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# ArXiv MCP Server - 环境变量配置示例
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# 复制此文件为 .env 并填入你的配置
# cp .env.example .env
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# LLM Provider 配置（必需）
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# Provider 类型：siliconflow, openai, custom
LLM_PROVIDER=siliconflow
# API Key（必需）
LLM_API_KEY=your_api_key_here
# API Base URL（可选，custom provider 时必需）
# LLM_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
# 模型名称（可选，不设置则使用 provider 默认模型）
# LLM_MODEL=Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
# 最大输出 tokens（可选，不设置则自动从模型信息获取）
# LLM_MAX_TOKENS=4096
# 温度参数（可选，默认 0.7）
# LLM_TEMPERATURE=0.3
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# Provider 配置示例
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# --- SiliconFlow（默认）---
# LLM_PROVIDER=siliconflow
# LLM_API_KEY=your_siliconflow_key
# LLM_MODEL=Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
# 获取 API Key: https://cloud.siliconflow.cn/i/TxUlXG3u
# --- OpenAI ---
# LLM_PROVIDER=openai
# LLM_API_KEY=your_openai_key
# LLM_MODEL=gpt-4o
# 支持模型: gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4-turbo, gpt-3.5-turbo
# --- Deepseek ---
# LLM_PROVIDER=custom
# LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
# LLM_API_KEY=your_deepseek_key
# LLM_MODEL=deepseek-chat
# 支持模型: deepseek-chat, deepseek-reasoner
# --- 其他 OpenAI 兼容 API ---
# LLM_PROVIDER=custom
# LLM_BASE_URL=https://your-api-endpoint/v1
# LLM_API_KEY=your_api_key
# LLM_MODEL=your_model_name
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# 已知模型信息（自动识别）
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# 以下模型会自动识别上下文窗口和最大输出 tokens：
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# Qwen 系列:
# - Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct (32K context, 4K output)
# - Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct (128K context, 8K output)
#
# GPT 系列:
# - gpt-4o (128K context, 16K output)
# - gpt-4o-mini (128K context, 16K output)
# - gpt-4-turbo (128K context, 4K output)
# - gpt-3.5-turbo (16K context, 4K output)
#
# Claude 系列:
# - claude-3-5-sonnet-20241022 (200K context, 8K output)
# - claude-3-opus-20240229 (200K context, 4K output)
# - claude-3-sonnet-20240229 (200K context, 4K output)
# - claude-3-haiku-20240307 (200K context, 4K output)
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# Deepseek 系列:
# - deepseek-chat (128K context, 8K output)
# - deepseek-reasoner (128K context, 8K output)
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# 如果你的模型不在列表中，系统会使用默认值（128K context, 4K output）
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# 智能压缩功能说明
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# 本工具内置智能文本压缩系统，可自动处理超长论文：
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# 1. 精确 Token 计算：使用 tiktoken 库精确计算 token 数
# 2. 章节识别：自动识别论文结构（Abstract, Method, Conclusion 等）
# 3. 分级压缩：根据章节重要性智能压缩
# - Abstract/Method: 100% 保留
# - Introduction/Conclusion: 90% 保留
# - Experiment/Result: 80% 保留
# - Discussion: 60% 保留
# - Related Work: 50% 保留
# - Appendix: 30% 保留
# - Reference: 0% 保留（完全丢弃）
# 4. 滚动压缩：逐步合并，避免一次性处理超长文本
# 5. 语义压缩：调用 LLM 进行智能压缩，而非简单截断
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# 示例：138K tokens 的超长论文 → 压缩到 38K tokens（压缩率 72.3%）
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# 兼容性说明
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# 旧版环境变量仍然支持（会自动映射）：
# SILICONFLOW_API_KEY → LLM_API_KEY
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# 但建议使用新的 LLM_* 系列环境变量以获得更好的灵活性
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# 数据存储
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# 所有数据自动存储在 ~/.arxiv-mcp/ 目录：
# - arxiv-mcp.db - SQLite 数据库
# - pdfs/ - 下载的 PDF 文件
# - texts/ - 提取的文本内容
# - generated/ - 生成的文件（综述、微信文章等）
# - config.json - 运行时配置
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# 调试模式（可选）
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# 设置为 true 启用详细日志
DEBUG=false
