Academic Paper Search MCP Server

by afrise
Verified

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
  • 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)
  • 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

设置

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 Academic Paper Search Server:

npx -y @smithery/cli install @afrise/academic-search-mcp-server --client claude

***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):

  1. 安装依赖项:
uv add "mcp[cli]" httpx
  1. 在您的环境或.env文件中设置所需的 API 密钥:
# These are not actually implemented SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY=your_key_here CROSSREF_API_KEY=your_key_here # Optional but recommended
  1. 运行服务器:
uv run server.py

与 Claude Desktop 一起使用

  1. 将服务器添加到您的 Claude Desktop 配置( claude_desktop_config.json ):
{ "mcpServers": { "academic-search": { "command": "uv", "args": ["run ", "/path/to/server/server.py"], "env": { "SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY": "your_key_here", "CROSSREF_API_KEY": "your_key_here" } } } }
  1. 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:

  1. 分叉存储库
  2. 创建功能分支( git checkout -b feature/amazing-feature
  3. 提交您的更改( git commit -m 'Add amazing feature'
  4. 推送到分支( git push origin feature/amazing-feature
  5. 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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security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

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。

  1. Features
    1. Setup
      1. Installing via Smithery
      2. Installing via uv (manual install):
    2. Usage with Claude Desktop
      1. Development
        1. API Sources
          1. License
            1. Contributing
              ID: kzsu1zzz9j