网络 URL。对于包含大量数学公式的 PDF 文档，我们专门添加了 optimize_math_formula 参数。当这个参数被启用时，我们的 AI 翻译引擎会特别关注公式的语义理解，而不是简单的字符转换，确保翻译后的公式在学术上依然准确。

语言支持方面，我们涵盖了 11 种常用语言，从英语、中文、日语到阿拉伯语、俄语等。特别值得一提的是，我们实现了自动语言检测功能。用户不需要手动指定源语言，系统会自动识别文档语言并进行相应翻译。这看似简单的功能，实际上需要在后端集成复杂的语言识别模型，但它极大地简化了用户的操作流程。

第二个工具 get_translation 用于查询翻译任务的状态和结果。我们设计了四种状态：INIT（初始化）、PROGRESS（处理中）、DONE（完成）、ERROR（失败）。每个状态都包含相应的元数据，比如处理进度、消耗点数、错误信息等。这些信息不仅能让用户了解任务状态，也为 AI 助手提供了足够的上下文来做出智能决策。比如，当任务处于 PROGRESS 状态时，AI 可以主动建议用户稍后再查询；当状态为 ERROR 时，AI 可以根据错误信息给出针对性的解决建议。

第三个工具 list_translations 提供翻译历史管理功能。科研工作者往往需要翻译大量文献，能够方便地浏览和管理历史翻译记录变得非常重要。我们实现了分页查询机制，用户可以通过 offset 和 limit 参数灵活控制返回结果。这个功能看似简单，但在实际使用中非常实用，尤其是当用户想要找回之前翻译过的某篇文献时。

Academic Research Database

第四个工具 search_documents 是整个服务的另一个核心功能。它提供基于 AI 的学术文献搜索能力，直接连接 PubMed 数据库。传统的 PubMed 搜索需要用户掌握复杂的布尔运算符和 MeSH 术语，学习曲线陡峭。我们利用大语言模型的自然语言理解能力，让用户可以用日常语言描述研究需求，系统自动将其转化为精确的检索表达式。

这个工具最有趣的设计是 auto_select 参数。当启用时，我们的 AI 不仅会返回搜索结果，还会根据相关性自动筛选出最有价值的文献。这背后是一个复杂的相关性评分算法，综合考虑了引用次数、发表时间、期刊影响因子等多个维度。对于时间紧张的研究者来说，这个功能可以显著提高文献调研的效率。

返回的文献元数据非常丰富，包括标题、摘要、作者列表、DOI、PubMed ID、出版物信息等。用户可以通过 return_doc_keys 参数自定义需要的字段，减少不必要的数据传输。这种灵活性在实际应用中非常重要，不同的使用场景可能需要不同的信息粒度。

技术实现细节

在技术实现层面，Suppr MCP 采用了现代化的技术栈。服务器端使用 Node.js 18+ 构建，选择 Node.js 是因为它在处理异步 I/O 和实时通信方面有天然优势，而且 MCP SDK 提供了完善的 TypeScript 支持，让我们能够享受强类型带来的开发体验提升。

API 认证采用了环境变量方式注入 API Key，这是一个安全最佳实践。API Key 不会硬编码在配置文件中，也不会通过命令行参数传递，避免了被意外泄露的风险。我们还实现了请求签名机制，确保每个 API 调用都能被后端验证身份和完整性。

在文档翻译方面，我们集成了自研的 AI 翻译引擎。不同于通用翻译 API，我们的引擎经过大量医学文献的训练，对生物医学领域的术语有更深入的理解。比如"cell"这个词，在不同上下文中可能指"细胞"或"电池"，我们的模型能够根据上下文准确判断。对于公式翻译，我们采用了混合策略：先识别公式结构，保留数学符号不变，只翻译变量定义和说明文字，确保公式的数学语义完整。

文献搜索功能底层连接了 PubMed 的 E-utilities API，但我们在此基础上做了大量优化。原始 API 返回的数据是 XML 格式，嵌套层次深，解析复杂。我们开发了一套高效的解析器，将 XML 转换为结构化 JSON，并做了智能字段映射。比如，作者信息在 PubMed 中可能以多种格式存在，我们统一标准化为"姓 + 名首字母"的格式，方便引用。

部署和集成

Suppr MCP 的部署方式非常灵活。最简单的方式是通过 npx 直接运行，用户不需要全局安装任何包，只需要在 MCP 配置文件中添加几行 JSON 即可。这种"零安装"的体验对于不熟悉命令行的用户非常友好。

对于希望拥有更多控制权的用户，我们也支持全局安装。通过 npm install -g suppr-mcp，用户可以将服务安装到系统中，然后在配置中直接引用命令名。这种方式的好处是启动速度更快，而且可以固定版本，避免自动更新带来的兼容性问题。

特别值得一提的是 Cursor 的一键安装功能。我们生成了标准的 Cursor Deep Link，用户只需要点击链接，Cursor 会自动下载并配置 Suppr MCP。整个过程不到 10 秒，极大降低了使用门槛。Deep Link 的技术原理是通过特定的 URL Scheme 触发 Cursor 的内部 API，传入 Base64 编码的配置信息，Cursor 解析后写入配置文件并启动服务。这种无缝集成的体验是我们选择开发 MCP 服务的重要原因之一。

在实际部署中，我们还遇到了一些有趣的挑战。比如，不同操作系统的配置文件路径不同，macOS 在 ~/Library/Application Support/Claude/，Windows 在 %APPDATA%\Claude\，Linux 在 ~/.config/claude/。我们的安装脚本需要自动检测操作系统并写入正确位置。再比如，有些用户的网络环境需要代理，我们添加了代理配置支持，允许通过环境变量 HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY 指定代理服务器。

实际使用场景

让我分享几个真实的使用场景，这些都是从用户反馈中总结出来的。

一位肿瘤学研究者正在撰写关于 CRISPR 基因编辑的综述论文。他使用 AI 助手搜索最新文献："帮我找最近三年关于 CRISPR-Cas9 在肿瘤治疗中的临床试验研究，重点关注影响因子大于 5 的期刊。" Suppr MCP 的 search_documents 工具自动将这个自然语言查询转化为精确的检索式，从 PubMed 中筛选出 20 篇高度相关的文献。AI 助手进一步分析这些文献的摘要，总结出当前研究的主要方向和关键发现，为研究者节省了数小时的手动筛选时间。

另一位神经科学博士生需要翻译一篇德语论文。论文包含大量的统计公式和神经网络结构图。她上传 PDF 并启用了数学公式优化选项，Suppr MCP 不仅准确翻译了正文，还保留了所有公式的完整性，甚至对图表标注也做了精确翻译。更重要的是，翻译保持了学术写作的专业性和准确性，而不是生硬的逐字翻译。

还有一个团队在做系统性文献综述，需要翻译和分析上百篇文献。他们利用 Suppr MCP 的批量翻译功能，通过 AI 助手循环提交翻译任务，然后定期查询任务状态。整个过程高度自动化，团队成员只需要在最后审阅翻译结果，工作效率提升了数倍。

开发过程中的思考

在开发 Suppr MCP 的过程中，我们面临了许多技术和产品层面的权衡。

首先是功能范围的取舍。我们最初计划加入更多功能，比如文献管理、笔记同步、引用格式化等。但经过反复讨论，我们决定专注于核心的翻译和搜索功能。MCP 的设计哲学是"做好一件事"，每个服务应该有清晰的边界。过多的功能不仅会增加开发和维护成本，也会让用户困惑。而且，MCP 的可组合性意味着用户可以同时使用多个 MCP 服务，每个服务负责不同的领域，共同构建完整的工作流。

其次是性能优化。文献搜索可能涉及复杂的数据库查询，翻译大型文档可能需要大量计算资源。我们实现了多层缓存策略：频繁访问的文献元数据缓存在内存中，翻译结果缓存在持久化存储中。对于相同的搜索查询或翻译请求，直接返回缓存结果，响应时间从秒级降低到毫秒级。我们还引入了请求队列和并发控制，防止突发流量压垮后端服务。

再次是错误处理。MCP 服务运行在用户本地，网络环境千差万别，各种异常情况都可能发生。我们设计了详细的错误码体系，每个错误都有明确的含义和建议的解决方案。比如，401 错误提示 API Key 无效，并给出获取 API Key 的链接；404 错误提示任务不存在，建议检查 task_id 是否正确。这些人性化的错误提示大大减少了用户的困惑和支持成本。

最后是用户隐私。我们采用了"数据最小化"原则，只收集完成服务所必需的数据。翻译的文档不会在服务器上永久保存，处理完成后自动清理。搜索历史也只保留必要的元数据，不记录具体查询内容。所有数据传输都通过 HTTPS 加密，并且我们通过了信息安全等级保护认证。

社区反馈和迭代

Suppr MCP 发布后，我们收到了来自全球科研工作者的积极反馈。许多用户表示，这个工具让他们第一次体验到 AI 真正融入科研工作流的感觉，而不是作为一个独立的网页或应用存在。

当然，也有一些改进建议。有用户希望支持更多文档格式，比如 LaTeX 源文件、Markdown 笔记等。有用户建议添加文献引用网络分析功能，自动发现相关文献。这些反馈都非常有价值，我们已经将其纳入产品路线图。

在技术社区，我们也看到了一些有趣的二次开发。有开发者基于 Suppr MCP 开发了自动文献综述生成器，AI 自动搜索文献、翻译、提取关键信息，然后生成结构化的综述文档。还有团队将 Suppr MCP 集成到他们的科研协作平台，实现团队成员之间的文献共享和讨论。

我们计划在未来几个月内发布几个重要更新。首先是支持更多的文献数据库，除了 PubMed，还将接入 arXiv、Google Scholar 等。其次是增强 AI 理解能力，让搜索和翻译更加精准。我们还在探索与其他 MCP 服务的协作，比如与代码执行服务结合，实现文献中代码的自动提取和验证。

开源和生态

虽然 Suppr MCP 的核心翻译引擎和后端 API 是闭源的，但我们开源了 MCP 服务器的实现代码。这样做有两个考虑：一是让开发者了解如何正确实现 MCP 协议，我们的代码可以作为参考示例；二是接受社区的代码贡献，特别是在错误处理、性能优化等方面。

我们也在积极参与 MCP 生态的建设。我们向 MCP 官方仓库提交了几个 Pull Request，修复了一些边缘情况的 bug。我们还编写了详细的 MCP 服务开发教程，分享我们的经验和最佳实践，帮助更多开发者快速上手。

在产品设计上，我们遵循 MCP 的设计原则：服务应该是可组合的、可替代的。用户可以同时使用 Suppr MCP 和其他提供类似功能的 MCP 服务，AI 会根据具体场景选择最合适的工具。这种开放性是 MCP 生态繁荣的基础，也是我们坚持的价值观。

对 MCP 生态的展望

MCP 还是一个相对年轻的协议，但我对它的未来充满信心。就像当年的 OAuth 和 OpenAPI 一样，标准化的协议会催生繁荣的生态系统。我预见未来会出现大量专业领域的 MCP 服务：医疗诊断、法律文书分析、金融数据查询、软件工程辅助等等。每个服务都在自己的领域做到极致，通过 MCP 协议无缝协作，构建出强大的 AI 能力矩阵。

对于开发者来说，MCP 降低了开发 AI 集成的门槛。不需要理解复杂的机器学习算法，只需要专注于自己擅长的领域，提供高质量的数据和功能接口。MCP 会处理与 AI 的通信、上下文管理、错误恢复等底层细节。这让更多的开发者和团队有机会参与到 AI 革命中来。

对于用户来说，MCP 带来了前所未有的灵活性。你可以根据自己的需求，组合不同的 MCP 服务，打造个性化的 AI 助手。今天你可能需要翻译功能，明天可能需要数据分析，后天可能需要代码生成。MCP 让这一切变得像安装手机 App 一样简单，而且所有服务之间可以无缝协作，共享上下文。

写在最后

开发 Suppr MCP 是一次令人兴奋的旅程。我们不仅解决了科研工作者的实际问题，也深入理解了 MCP 协议的设计哲学和技术细节。这个项目让我们相信，AI 的未来不是少数几个封闭的超级应用，而是一个开放的、可组合的生态系统，每个人都可以贡献自己的专业能力。

如果你也是开发者，我鼓励你尝试开发 MCP 服务。无论你的专长是什么领域，都有机会将其与 AI 能力结合，创造出有价值的工具。MCP 的文档和示例已经相当完善，社区也非常活跃，你遇到的大部分问题都能找到答案。

如果你是科研工作者或其他专业领域的从业者，我建议你关注 MCP 生态的发展。也许在不久的将来，就会出现专门为你的领域设计的 MCP 服务，让 AI 真正成为你工作流程中的一部分，而不是一个需要单独打开的工具。

最后，感谢所有使用 Suppr MCP 并提供反馈的用户，感谢 MCP 社区的开发者们的无私分享，也感谢 Anthropic 团队开创了这个激动人心的协议。让我们一起推动 AI 生态的发展，让技术真正服务于人。

参考资源

• Suppr MCP GitHub 仓库
• Model Context Protocol 官方文档
• 超能文献官网
• 超能文献 API 文档