Google 학술 검색 MCP 서버

🔍 AI 도우미가 간단한 MCP 인터페이스를 통해 Google 학술 논문을 검색하고 액세스할 수 있도록 합니다.

Google Scholar MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 AI 어시스턴트와 Google Scholar를 연결합니다. AI 모델이 학술 논문을 검색하고 프로그래밍 방식으로 콘텐츠에 접근할 수 있도록 지원합니다.

✨ 핵심 기능

🔎 논문 검색: 사용자 지정 검색 문자열이나 고급 검색 매개변수를 사용하여 Google 학술 논문을 쿼리하세요 ✅
🚀 효율적인 검색: 종이 메타데이터에 대한 빠른 액세스 ✅
👤 저자 정보: 저자에 대한 자세한 정보를 검색하세요 ✅
📊 연구 지원: 학술 연구 및 분석을 용이하게 합니다 ✅

🚀 빠른 시작

수동 설치

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop용 Google Scholar Server를 자동으로 설치하려면:

클로드

지엑스피1

커서

설정 → 커서 설정 → MCP → 새 서버 추가에 다음을 붙여넣습니다.

맥/리눅스

npx -y @smithery/cli@latest run @JackKuo666/google-scholar-mcp-server --client cursor --config "{}" 

윈드서핑

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/google-scholar-mcp-server --client windsurf --config "{}"

C라인

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/google-scholar-mcp-server --client cline --config "{}"

저장소를 복제합니다.
git clone https://github.com/JackKuo666/google-scholar-MCP-Server.git cd google-scholar-MCP-Server
필요한 종속성을 설치하세요:
pip install -r requirements.txt

개발을 위해:

# Clone and set up development environment
git clone https://github.com/JackKuo666/Google-Scholar-MCP-Server.git
cd Google-Scholar-MCP-Server

# Create and activate virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows use `venv\Scripts\activate`

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

📊 사용법

MCP 서버를 시작합니다.

python google_scholar_server.py

서버가 실행되면 제공된 MCP 도구를 AI 어시스턴트 또는 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. 다음은 도구 사용 방법의 몇 가지 예입니다.

예시 1: 키워드를 사용하여 논문 검색

result = await mcp.use_tool("search_google_scholar_key_words", {
    "query": "artificial intelligence ethics",
    "num_results": 5
})
print(result)

예 2: 고급 검색 수행

result = await mcp.use_tool("search_google_scholar_advanced", {
    "query": "machine learning",
    "author": "Hinton",
    "year_range": [2020, 2023],
    "num_results": 3
})
print(result)

예제 3: 작성자 정보 가져오기

result = await mcp.use_tool("get_author_info", {
    "author_name": "Geoffrey Hinton"
})
print(result)

이 예제들은 Google Scholar MCP 서버에서 제공하는 세 가지 주요 도구를 사용하는 방법을 보여줍니다. 특정 사용 사례에 맞게 매개변수를 조정하세요.

Claude Desktop과 함께 사용

claude_desktop_config.json 에 다음 구성을 추가하세요.

(맥 OS)

{
  "mcpServers": {
    "google-scholar": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "google_scholar_mcp_server"]
      }
  }
}

(Windows 버전):

{
  "mcpServers": {
    "google-scholar": {
      "command": "C:\\Users\\YOUR\\PATH\\miniconda3\\envs\\mcp_server\\python.exe",
      "args": [
        "D:\\code\\YOUR\\PATH\\Google-Scholar-MCP-Server\\google_scholar_server.py"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Cline과 함께 사용

{
  "mcpServers": {
    "google-scholar": {
      "command": "bash",
      "args": [
        "-c",
        "source /home/YOUR/PATH/.venv/bin/activate && python /home/YOUR/PATH/google_scholar_mcp_server.py"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

🛠 MCP 도구

Google Scholar MCP 서버는 다음과 같은 도구를 제공합니다.

구글 학술 검색 키워드

키워드를 사용하여 Google 학술 검색에서 기사를 검색하세요.

매개변수:

query (str): 검색 쿼리 문자열
num_results (int, 선택 사항): 반환할 결과 수(기본값: 5)

반환: 기사 정보가 포함된 사전 목록

구글 학술 검색 고급

Google 학술 검색에서 기사에 대한 고급 검색을 수행합니다.

매개변수:

query (str): 일반 검색 쿼리
author (str, 선택 사항): 작성자 이름
year_range (튜플, 선택 사항): 시작 연도, 종료 연도를 포함하는 튜플
num_results (int, 선택 사항): 반환할 결과 수(기본값: 5)

반환: 기사 정보가 포함된 사전 목록

저자 정보 얻기

Google 학술 검색에서 저자에 대한 자세한 정보를 얻으세요.

매개변수:

author_name (str): 검색할 저자의 이름

반환: 작성자 정보가 포함된 사전

📁 프로젝트 구조

google_scholar_server.py : FastMCP를 사용한 주요 MCP 서버 구현
google_scholar_web_search.py : Google 학술 검색을 위한 웹 스크래핑 로직을 포함합니다.

🔧 종속성

파이썬 3.10+
mcp[cli]>=1.4.1
학술적>=1.7.0
비동기>=3.4.3

다음을 사용하여 필요한 종속성을 설치할 수 있습니다.

pip install -r requirements.txt

🤝 기여하기

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

📄 라이센스

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다.

⚠️ 면책 조항

이 도구는 연구 목적으로만 사용됩니다. Google Scholar 서비스 약관을 준수하고 책임감 있게 사용해 주시기 바랍니다.

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

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