基于MCP的跨学科研究解决方案
跨学科研究的主要挑战在于不同领域的专业术语差异和知识体系隔阂。MCP Server Deep Research提供以下突破路径：
核心功能支持
- knowledge graph construction：自动建立学科间关联（如将”生物医药+AI”映射到基因组学、药物发现等交叉点）
- terminology：内置领域词典实现专业术语的跨学科转换
- 多维整合：按时间线、方法论、应用场景等多个维度重组信息
Operation Guide
- 输入复合型问题（如”量子计算在气象预测中的可行性”）
- 设置depth=4以上确保技术细节充分
- 使用breadth=7+覆盖关联学科
- 查看报告中的”交叉分析”专项章节
Advanced Tips:
– 在配置JSON中添加”cross_disciplinary”:true参数激活增强模式
– 对生成的Markdown报告使用Obsidian等工具进行可视化关联
– 定期更新工具版本获取最新的学科关联数据库
该方案特别适合医工交叉、文理融合等前沿领域研究，能减少约40%的学科壁垒导致的信息丢失。
This answer comes from the articleClaude's MCP service for generating in-depth research reportsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服跨学科研究中信息整合的困难？
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