# UniArticles MCP Server

[![License: AGPL-3.0-or-later](https://img.shields.io/badge/License-AGPL%203.0--or--later-blue.svg)](https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.html)
[![License: Dual (AGPL or Commercial)](https://img.shields.io/badge/License-Dual%3A%20AGPL%20%7C%20Commercial-orange.svg)](LICENSE)

[English Version](README_EN.md)

---

## 总览

亿文通（UniArticles）是一个实现了模型上下文协议 (MCP) 的统一学术文献检索服务器。截至 v3.5.0，它把 **9 个数据源、29 个工具**——Scopus、ScienceDirect、arXiv、PubMed、Crossref、Europe PMC、DOAJ、OpenAIRE、CORE——统一到同一套标准化接口下，供 LLM 客户端（Codex Desktop、Cherry Studio、Claude Desktop 等）调用。

## 功能特性

- **统一接口**: 所有数据源使用统一的返回结构。
- **多源支持**: 支持9个不同领域的、包括OA与非OA的数据源查询。
- **标准化返回**: 一致的 JSON 结构 (`ok`, `source`, `query`, `count`, `items`, `error`)。

## 当前支持的文献数据源

亿文通将以下 **9 个数据源**统一到同一套 MCP 接口下，全部返回相同的归一化 JSON 结构，且全部默认启用，共提供 **29 个工具**。除 arXiv 通过官方 `arxiv` Python 包封装外，其余每个数据源都是通过 `httpx` 直连该服务商的官方 REST API。

| 数据源 | 覆盖范围 | 接入方式 | API Key |
|---|---|---|---|
| **Scopus** | Elsevier 精选的摘要与引文数据库，覆盖自然科学、社会科学、艺术与人文。 | Elsevier REST API（`api.elsevier.com`），经 `httpx` 直连 | **必需** —— `ELSEVIER_API_KEY` |
| **ScienceDirect** | Elsevier 的同行评审期刊与图书全文平台。 | Elsevier REST API（`api.elsevier.com`），经 `httpx` 直连 | **必需** —— `ELSEVIER_API_KEY` |
| **arXiv** | 物理、数学、计算机科学、定量生物、经济学等领域的开放预印本。 | 官方 [`arxiv`](https://pypi.org/project/arxiv/) Python 包封装 | 无需 |
| **PubMed** | 美国国立医学图书馆（NCBI）收录的生物医学与生命科学文献。 | NCBI Entrez E-utilities REST API（`eutils.ncbi.nlm.nih.gov`），经 `httpx` 直连 | 可选 —— `NCBI_API_KEY`（仅提升限速） |
| **Crossref** | 覆盖所有学科的 DOI 注册元数据。 | Crossref REST API（`api.crossref.org`），经 `httpx` 直连 | 无需 |
| **Europe PMC** | EBI 的生命科学文献聚合库（区别于 NCBI PubMed），含 PMC 全文。 | Europe PMC REST API（`ebi.ac.uk/europepmc`），经 `httpx` 直连 | 无需 |
| **DOAJ** | 开放获取期刊目录（Directory of Open Access Journals）中的同行评审文章。 | DOAJ REST API（`doaj.org/api`），经 `httpx` 直连 | 无需 |
| **OpenAIRE** | 欧洲开放科学研究成果聚合库。 | OpenAIRE REST API（`api.openaire.eu`），经 `httpx` 直连 | 无需 |
| **CORE** | 汇聚全球仓储与期刊的开放获取论文聚合库；9 个数据源中唯一提供分布统计（年 / 出版社 / 学科等 facet）与机构库画像的源。 | CORE v3 REST API（`api.core.ac.uk`），经 `httpx` 直连 | 可选 —— `CORE_API_KEY`（使用 CORE 系工具时**强烈建议**配置，无 Key 为 token 计费的低额度档） |

## ⚠️ API 密钥说明

**本服务器提供的每一个工具、每一个数据源，都可以用您以个人身份申请的 API Key 访问，或者根本不需要 Key——没有任何一项需要机构订阅。** 9 个数据源中有 5 个完全不需要 Key，需要 Key 的 4 个也都支持个人免费申请。

| 密钥 | 用于 | 申请方式 |
| --- | --- | --- |
| `ELSEVIER_API_KEY` | Scopus + ScienceDirect（8 个工具） | 在 [Elsevier Developer Portal](https://dev.elsevier.com/) 注册免费个人账号后创建 API Key。**基础级、非商业性质的 Key 即可满足本服务器全部 Elsevier 相关工具，不需要机构订阅，也不需要 Insttoken**（已用真实的非商业 Key 逐一实测验证）。Scopus 是 Elsevier 旗下数据库，因此在密钥作用域允许的前提下，同一把 Key 也可用于其他 Elsevier API 服务。 |
| `CORE_API_KEY` | CORE（9 个工具） | 前往 [core.ac.uk/services/api#form](https://core.ac.uk/services/api#form) 申请。**可选**——不配置也能用，但额度低得多：未认证档为 **100 tokens/天、10 次/分钟**，且官方不提供 `fullText`；配置后为 **1,000 tokens/天、25 次/分钟**。使用 CORE 系工具时强烈建议配置。 |
| `NCBI_API_KEY` | PubMed（4 个工具） | 先在 [ncbi.nlm.nih.gov](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/) 登录 NCBI 账号，再到 [NCBI 账号设置页](https://account.ncbi.nlm.nih.gov/settings/) 申请。**可选**——不配置也能用；配置后仅将限速从 3 请求/秒提升到 10 请求/秒。 |

**完全不需要 API Key 的数据源**：arXiv、Crossref、Europe PMC、DOAJ、OpenAIRE。

**注意**：即使一个 Key 都不配置，服务器仍会注册并暴露全部 29 个工具——只有对需要 Key 的数据源的调用会失败，而且是以清晰的错误信息失败，不会从工具列表中悄悄消失。

## 安装与使用

### 方法一：直接集成到 LLM 客户端（推荐）
适用于 **Cherry Studio**、**LM Studio**、**Claude Desktop**、**Trae** 等。

**本项目已发布至 PyPI，您无需下载完整项目源码，直接通过配置即可使用。**
**由于上述 LLM 客户端通常内置了 Python 和 uv 环境，您无需额外下载**，只需在客户端的 MCP 配置文件（如 `claude_desktop_config.json`）中添加以下内容即可：

```json
{
  "mcpServers": {
    "uniarticles-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--refresh", 
        "uniarticles-mcp"
      ],
      "env": {
        "ELSEVIER_API_KEY": "your_elsevier_api_key_here",
        "NCBI_API_KEY": "your_ncbi_api_key_here",
        "CORE_API_KEY": "your_core_api_key_here"
      }
    }
  }
}
```

> **关于 `env` 字段**：只有 `ELSEVIER_API_KEY` 是必需的（用于 Scopus / ScienceDirect），其余全部为**可选项**——如果您没有某个 Key，请**整行删除**（JSON 不支持注释，且删除后剩下的最后一行末尾不能带逗号）。各可选字段说明：
>
> -  `ELSEVIER_API_KEY` —— Elsevier相关的服务必须提供  Key 才可使用（[在此申请](https://dev.elsevier.com/)）。
>
> - `NCBI_API_KEY` —— PubMed 无此 Key 也能用；配置后仅将限速从 3 请求/秒提升到 10 请求/秒（[在此申请](https://account.ncbi.nlm.nih.gov/settings/)）。
> - `CORE_API_KEY` —— CORE 无此 Key 也能用，但额度低得多（未认证档 100 tokens/天、10 次/分钟，且不提供 `fullText`；配置后 1,000 tokens/天、25 次/分钟），使用 CORE 系工具时强烈建议配置（[在此申请](https://core.ac.uk/services/api#form)）。

如果您不希望每次重启时强制刷新缓存包，则改为添加以下内容：（但这会导致包更新时您需要对包进行手动更新）

```json
{
  "mcpServers": {
    "uniarticles-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "uniarticles-mcp"
      ],
      "env": {
        "ELSEVIER_API_KEY": "your_elsevier_api_key_here",
        "NCBI_API_KEY": "your_ncbi_api_key_here",
        "CORE_API_KEY": "your_core_api_key_here"
      }
    }
  }
}
```

📖 **如果您在该方法下遇见了任何问题，详见：[傻瓜式配置攻略](https://my.feishu.cn/docx/MXUzdA0yMoTI2yxydM4c3g4onmh?from=from_copylink)**

如果您在启动服务时遇到 “MCP error -32000: Connection closed” 错误，请在 Cherry Studio 项目的该issue界面寻找解决方法：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio/issues/3264

### 方法二：本地安装（高级）
需要 Python 3.10+ 和 [uv](https://github.com/astral-sh/uv) (推荐) 或 pip。
此方法适合开发者或需要手动配置环境的用户。

**使用 uv:**
```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-username/UniArticles_MCPserver.git
cd UniArticles_MCPserver

# 同步依赖并运行
uv sync
uv run uniarticles-mcp
```

**使用 pip:**
```bash
# 克隆并设置虚拟环境
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -e .

# 运行
python -m uniarticles
```

#### 配置说明

在项目根目录创建 `.env` 文件：

```env
ELSEVIER_API_KEY=your_elsevier_api_key
# 必须配置。可以在 https://dev.elsevier.com/ 中申请。
NCBI_API_KEY=your_ncbi_api_key
# 可选。NCBI Entrez 无此 Key 也可用；配置后仅将 PubMed 限速从 3 请求/秒
# 提升到 10 请求/秒。免费申请：先登录 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/
# 再前往 https://account.ncbi.nlm.nih.gov/settings/
# 可选。CORE 无此 Key 也可用，但额度低得多（未认证档 100 tokens/天、
# 10 次/分钟，且不提供 fullText；配置后 1,000 tokens/天、25 次/分钟）。
# 使用 CORE 系工具时强烈建议配置。免费申请：https://core.ac.uk/services/api#form
CORE_API_KEY=your_core_api_key
```

#### 项目结构

```
src/
└── uniarticles/
    ├── server.py        # MCP Server 入口点
    └── sources/         # 数据源模块
        ├── arxiv.py
        ├── pubmed.py
        ├── scopus.py
        └── ...
pyproject.toml           # 项目元数据与依赖
```

#### 验证安装

本项目未附带独立的测试套件；请通过启动服务来验证安装是否成功。服务通过 stdio 通信，启动成功后会保持运行并静默等待客户端发来的 JSON-RPC 输入（按 `Ctrl+C` 退出）：

```bash
uv run uniarticles-mcp     # 使用 uv 安装时
# 或
python -m uniarticles      # 使用 pip 安装时
```

若进程启动过程中没有出现导入或配置错误，即表示安装正常。

## 可用工具列表

以下工具按数据源分组，每个数据源一张表格。**共注册 29 个工具**，只要对应数据源的 Key（如有要求）已配置即可全部使用。每个工具都返回相同的归一化 JSON 结构（`ok`、`source`、`query`、`count`、`items`、`error`）。

### Scopus

| 工具名 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
| `scopus_document_search_by_query` | `query`、`count`=5、`sort`="relevancy"、`view`="STANDARD" | 按查询串搜索 Scopus 文档。默认按相关度排序，因此用标题检索能直接返回目标文献本身，而不是最新的松散匹配；如需按日期排序请显式传 `sort="coverDate"`。 |
| `scopus_abstract_detail_by_eid` | `eid`、`view`="META" | 按 EID 获取归一化的摘要记录（标题、作者、机构、期刊、标识符）。摘要正文仅在更高级别、受订阅限制的视图下才会返回。 |
| `scopus_serial_title_by_issn` | `issn`、`view`="STANDARD" | 按 ISSN 查询期刊/连续出版物元数据（出版商、Open Access 状态、收录年份、学科领域、期刊主页）。 |
| `scopus_api_usage_status` | *（无）* | 检查 Elsevier API 用量/速率限制状态（通过 Scopus 端点）。 |
| `scopus_serial_title_search_by_criteria` | `title`、`issn`、`pub`、`subj`、`content`、`date`、`oa`、`start`、`count`、`view`="STANDARD"（均可选） | 按期刊名、出版商、学科、Open Access 状态等多个可选条件搜索期刊/连续出版物（无需 ISSN），结果含 SNIP/SJR 计量指标。`subj` 需传学科缩写（如 `COMP`）而非数字代码；`count` 上限为 200。 |
| `scopus_subject_classification_lookup_by_source` | `source`（必填：`scopus`/`scidir`）、`description`、`detail`、`code`、`abbrev`、`field` | 查询 Scopus/ScienceDirect 学科分类代码，用于构造更精确的检索查询。 |

### ScienceDirect

| 工具名 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
| `sciencedirect_article_retrieve_by_identifier` | `identifier`、`identifier_type`="pii"、`view`="META" | 按标识符（pii/doi/pubmed_id/eid）检索归一化的文章记录（标题、作者、期刊、标识符、主题）。 |
| `sciencedirect_article_object_by_identifier` | `identifier`、`identifier_type`="doi"、`view`="META" | 获取某篇文章的配图/表格/补充材料的元信息（文件名、MIME 类型、对象类型、下载链接）。仅返回对象清单与链接，不下载二进制内容本身。 |

### ArXiv

| 工具名 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
| `arxiv_paper_search_by_query` | `query`、`max_results`=10 | 按查询串搜索 arXiv 论文。 |
| `arxiv_latest_paper_list_by_category` | `category`（必填，如 `cs.AI`；多个用逗号分隔如 `cs.AI,cs.LG`）、`max_results`=10 | 列出指定 arXiv 分类下最新提交的论文。 |
| `arxiv_paper_detail_by_id` | `paper_id` | 按 ID 获取指定 arXiv 论文的元数据。 |

可用性提示：上游主机 `export.arxiv.org` 可能偶发卡住。在 2026-09-18 的全量回归中，`arxiv_paper_detail_by_id` 与 `arxiv_latest_paper_list_by_category` 均挂起约 5 分钟后以连接超时失败，而同一时刻、同一主机上的 `arxiv_paper_search_by_query` 在 1.4 秒内正常返回；约 15 分钟后故障自行恢复，三个工具全部正常。那次挂起原本是无上限的：`arxiv.Client` 根本不暴露任何超时参数，只有 `page_size` / `delay_seconds` / `num_retries`。自 v3.4.0 起，客户端改为**单次请求 15 秒超时 + 整体 45 秒兜底**，因此上游卡住时会快速失败并给出同时标明两个上限的可操作错误，而不是长时间挂起。`_verify/arxiv_timeout_check.py` 通过把客户端指向一个"只接受连接、从不响应"的本机监听来离线复现该行为；若真的遇到超时，可运行 `_verify/arxiv_connectivity_test.py` 做 DNS→TCP→TLS→HTTP 分层诊断，以区分上游卡顿与本机网络问题。

### PubMed（NCBI Entrez）

以下工具直连 NCBI E-utilities。无 Key 即可使用；配置可选的 `NCBI_API_KEY`（NCBI 免费申请）仅将限速从 3 请求/秒提升到 10 请求/秒。

| 工具名 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
| `pubmed_paper_search_by_query` | `query`、`max_results`=10 | 按关键词检索（ESearch + EFetch），返回归一化记录（标题、摘要、作者、期刊、doi、pmid、pmcid、关键词、日期）。 |
| `pubmed_paper_summary_lookup_by_pmids` | `pmids`（列表） | 对一批 PMID 做轻量元数据批量查询（ESummary），含检索工具没有的字段（pmcid、pubstatus、pmcrefcount、elocationid）。无效 PMID 会作为带 `error` 字段的条目返回。单次上限 200 个。 |
| `pubmed_related_article_search_by_pmid` | `pmid`、`max_results`=10 | 查询与某 PMID 主题相关的 PubMed 文献（ELink“相似文献”），返回相关 PMID 列表（已剔除该 PMID 自身）。 |
| `pubmed_pmc_linkage_lookup_by_pmid` | `pmid` | 查询某 PMID 的 PubMed Central 关联——`own_pmc_fulltext`（其自身的开放获取 PMC 记录，若有）与 `cited_by_pmc_articles`（引用它的 PMC 文章），两组明确区分。 |

### Crossref

| 工具名 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
| `crossref_work_search_by_query` | `query`、`max_results`=10 | 按关键词检索文献。无需 Key。 |
| `crossref_work_detail_by_doi` | `doi` | 按 DOI 查询单篇文献。无需 Key。 |

### Europe PMC

| 工具名 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
| `europepmc_paper_search_by_query` | `query`、`max_results`=10 | 检索 Europe PMC（EBI 生命科学聚合库，区别于 NCBI PubMed），仅返回首页结果。无需 Key。 |

### DOAJ

| 工具名 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
| `doaj_article_search_by_query` | `query`、`max_results`=10 | 检索开放获取期刊目录（DOAJ）。无需 Key。 |

### OpenAIRE

| 工具名 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
| `openaire_research_product_search_by_query` | `query`、`max_results`=10 | 检索 OpenAIRE（欧洲开放科学聚合库）。无需 Key。 |

### CORE

CORE 在本版本由 1 个工具扩展为 **9 个**（其余 8 个数据源共 20 个工具，合计 29）。它是本服务器唯一同时提供"**分布统计**"（年 / 出版社 / 学科等 facet）与"**机构库画像**"（某篇论文被哪些机构库采集）的数据源，其余 8 个源都只有"检索列表"或"按标识符取单条"。

**`work` 与 `output` 的区别**（选工具前先看这一句）：`work` 是 CORE **去重后的作品级记录**（同一篇论文只有一条）；`output` 是**未经去重的原始采集信号**（同一篇论文在几个机构库被采集就有几条）。要论文本身用 works 系工具，要看某个采集副本的许可/仓库信息才用 outputs 系工具。

| 工具名 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
| `core_work_search_by_query` | `query`、`max_results`=10（上限 100）、`offset`=0 | 按关键词检索 CORE 作品。`query` 支持 CORE 自身语法（`title:"…"`、`doi:"…"`、布尔与短语）；请求层已剔除 `fullText`，只返回题录与下载链接。 |
| `core_work_detail_by_identifier` | `identifier` | 按**裸 DOI**（如 `10.1038/nature12373`）或数字 CORE ID 取作品详情。注意 DOI 不要加 `doi:` 前缀（上游对前缀写法返回 404）；详情比检索结果多出 `data_providers` / `outputs` / `identifiers` 等字段。 |
| `core_work_outputs_by_id` | `identifier` | 取某作品在**各机构库中的版本实例**列表（未去重的采集副本），各项含 `download_url` / `license` / `fulltext_status` / `data_provider`。**只接受数字 CORE ID**——传 DOI 会 404，需先用 `core_work_detail_by_identifier` 取得数字 ID。 |
| `core_work_stats_by_id` | `identifier` | 取作品的生命周期时间戳（`deposited_date` / `published_date` / `updated_date` / `accepted_date`）。裸 DOI 与数字 ID 均可。 |
| `core_work_aggregate_by_query` | `query`、`fields`、`top_n`=10（上限 50） | 按关键词统计 CORE 文献的**分布**（年 / 作者 / 出版社 / 学科等）。返回的不是文献列表，而是每个维度一项（`field` / `total_buckets` / `top[{value, count}]`），`top` 按出现次数降序。`fields` 留空则由 CORE 决定返回哪些维度；显式传入用 camelCase 维度名（如 `["yearPublished","publisher"]`），不传时上游返回的默认维度名是 snake_case，两者都原样透出。每个维度上游最多返回 100 个取值。 |
| `core_data_provider_search_by_query` | `query`、`max_results`=10（上限 200） | 按关键词检索 CORE 的机构库 / 期刊源（data providers，不是论文）。返回 `id` / `name` / `type` / `url` / `software` / `country_code` 等。 |
| `core_data_provider_detail_by_id` | `provider_id`、`include_stats`=false、`include_outputs`=false | 按数字 ID 取机构库详情。两个可选开关各追加一次上游请求：`include_stats` 附带收录量统计，`include_outputs` 附带其下最多 25 条 outputs。子资源失败时主结果仍成功，失败原因写在该子键里（`{"ok": false, "error": "…"}`），不会丢掉已取到的详情。 |
| `core_output_detail_by_id` | `output_id` | 按数字 ID 取**原始采集记录**详情（`license` / `repositories` / `sdg` / `fulltext_status` / `source_fulltext_urls` 等）。需要作品级信息时请改用 works 系工具。 |
| `core_output_search_by_query` | `query`、`max_results`=10（上限 100） | 按关键词检索原始采集记录（outputs，未去重）。建议使用 `title:"…"` / `doi:"…"` 等字段限定写法——该端点历史上对部分查询表达式返回过上游 500（非本服务器行为），服务器**不会**自动重试，5xx 会原样返回并附上改用建议。 |

> 全部 CORE 工具均**无条件注册**（无 Key 也能调用，只是额度更低）。触发限流时错误信息会给出可重试时间与当前额度，并提示配置 `CORE_API_KEY`。

## 可参考agent提示词

```text
你是一名文献检索助手，已接入 UniArticles 的 MCP 工具。
请严格按以下四步依次执行，不要跳步。

第一步 —— 检索之前，先拆分我的需求。
用一句话复述我到底要什么，并拆出以下要素：
（a）主题/研究问题；（b）检索类型：广泛扫描 / 定位某一篇已知文献 / 按作者或期刊查找；
（c）学科领域；（d）时间窗口；（e）语言；（f）需要多少篇算够用。

第二步 —— 判断哪些数据源「一定不匹配」，并明确告诉我。
按以下规则直接跳过，不要调用这些源：
- 主题仅属生物医学/生命科学 —— 排除 arXiv（学科不对口）。注意 DOAJ、CORE、
  OpenAIRE 是全学科的开放获取聚合源，生物医学一样覆盖，不要按学科排除它们；
  它们是否该排除只取决于下一条。
- 主题属物理、数学、计算机、统计、定量生物学、经济学 —— arXiv 可用；
  其他学科（人文社科、临床医学等）—— 排除 arXiv（它只有预印本，没有期刊覆盖）。
- 我要找同行评审 / 主流期刊 / 非开放获取的文献 —— 排除 DOAJ、CORE、OpenAIRE
  （三者只收开放获取内容，会把结果集带偏）。
- 我要全文或 PDF —— UniArticles 的任何工具都不返回全文或二进制文件。
  请先说明这一点，然后只把各源用作「元数据 + 链接」。
- 我要非英文（如中文）文献 —— 本服务器不收录 CNKI / 万方 / 维普，没有任何中文
  数据库源。实测「深度学习」这类中文查询：Crossref、DOAJ、CORE 能返回中文题录，
  Europe PMC 返回中文期刊的英译题录（标题带方括号），Scopus 命中不稳定（同一查询
  0~1 条），PubMed 与 arXiv 为 0 条。请如实说明覆盖率远低于中文数据库，不要声称
  可以替代 CNKI/万方。
- Scopus、ScienceDirect —— 仅在 `ELSEVIER_API_KEY` 已配置时可用。若调用返回授权/
  配额错误，把该源标记为「不可用」后继续，不要悄悄放弃这部分需求。
无论如何至少保留两个数据源。

第三步 —— 在剩下的数据源中按以下顺序检索，并遵循对应的查询写法。
1. Scopus —— 定位已知文献用 TITLE("完整标题")；主题检索用
   TITLE-ABS-KEY(词 AND 词)；count 取 5–10。
2. Crossref —— 普通关键词检索；同时用它核对每篇文献的 DOI。
3. PubMed（仅生物医学）—— 定位已知文献用  完整标题[Title]，且不要加引号，
   加了引号反而返回 0 条。不要直接传一长句自然语言：诸如 "in" 这类停用词
   会让整条查询归零。多个词组之间请显式使用 AND。
4. Europe PMC —— 字段语法与 PubMed 一致，例如 TITLE:"完整标题"。
5. arXiv（仅限预印本学科）—— 定位已知文献用 ti:"完整标题"；主题检索用 all:词。
6. DOAJ、CORE、OpenAIRE —— 仅开放获取。DOAJ 的相关度排序偏弱，
   用标题式查询会返回明显离题的结果，因此每一条都必须先核对标题再写进结果。
   CORE 除了检索，还能给出**分布统计**（core_work_aggregate_by_query，比如这批
   文献都发在哪些年/出版社）与**机构库画像**（core_data_provider_* / 
   core_work_outputs_by_id，比如某篇论文被哪些机构库采集）；需要这类信息时
   直接调用对应工具，不要用其它源的结果自行拼凑。
7. ScienceDirect —— 只能按标识符查询（DOI/PII），它没有检索工具，不要试图检索。
每个源取 5–10 条。同一主题在多个源各查一遍是预期用法，而不是「失败后降级」。
任何源报错就跳过，并记录下来。

第四步 —— 汇总成表并汇报。
先按 DOI 去重，再按归一化标题去重。只输出一张 Markdown 表格，按发表时间由新到旧：

| 文献标题 | 标题翻译 | 发表时间 | 期刊/会议 | DOI 链接 | 文献源 | 内容介绍 |

- 标题翻译：把文献标题翻译成中文；若原标题已是中文，此列填「—」。
- DOI 链接：[10.xxxx/yyy](https://doi.org/10.xxxx/yyy) 格式；若无 DOI，则给出该源的原始链接。
- 内容介绍：1–2 句，且只能依据工具真实返回的摘要撰写。
  没有摘要时写「无摘要」，严禁自行编造或推测内容。
- 文献源：填工具返回的 `source` 值；同一篇文献被多个源命中时全部列出。
表格之后，再列出：跳过了哪些源及原因，以及哪些查询返回了 0 条结果。

我的需求：<在这里写下你要查找的内容>
```

---

## 🤝 贡献与共建

囿于笔者主修化学方向，对其他研究方向的数据库及API开发情况不甚了解，欢迎有志之士提出PR、贡献其他数据源。

## ⚖️ 协议与致谢

### 协议

**双许可：AGPL-3.0-or-later _或_ 商业授权**

本项目以 **GNU Affero 通用公共许可证 v3.0 或更高版本（AGPL-3.0-or-later）** 开源发布，全文见 [`LICENSE`](LICENSE)。你可以据此自由使用、修改与再分发，**包括商业用途**——前提是遵守 AGPL 条款：若你分发修改后的版本，或将其作为网络服务提供给用户，必须向这些用户提供对应的源代码。

💼 **商业授权**：
若 AGPL 的传染性条款不适合你的场景——例如需要闭源集成到商业产品中，或需要在不公开修改的前提下将修改版作为网络服务运营——可另行联系作者获取商业授权：wangzh685@mail2.sysu.edu.cn。

> 说明：此前“AGPL-3.0 with commercial restriction（商业使用受限）”的表述不准确，已在 v3.4.0 更正。AGPL 并不限制商业使用，它限制的是**闭源再分发与闭源网络服务**。

###  特别致谢

- **[ScopusMCP](https://github.com/qwe4559999/scopus-mcp)**:
  ScopusMCP是笔者第一个开发成功的文献检索MCP工具，但初始相当臃肿与难以移植，感谢舍友 [(https://github.com/qwe4559999)](https://github.com/qwe4559999) 提供的使用pypi和uv打包的建议。

### 特别声明

本项目使用了人工智能生成内容。