paper-search MCP

日本語・英語の学術論文を検索し、本文の取得可能性を判定し、公開 PDF をローカル収集する MCP サーバー。Claude Code などの LLM エージェントから利用することを想定しています。

• 英語論文: arXiv(API キー不要)

• 日本語論文: CiNii Research(API キー不要。appid は任意)

• 本文解決: arXiv PDF / J-STAGE 公開論文 / 検索結果に含まれる既知 URL(機関リポジトリ等)

データソースごとの API 差異はサーバー内部で吸収し、LLM には統一された 4 つの Tool だけを公開します。

提供 Tool

すべてバッチ入力(paper_ids[])で、一部の失敗があっても成功分は返します(部分成功)。

Related MCP server: Paper Search MCP

セットアップ

要件: uv(Python 3.12+ は uv が自動管理)

git clone <this-repo>
cd mcp-paper-search
uv sync

Claude Code への登録

プロジェクトルート(または利用したいワークスペース)の .mcp.json に追加:

{
  "mcpServers": {
    "paper-search": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/mcp-paper-search", "paper-search-mcp"],
      "env": {
        "PAPER_SEARCH_DATA_DIR": "/path/to/mcp-paper-search/data"
      }
    }
  }
}

環境変数

使い方の例

Claude Code に次のように依頼すると、search → inspect → collect のワークフローが実行されます。

組込みソフトウェア開発における AI エージェント活用について、
日本語と英語の論文を探して、関連度の高いものを PDF で収集して。

収集した PDF は data/papers/{年}/{paper-id}.pdf に保存されます。

開発

uv run pytest                  # offline テスト(実 API は叩かない)
uv run pytest -m live          # 実 API との整合検証(arXiv / CiNii)
uv run ruff check src tests   # lint
uv run mypy                    # 型チェック(strict)

設計ドキュメントは docs/plan.md、開発時の規約は CLAUDE.md を参照してください。

実装状況

• ✅ Phase 1–7: ドメインモデル / arXiv・CiNii 検索 / 検索統合(重複除去・ランキング)/ arXiv・J-STAGE 本文解決 / PDF 収集 / MCP サーバー

• ⬜ Phase 8: 機関リポジトリ・DOI Resolver

• ⬜ Phase 9: SQLite 永続化(現状は検索結果がプロセス内メモリのため、サーバー再起動後は再検索が必要)

• ⬜ Skills(paper-discovery / literature-survey / paper-collection)

制約・ポリシー

• 公開・合法的に取得可能な本文のみ収集します(認証突破・Shadow Library 非対応)

• 各 API にはホスト単位の rate limit(arXiv 3 秒 / CiNii 1 秒 / J-STAGE 2 秒)を設けています

• ダウンロード対象 URL はサーバーが解決した候補のみに限定し、SSRF 検証を行います