Research Methods Library
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Research methods for AI assistants: study design guidance, R and Python code, and citations
Los tres pilares de PopNx MCP
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi3 de 3 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiMuy nuevo★ –
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: Se ejecuta en la nube
- Transporte: Streamable HTTP
- Categoría: Búsqueda y memoria de IA
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 3 de 3 superadas
- Se ejecuta en el servidor del creador: lo que le pidas pasa por su servidor.
- Puede hacer 6 cosas (herramientas) search, fetch, choose_method, get_code …
- El registro no indica ninguna clave que completar.
Necesitas
- Se ejecuta en la nubeNo hay nada que instalar; se conecta por internet
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
- Abre Settings → Connectors
- Presiona Add custom connector
- Pega la dirección de abajo y presiona Add
- Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
https://research-methods-mcp.vercel.app/mcpEjecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http research-methods https://research-methods-mcp.vercel.app/mcpO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"research-methods": {
"url": "https://research-methods-mcp.vercel.app/mcp"
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"research-methods": {
"type": "http",
"url": "https://research-methods-mcp.vercel.app/mcp"
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
- Abre ChatGPT en la web → Settings → Connectors (Apps)
- Presiona Create o Add (en algunos planes primero hay que activar Developer mode en Advanced)
- Pega la dirección de abajo, ponle un nombre y guarda
- Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
https://research-methods-mcp.vercel.app/mcpLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Qué puede hacer
Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 8 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.
searchSearch sections of textbooks and an R package on research methods and data analysis: statistics and hypothesis testing, regression and generalized linear models, causal inference (difference-in-differences, synthetic control, regression discontinuity, instrumental variables, matc
fetchRead one section of the library by its section id. Returns the section in Markdown with its code, the section URL, and the citation of the work it comes from. Long sections come in parts; the text names the id of the next part.
choose_methodRecommend statistical, econometric, causal inference, or machine learning methods for a research question or data analysis task: which statistical test or model fits the data, how to estimate a causal or treatment effect, how to analyze an A/B test or experiment, how many observa
get_codeGet runnable code from the library for a specific statistical, econometric, causal inference, or machine learning task, in R, Python, or Julia. Suited to requests for code that carries out a named estimator, test, or modeling step; it returns code with brief context, not an expla
citeFormat references for works in the library in APA, Chicago, MLA, Harvard, BibTeX, or RIS. Pass the ids of the sections you used to get a deduplicated reference list plus the section links, or pass source ids to cite whole works. With no ids, returns a reference for every work in
list_sourcesList the works in the library (textbooks, an R package, and research articles) with their topics, code languages, section counts, licenses, links, and how to cite each one. Suited to questions about what the library covers or which work to consult. Takes no parameters and returns
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub mikenguyen13, dueña del repo
- … Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- … Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- ✓ Superada
El endpoint responde
Respondió en 128 ms (HTTP 200)
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
No hace falta iniciar sesión
- ✓ Superada
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Leímos 6 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA
Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi
- Más estrellas que el 0% de los otros 5692 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 63% de los otros 5692 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5692 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro Research Methods Library?
Superó 3 de 3 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
¿Qué claves o códigos necesita?
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.1) llegó al registro hace 23 días.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativas
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
README del creador
Abrir el README
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Research Methods Library
A Model Context Protocol server that grounds AI assistants in methodological texts: study design recommendations, identifying assumptions, runnable R and Python code, and a citation for every source.
The Research Methods Library is a Model Context Protocol (MCP) server. Given a research question, it recommends candidate designs, states their identifying assumptions, returns runnable R and Python code, and supplies a formatted citation for every source consulted. Its index contains approximately 19,000 sections from 9 books, an R package, and the author's research articles (listed under Sources) covering causal inference, econometrics, experimental design, marketing research, credit scoring, machine learning, and artificial intelligence.
The server works with Claude, ChatGPT, Amazon Bedrock AgentCore, Cursor, Visual Studio Code, and any other MCP-compatible client. Access is free and requires no account or API key.
Installation
Endpoint: https://research-methods-mcp.vercel.app/mcp. Access is free and requires no account or API key.
| Client | Configuration |
|---|---|
| Claude (web, desktop, and mobile) | Settings → Connectors → Add custom connector; enter the endpoint |
| Claude Code | claude mcp add --transport http research-methods https://research-methods-mcp.vercel.app/mcp |
| ChatGPT | Settings → enable developer mode → add a custom connector of type MCP server with the endpoint and no authentication |
| Amazon Bedrock AgentCore | Add the endpoint as an MCP server target of an AgentCore Gateway, with no outbound authorization: agentcore add gateway-target --name research-methods --type mcp-server --endpoint https://research-methods-mcp.vercel.app/mcp --gateway , then agentcore deploy |
| Cursor, Visual Studio Code | Use the buttons above |
| Windsurf, Cline, Zed, and other clients | Add the following JSON to the client's MCP configuration |
{
"mcpServers": { "research-methods": { "url": "https://research-methods-mcp.vercel.app/mcp" } } }
<!-- install:end -->
Example queries
States raised the minimum wage in different years. How do I estimate the effect on teen employment?
For this query the assistant calls choose_method, which returns staggered difference-in-differences together with its scope conditions, the reason a conventional two-way fixed-effects regression can be biased when treatment effects are heterogeneous, the assumptions to verify, implementations in R (did, fixest, didimputation, HonestDiD) and Python (csdid, pyfixest, differences), and the relevant readings.
Give me Python code for a probability-of-default model with gradient boosting.
Only California passed the law and I have 30 years of state data. What can I do?
Write the methods section for my regression discontinuity and give me BibTeX for the sources.
Each response links to the specific section consulted and carries the citation of the work from which it is drawn.
Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
choose_method | Matches a research question to methods, with when to use each, key assumptions, R and Python packages, and readings. 62 curated methods. |
search | Finds sections across all works, with links, snippets, code languages, and a citation. Compatible with ChatGPT deep research. |
fetch | Reads a section in full, with its code, link, and citation. Compatible with ChatGPT deep research. |
get_code | Runnable R, Python, or Julia code for a task, with the packages it uses. |
cite | References in APA, Chicago, MLA, Harvard, BibTeX, or RIS for the sections consulted, deduplicated by work. |
list_sources | The works in the library (textbooks, an R package, and research articles), with topics, languages, licenses, and links. |
Prompts (slash commands in clients that support them): plan_analysis, write_methods_section, explain_method. Resources: the library catalog and a table of contents for each work.
All tools are read-only. The server makes no calls to language models and stores no information about its users; see the privacy policy.
Sources
| Work | Code | Sections | Served | License |
|---|---|---|---|---|
| A Guide on Data Analysis | Python, R | 1,635 | Full text | CC BY-NC-SA 4.0 |
| causalverse: The All-in-One Causal Inference Toolkit | R | 1,163 | Full text and function reference | GPL-3.0 |
| Credit Scoring: Theory, Methods, and Practice | Python | 2,639 | Full text | CC BY 4.0 text, MIT code |
| Marketing Research: A Technical and Academic Treatment | Python, R | 1,842 | Excerpts and code; full text on the website | All rights reserved text, MIT code |
| AI in Action: A Reference for Artificial Intelligence | Julia, Python | 5,978 | Excerpts and code; full text on the website | All rights reserved |
| Advanced Data Analysis | Python, R | 1,844 | Full text | CC BY 4.0 |
| Applying Tidy Finance with Python to Vietnam | Python | 1,345 | Excerpts and code; full text on the website | All rights reserved |
| Tài Chính Ứng Dụng với Python | Python | 1,309 | Excerpts and code; full text on the website | All rights reserved |
| Machine Learning in Python | Python | 361 | Full text | CC BY-SA 4.0 |
| Social Science Theory: A Field Guide to the Theories, Effects, and Frameworks Behind Research and Business | R | 1,118 | Full text | CC BY 4.0 text, MIT code |
| Research Articles and Publications | — | 7 | Abstracts, DOIs, and citations | Publishers' terms |
Sections of *A Guide on Data Analysis* that appear in the Springer print volumes are cited as their published chapter, then the volume. For example, a section on causal inference is cited as Nguyen, M. (2025). Causal inference. In *Experimental design* (Vol. 4, pp. 7–48). Springer Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-032-01839-7_2, in Nguyen, M. (2025). *Experimental design* (Vol. 4). Springer Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-032-01839-7
Method
The source files of each work (.Rmd, .qmd, .Rd) are parsed into a single index of sections, code blocks, and citations. During index construction every link is verified against the published website: a section whose anchor is absent links to its chapter page, and unpublished pages are excluded. Queries are answered from the in-memory index; no database or language model is involved.
Self-hosting
docker build -t research-methods-mcp .
docker run -p 8080:8080 research-methods-mcp # http://localhost:8080/mcp
Or with Node.js: npm ci && npm run build && npm start (listens on 127.0.0.1:8787; set HOST and PORT to change). The same handler runs on Vercel through api/index.mjs and vercel.json (the hosted endpoint) and on Deno Deploy through src/deno.ts.
Development
npm ci
npm run build:index # parse the book repositories (sibling folders) into data/index.json.gz npm run build # bundle dist/stdio.js and dist/http.js npm test # end-to-end tests through real MCP clients npm run check-links # audit every link in the index against the live sites
To add a book, add an entry to sources.yml and rebuild the index. To add or tune a method, edit methods.yml; the build fails if a method points at a section that does not exist.
Citation
Users are asked to cite the works they draw on; the cite tool formats the references. To cite the server itself, see CITATION.cff.
License
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