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Silung

scholar-search-mcp

by Silung
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Remote

Scholar Search MCP

Ein MCP-Server für Workflows mit wissenschaftlicher Literatur in Claude, Cursor und anderen MCP-Clients.

Er kombiniert Semantic Scholar + arXiv in einem einheitlichen Toolset mit schneller paralleler Suche, normalisierten Ausgaben, quellbewusster Deduplizierung und praktischen Forschungswerkzeugen (Zitate, Referenzen, Autoren-Graph, Empfehlungen und arXiv-Quell-Download).

Inhaltsverzeichnis

Related MCP server: arXiv Research Assistant MCP Server

Warum dieses Projekt

Die meisten Tools für wissenschaftliche Arbeiten zwingen Sie dazu, sich für eine Quelle oder einen API-Stil zu entscheiden. scholar-search-mcp bietet eine MCP-Ebene für die Literatursuche und den Abruf von Graphen:

  • Ein MCP-Server, mehrere wissenschaftliche Quellen

  • Kostenlose Standardeinstellungen (arXiv funktioniert ohne Schlüssel)

  • LLM-freundliche Ausgaben für nachgelagerte Schlussfolgerungen und Agenten-Workflows

  • Praktische Forschungsaktionen, nicht nur Suche

  • Einheitliche Suche: search_papers führt Semantic Scholar + arXiv parallel aus und dedupliziert anhand des normalisierten Titels.

  • Forschungsgraphen-Tools: Details, Zitate, Referenzen, Autorenprofil/-arbeiten und Empfehlungen.

  • Batch- + Quellen-Workflows: Abruf von bis zu 500 Arbeiten sowie Download/Extraktion von arXiv LaTeX-Quellen.

  • Betriebskontrollen: Integriertes Caching sowie umgebungsbasierte Quell-Umschalter (Kanäle aktivieren/deaktivieren).

  • Quellenstrategie: Integriertes Semantic Scholar + arXiv, standardmäßig kostenlos (arXiv ohne Schlüssel), optionaler API-Schlüssel für höhere Limits bei Semantic Scholar.

Demo-Videos

Ein Agent schreibt ein Survey-Paper mit Scholar Search MCP.

Installation

pip install scholar-search-mcp

Erfordert Python 3.10+.

Schnelleinrichtung (Claude Desktop / Cursor)

Verwenden Sie denselben Server-Befehl in beiden Clients:

{
  "mcpServers": {
    "scholar-search": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "scholar_search_mcp"],
      "env": {
        "SCHOLAR_SEARCH_ENABLE_SEMANTIC_SCHOLAR": "true",
        "SCHOLAR_SEARCH_ENABLE_ARXIV": "true"
      }
    }
  }
}

SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY ist optional. Fügen Sie ihn nur hinzu, wenn Sie höhere Ratenbegrenzungen für Semantic Scholar wünschen:

{
  "mcpServers": {
    "scholar-search": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "scholar_search_mcp"],
      "env": {
        "SCHOLAR_SEARCH_ENABLE_SEMANTIC_SCHOLAR": "true",
        "SCHOLAR_SEARCH_ENABLE_ARXIV": "true",
        "SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY": "your-key"
      }
    }
  }
}

Unterschied:

  • Claude Desktop: Bearbeiten Sie die lokale Konfigurationsdatei direkt.

  • Cursor: Fügen Sie einen MCP-Server in der Cursor-Einstellungs-UI (oder der entsprechenden Einstellungs-JSON) hinzu.

Speicherorte der Claude Desktop-Konfigurationsdatei:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

  • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Umgebungsvariablen

Variable

Beschreibung

SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY

Optional. Erhöht die Ratenbegrenzungen für Semantic Scholar.

SCHOLAR_SEARCH_ENABLE_SEMANTIC_SCHOLAR

true/false, Standard true.

SCHOLAR_SEARCH_ENABLE_ARXIV

true/false, Standard true.

SCHOLAR_SEARCH_CACHE_DIR

Optionaler Pfad zum Cache-Verzeichnis.

SCHOLAR_SEARCH_CACHE_TTL_SECONDS

Cache-TTL in Sekunden, Standard 86400.

SCHOLAR_ARXIV_SOURCE_DIR

Standard-Elternverzeichnis für extrahierte arXiv-Quellen.

Beispiel (nur arXiv):

{
  "SCHOLAR_SEARCH_ENABLE_SEMANTIC_SCHOLAR": "false",
  "SCHOLAR_SEARCH_ENABLE_ARXIV": "true"
}

Tool-Liste

Tool

Zweck

search_papers

Suche nach Arbeiten mit optionalem limit, fields, year, venue.

get_paper_details

Abrufen einer Arbeit per DOI, arXiv ID, S2 ID oder URL.

get_paper_citations

Abrufen von Arbeiten, die eine bestimmte Arbeit zitieren.

get_paper_references

Abrufen der Referenzen einer bestimmten Arbeit.

get_author_info

Abrufen eines Autorenprofils per ID.

get_author_papers

Abrufen von Arbeiten eines bestimmten Autors.

get_paper_recommendations

Abrufen von Empfehlungen für ähnliche Arbeiten.

batch_get_papers

Batch-Abruf von Details zu Arbeiten (bis zu 500 IDs).

download_arxiv_source

Download und Extraktion eines arXiv-Quell-Bundles (tar.gz).

Testen mit dem MCP Inspector

npm install -g @modelcontextprotocol/inspector
mcp-inspector python -m scholar_search_mcp

Mitwirken

Issues und PRs sind willkommen: Forken Sie das Repo, erstellen Sie einen Branch, fügen Sie Validierungen/Tests hinzu und öffnen Sie einen PR mit klarem Vorher/Nachher-Verhalten.

Lizenz

MIT

Referenzen

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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