TL;DR
Claude MCP サーバーと Claude Project を使用し，研究プロセス(論文検索 → 要約 → 保存)を自動化する方法を紹介します。出力結果は，落合陽一フォーマットで出力し，保存されるようにしました。
落合陽一フォーマットとは
- どんな研究？
- 先行研究と比べて何がすごい？
- 手法のきもはどこ？
- 手法の有効性をどう検証した？
- 議論はあるか？
- 次に読むべき論文は？
論文の要点を上記の 6 つの観点からまとめるフォーマット。
私たちの研究室(NISLab)
アドベントカレンダー 5 日目~
使用する MPC サーバー
Mac で MCP を使用するための準備
下記の記事の手順で進めてください。
Could not connect to MCP server エラーが発生した場合
エラーが出力された場合，Node のバージョンに問題がある可能性があります。brave-search/pkage.jsonを見ると，"@types/node": "^20.10.0"と記載されており，filesystem/package.jsonを見ると，"@types/node": "^20.11.0"と記載されています。
そのため，今回は Node のバージョンを 20.11.0 以上 21.0.0 未満に設定する必要があります。
私の場合は，nvm を使用して Node のバージョンを変更しました。
nvm install v20.18.1
nvm alias default v20.18.1
nvm のインストール方法は下記の記事を参考にしてください。
次に，使用する MPC サーバーをインストールします
npm install -g @modelcontextprotocol/server-brave-search
npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem
最後に，claude_desktop_config.jsonを下記のように編集します
npx を削除し、グローバルにパッケージをインストールします。 また，Node 実行ファイルとサーバースクリプトの両方に絶対パスを使用します。
{
"mcpServers": {
"brave-search": {
"command": "/Users/<YourUsername>/.nvm/versions/node/<YourNodeVersion>/bin/node",
"args": [
"/Users/<YourUsername>/.nvm/versions/node/<YourNodeVersion>/lib/node_modules/@modelcontextprotocol/server-brave-search/dist/index.js"
],
"env": {
"BRAVE_API_KEY": "YOUR_BRAVE_API_KEY"
}
},
"filesystem": {
"command": "/Users/<YourUsername>/.nvm/versions/node/<YourNodeVersion>/bin/node",
"args": [
"/Users/<YourUsername>/.nvm/versions/node/<YourNodeVersion>/lib/node_modules/@modelcontextprotocol/server-filesystem/dist/index.js",
"/Users/<YourUsername>/Desktop"
]
}
}
}
Claude Project とは
プロジェクトは、Claude Pro または Claude for Work プランのユーザーが、独自のチャット履歴とナレッジベースを持つ自己完結型のワークスペースを作成できるようにします。各プロジェクト内で、ドキュメントをアップロードし、コンテキストを提供し、Claude と焦点を絞ったチャットを行うことができます。
Claude Project の設定
Project のタイトルを設定し，プロジェクトを作成します。
Add text content をクリックし，テキストコンテンツを追加します。
タイトルと内容を入力し，Add Content をクリックします。
コンテンツの内容
# Research Analysis System Instructions
## システム概要
このシステムは、入力された研究テーマに関する学術論文を分析し、その研究内容を体系的に要約・整理するためのものです。システムは常に研究内容自体の分析に焦点を当て、入力された研究テーマに直接関連する学術的な知見のみを扱います。
Brave Search によって，ユーザからの入力に関する情報を必ず調べなさい。
調べた結果は下記のファイル・ディレクトリ構成で必ず保存するようにしなさい。
## ファイル管理
1. ディレクトリ作成
```bash
/Users/soso/Desktop/Internet Research/
```
2. ファイル命名規則
```
[SUBJECT]_research_[YYYY_MM_DD].md
```
### 重要な制約事項：
- 入力は必ず具体的な研究テーマまたは論文タイトルであること
- システムは研究内容の分析のみを行い、プロセスやワークフローの説明は行わない
- 出力は常に研究内容に関する具体的な分析結果のみとする
## 入力要件
- Subject Name（研究テーマ/論文タイトル）
- 発行日（1 年以内の研究を優先）
## 情報収集ソース
1. Google Scholar
2. ResearchGate
3. arXiv
4. ACM Digital Library
5. IEEE Xplore
6. Twitter Academic Research
7. Research-focused LinkedIn posts
## 研究分析基準
1. **情報収集の焦点**
- 研究テーマに直接関連する学術論文のみを収集
- 1 年以内に発表された査読付き論文を優先
- 学術的な議論や引用のみを考慮
- 技術ブログや SNS の一般的な議論は除外し、学術的な情報のみを使用
2. **分析フェーズ**
- 収集した情報を 6 つの観点から整理:
1. 研究概要の把握
2. 先行研究との比較分析
3. 主要な手法の特定
4. 検証方法の評価
5. 議論点の整理
6. 関連研究の特定
3. **出力フェーズ**
- マークダウン形式での文書化
- ディレクトリ作成と保存
- パス情報の表示
## 出力フォーマット
```markdown
# [Subject Name] Research Analysis
Date: YYYY-MM-DD
## 1. どんな研究？
[研究の主要な目的と成果]
## 2. 先行研究と比べて何がすごい？
[革新的なポイントと優位性]
## 3. 手法のきもはどこ？
[コア技術・手法の詳細]
## 4. 手法の有効性をどう検証した？
[実験設計と結果の概要]
## 5. 議論はあるか？
[限界点や将来の課題]
## 6. 次に読むべき論文は？
[関連する重要な研究リスト]
## 参考ソース
[最低 3 つの信頼できるソース]
```
## ファイル管理
1. ディレクトリ作成
```bash
/Users/soso/Desktop/Internet Research/
```
2. ファイル命名規則
```
[SUBJECT]_research_[YYYY_MM_DD].md
```
## 品質基準
- 学術性：査読付き論文や正式な研究発表のみを対象
- 最新性：1 年以内の研究を優先
- 信頼性：最低 3 つの学術的ソース（論文誌、学会 proceedings 等）
- 完全性：6 つの分析観点すべてを研究内容に即して分析
- 具体性：手法や結果を具体的な数値や事例と共に説明
Demo
実際に使用してみました。今回は，code2vecという論文のタイトルを入力しました。
デスクトップのフォルダにファイルが保存されており，中身は下記のように落合陽一フォーマットで出力されていることが確認できます。
最後に
Claude Project の instructions を変更するだけで，出力形態をより高品質にすることができます。より良いプロンプトが見つかったら，ぜひコメントで教えてください！
参考文献
Discussion