Semantic Scholar MCP 서버

Semantic Scholar API를 위한 FastMCP 서버 구현으로, 학술 논문 데이터, 저자 정보 및 인용 네트워크에 대한 포괄적인 액세스를 제공합니다.

프로젝트 구조

이 프로젝트는 더 나은 유지 관리를 위해 모듈형 구조로 리팩토링되었습니다.

지엑스피1

이 구조는:

문제를 논리적 모듈로 분리합니다.
코드베이스를 더 쉽게 이해하고 유지 관리할 수 있습니다.
더 나은 테스트와 향후 확장이 가능합니다.
관련 기능을 함께 그룹화합니다.
순환 가져오기를 방지하기 위해 FastMCP 인스턴스를 중앙화합니다.

특징

논문 검색 및 발견
- 고급 필터링을 통한 전체 텍스트 검색
- 제목 기반 논문 매칭
- 논문 추천 (단일 및 다중 논문)
- 배치 용지 세부 정보 검색
- 순위 전략을 활용한 고급 검색
인용 분석
- 인용 네트워크 탐색
- 참조 추적
- 인용 맥락 및 영향 분석
저자 정보
- 작성자 검색 및 프로필 세부 정보
- 출판 내역
- 일괄 작성자 세부 정보 검색
고급 기능
- 다양한 순위 전략을 사용한 복잡한 검색
- 사용자 정의 가능한 필드 선택
- 효율적인 배치 작업
- 속도 제한 준수
- 인증된 액세스와 인증되지 않은 액세스 모두 지원
- 우아한 종료 및 오류 처리
- 연결 풀링 및 리소스 관리

시스템 요구 사항

파이썬 3.8 이상
FastMCP 프레임워크
API 키에 대한 환경 변수(선택 사항)

설치

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop에 Semantic Scholar MCP Server를 자동으로 설치하려면:

npx -y @smithery/cli install semantic-scholar-fastmcp-mcp-server --client claude

수동 설치

저장소를 복제합니다.

git clone https://github.com/YUZongmin/semantic-scholar-fastmcp-mcp-server.git
cd semantic-scholar-server

FastMCP 및 기타 종속성을 다음에서 설치하세요: https://github.com/jlowin/fastmcp
FastMCP 구성:

Claude Desktop 사용자의 경우 FastMCP 구성 파일에서 서버를 구성해야 합니다. 구성 파일(일반적으로 ~/.config/claude-desktop/config.json )에 다음을 추가합니다.

{
  "mcps": {
    "Semantic Scholar Server": {
      "command": "/path/to/your/venv/bin/fastmcp",
      "args": [
        "run",
        "/path/to/your/semantic-scholar-server/run.py"
      ],
      "env": {
        "SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY": "your-api-key-here"  # Optional
      }
    }
  }
}

다음 사항을 확인하세요.

/path/to/your/venv/bin/fastmcp FastMCP 설치의 실제 경로로 바꾸세요.
/path/to/your/semantic-scholar-server/run.py 컴퓨터의 run.py에 대한 실제 경로로 바꾸세요.
Semantic Scholar API 키가 있으면 env 섹션에 추가하세요. 없으면 env 섹션을 완전히 삭제할 수 있습니다.

서버 사용을 시작하세요:

이제 Claude Desktop 인스턴스에서 서버를 사용할 수 있습니다. 명령을 수동으로 실행할 필요가 없습니다. Claude가 필요 시 서버 프로세스를 자동으로 시작하고 관리합니다.

API 키(선택 사항)

더 높은 요금 한도와 더 나은 성능을 얻으려면:

Semantic Scholar API 에서 API 키 받기
위에 표시된 대로 env 섹션에 FastMCP 구성에 추가하세요.

API 키가 제공되지 않으면 서버는 낮은 속도 제한이 있는 인증되지 않은 액세스를 사용합니다.

구성

환경 변수

SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY : Semantic Scholar API 키(선택 사항)
- Semantic Scholar API 에서 키를 받으세요
- 제공되지 않으면 서버는 인증되지 않은 액세스를 사용합니다.

요금 제한

서버는 자동으로 적절한 속도 제한에 맞춰 조정됩니다.

API 키 사용 :

검색, 일괄 처리 및 추천 엔드포인트: 초당 1개 요청
기타 엔드포인트: 초당 10개 요청

API 키 없이 :

모든 엔드포인트: 5분당 100개 요청
요청에 대한 더 긴 시간 제한

사용 가능한 MCP 도구

참고: 모든 도구는 공식 Semantic Scholar API 문서를 따릅니다. 자세한 필드 사양 및 최신 업데이트 내용은 공식 문서를 참조하세요.

논문 검색 도구

paper_relevance_search : 관련성 순위를 사용하여 논문 검색
- 연도 범위 및 인용 횟수 필터를 포함한 포괄적인 쿼리 매개변수를 지원합니다.
- 사용자 정의 가능한 필드로 페이지가 매겨진 결과를 반환합니다.
paper_bulk_search : 정렬 옵션을 사용한 대량 논문 검색
- 관련성 검색과 유사하지만 더 큰 결과 집합에 최적화됨
- 인용 횟수, 출판 날짜 등을 기준으로 정렬을 지원합니다.
paper_title_search : 정확한 제목 일치로 논문 찾기
- 제목을 알고 있을 때 특정 논문을 찾는 데 유용합니다.
- 사용자 정의 가능한 필드로 자세한 논문 정보를 반환합니다.
paper_details : 특정 논문에 대한 포괄적인 세부 정보를 얻으세요
- 다양한 논문 ID 형식(S2 ID, DOI, ArXiv 등)을 허용합니다.
- 중첩된 필드 지원을 통해 자세한 논문 메타데이터를 반환합니다.
paper_batch_details : 여러 논문의 세부 정보를 효율적으로 검색합니다.
- 요청당 최대 1000개의 종이 ID를 허용합니다.
- 단일 문서 세부 정보와 동일한 ID 형식 및 필드를 지원합니다.

인용 도구

paper_citations : 특정 논문을 인용한 논문을 가져옵니다.
- 인용된 논문의 페이지별 목록을 반환합니다.
- 사용 가능한 경우 인용 컨텍스트를 포함합니다.
- 필드 사용자 정의 및 정렬 지원
paper_references : 특정 논문에서 참조된 논문을 가져옵니다.
- 참조된 논문의 페이지별 목록을 반환합니다.
- 가능한 경우 참조 컨텍스트를 포함합니다.
- 필드 사용자 정의 및 정렬 지원

작성자 도구

author_search : 이름으로 저자 검색
- 사용자 정의 가능한 필드로 페이지가 매겨진 결과를 반환합니다.
- 소속 및 출판 횟수 포함
author_details : 작성자에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.
- 포괄적인 작성자 메타데이터를 반환합니다.
- h-index 및 인용 횟수와 같은 측정 항목이 포함됩니다.
author_papers : 저자가 작성한 논문을 가져옵니다
- 저자의 출판물의 페이지별 목록을 반환합니다.
- 필드 사용자 정의 및 정렬 지원
author_batch_details : 여러 작성자에 대한 세부 정보를 가져옵니다.
- 최대 1000명의 저자에 대한 정보를 효율적으로 검색합니다.
- 단일 작성자 세부 정보와 동일한 필드를 반환합니다.

사용 예

기본 논문 검색

results = await paper_relevance_search(
    context,
    query="machine learning",
    year="2020-2024",
    min_citation_count=50,
    fields=["title", "abstract", "authors"]
)

논문 추천

# Single paper recommendation
recommendations = await paper_recommendations_single(
    context,
    paper_id="649def34f8be52c8b66281af98ae884c09aef38b",
    fields="title,authors,year"
)

# Multi-paper recommendation
recommendations = await paper_recommendations_multi(
    context,
    positive_paper_ids=["649def34f8be52c8b66281af98ae884c09aef38b", "ARXIV:2106.15928"],
    negative_paper_ids=["ArXiv:1805.02262"],
    fields="title,abstract,authors"
)

배치 작업

# Get details for multiple papers
papers = await paper_batch_details(
    context,
    paper_ids=["649def34f8be52c8b66281af98ae884c09aef38b", "ARXIV:2106.15928"],
    fields="title,authors,year,citations"
)

# Get details for multiple authors
authors = await author_batch_details(
    context,
    author_ids=["1741101", "1780531"],
    fields="name,hIndex,citationCount,paperCount"
)

오류 처리

서버는 표준화된 오류 응답을 제공합니다.

{
    "error": {
        "type": "error_type",  # rate_limit, api_error, validation, timeout
        "message": "Error description",
        "details": {
            # Additional context
            "authenticated": true/false  # Indicates if request was authenticated
        }
    }
}

Semantic Scholar MCP Server

Integrations