remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Integrations
Supports retrieving paper details using DOI identifiers through the fetch_paper_details function
Potentially compatible with OpenAI's API for models that support tool/function calling capabilities
Allows searching and retrieving academic paper information from the Semantic Scholar API
学术论文搜索 MCP 服务器
模型上下文协议 (MCP)服务器,可从多个来源搜索和检索学术论文信息。
该服务器为 LLM 提供:
- 实时学术论文搜索功能
- 访问论文元数据和摘要
- 能够检索可用的全文内容
- 遵循 MCP 规范的结构化数据响应
虽然 MCP 规范主要设计用于与 Anthropic 的 Claude Desktop 客户端集成,但它允许与支持工具/函数调用功能(例如 OpenAI 的 API)的其他 AI 模型和客户端兼容。
注意:本软件正在积极开发中。特性和功能可能会有所变更。
特征
该服务器公开以下工具:
search_papers
:跨多个来源搜索学术论文- 参数:
query
(str):搜索查询文本limit
(int,可选):返回的最大结果数(默认值:10)
- 返回:包含论文详细信息的格式化字符串
- 参数:
fetch_paper_details
:检索特定论文的详细信息- 参数:
paper_id
(str): 论文标识符(DOI 或 Semantic Scholar ID)source
(str,可选):数据源(“crossref”或“semantic_scholar”,默认值:“crossref”)
- 返回:带有全面论文元数据的格式化字符串,包括:
- 标题、作者、年份、DOI
- 地点、开放获取状态、PDF URL(仅限 Semantic Scholar)
- 摘要和 TL;DR 摘要(如有)
- 参数:
search_by_topic
:按主题搜索论文,可选日期范围过滤器- 参数:
topic
(str):搜索查询文本(限制为 300 个字符)year_start
(int,可选):日期范围的开始年份year_end
(int,可选):日期范围的结束年份limit
(int,可选):返回的最大结果数(默认值:10)
- 返回:包含搜索结果的格式化字符串,包括:
- 论文标题、作者和年份
- 摘要和 TL;DR 摘要(如有)
- 场地和开放信息
- 参数:
设置
通过 Smithery 安装
要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 Academic Paper Search Server:
***请注意,***这种方法基本上未经测试,因为他们的服务器似乎有问题。您可以按照独立的说明进行操作,直到 smithery 得到修复。
通过 uv 安装(手动安装):
- 安装依赖项:
- 在您的环境或
.env
文件中设置所需的 API 密钥:
- 运行服务器:
与 Claude Desktop 一起使用
- 将服务器添加到您的 Claude Desktop 配置(
claude_desktop_config.json
):
- 重启Claude桌面
发展
该服务器使用以下方式构建:
- Python MCP SDK
- FastMCP 简化服务器实现
- API 请求的 httpx
API 源
- 语义学者API
- Crossref API
执照
本项目采用 GNU Affero 通用公共许可证 v3.0 (AGPL-3.0) 授权。该许可证确保:
- 您可以自由使用、修改和分发本软件
- 任何修改都必须在同一许可证下开源
- 任何使用该软件提供网络服务的人都必须提供源代码
- 允许商业使用,但软件及其衍生品必须保持免费和开源
请参阅LICENSE文件以获取完整的许可证文本。
贡献
欢迎贡献!您可以通过以下方式提供帮助:
- 分叉存储库
- 创建功能分支(
git checkout -b feature/amazing-feature
) - 提交您的更改(
git commit -m 'Add amazing feature'
) - 推送到分支(
git push origin feature/amazing-feature
) - 打开拉取请求
请注意:
- 遵循现有的代码风格和约定
- 为任何新功能添加测试
- 根据需要更新文档
- 确保您的更改符合 AGPL-3.0 许可条款
通过对此项目做出贡献,您同意您的贡献将根据 AGPL-3.0 许可证进行授权。
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支持从多个来源实时搜索和检索学术论文信息,提供对论文元数据、摘要和全文内容的访问(如果可用),并提供结构化数据响应以便与支持工具/功能调用的 AI 模型集成。