学术论文搜索 MCP 服务器

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，支持从多个来源搜索和检索学术论文信息。

该服务器为大型语言模型（LLMs）提供：

• 实时学术论文搜索功能
• 论文元数据和摘要的访问
• 获取可用全文内容的功能
• 符合 MCP 规范的结构化数据响应

虽然主要针对与 Anthropic 的 Claude 桌面客户端集成设计，但 MCP 规范允许与其他支持工具/功能调用能力的 AI 模型和客户端兼容（例如 OpenAI 的 API）。

注意：此软件处于积极开发阶段。功能和特性可能会发生变化。

特性

该服务器暴露了以下工具：

• search_papers：在多个来源中搜索学术论文

  • 参数：
    • query (str): 搜索查询文本
    • limit (int, 可选): 结果的最大数量（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：包含全面论文元数据的格式化字符串，包括：
    • 标题、作者、年份
    • DOI、标题、摘要

• search_by_topic：按主题搜索论文

  • 参数：
    • topic (str): 搜索的主题或关键词
    • year_range (tuple, 可选): 年份范围（例如 (2015, 2023)）
    • language (str, 可选): 论文语言（例如 "English"、"Chinese" 等）
  • 返回：包含匹配论文标题和摘要的列表

安装

使用 Smithery

通过以下命令安装并运行服务器：

smithery install @afrise/academic-search-mcp-server
smithery run

手动安装（使用 uv）

1. 克隆仓库：git clone https://github.com/yourusername/academic-paper-search.git
2. 安装依赖项：

   cd academic-paper-search
   pip install -r requirements.txt
   

3. 设置环境变量：

   export API_KEY=your_api_key_here  # 如果需要身份验证
   

4. 启动服务器：

   python server.py
   

使用

在 Claude 桌面客户端中配置服务器：

1. 打开设置，导航到插件部分。
2. 添加以下 JSON 配置：

   {
     "server_url": "http://localhost:8000",
     "api_key": "your_api_key_here"
   }
   

开发

该项目使用以下技术：

• Python MCP SDK: 提供 MCP 协议支持
• FastMCP: 高性能的 MCP 服务器框架
• httpx: 异步 HTTP 客户端和服务器

API 来源：

• Semantic Scholar API: 提供高质量的学术论文数据
• Crossref API: 获取出版物元数据

许可证

该项目采用 AGPL-3.0 协议，具体内容请参阅 LICENSE 文件。

贡献指南

欢迎贡献！以下是参与方式：

1. Fork 仓库：git clone https://github.com/yourusername/academic-paper-search.git
2. 创建功能分支：git checkout -b feature/amazing-feature
3. 提交更改：git commit -m 'Add amazing feature'
4. 推送到分支：git push origin feature/amazing-feature
5. 提交 Pull Request

注意事项：

• 遵循现有的代码风格和约定
• 为新功能添加测试
• 更新相关文档
• 确保更改符合 AGPL-3.0 许可证条款

通过参与此项目，您同意您的贡献将根据 AGPL-3.0 许可证发布。