Arxiv MCP Server

arXiv研究助手MCP服务器是一个基于Python和FastMCP框架构建的本地服务器,专门用于与arXiv.org论文数据库交互。它提供关键词搜索、分类获取最新论文、论文详情查询、作者搜索、趋势分析等功能,并支持生成论文摘要和比较提示,方便用户高效探索学术文献。
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什么是arXiv Research Assistant?

这是一个专门为研究人员和学生设计的智能论文助手,可以快速访问arXiv.org上的数百万篇学术论文。它能帮助您通过关键词、作者或分类来查找论文,并提供论文详情和比较功能。

如何使用arXiv Research Assistant?

您可以通过Claude AI直接与服务器交互,或者运行本地服务器后通过命令行工具使用。主要功能包括论文搜索、详情查看和论文比较。

适用场景

适合学术研究、文献综述、追踪领域最新进展、查找特定作者的论文,以及快速比较相关论文的内容。

主要功能

关键词搜索通过关键词查找相关论文,可按相关性或时间排序
分类最新论文获取特定学科领域(如cs.AI、math.AP)的最新论文列表
论文详情通过arXiv ID获取论文的完整元数据,包括标题、作者、摘要等
作者搜索查找特定作者发表的所有论文
趋势分析(实验性)获取学科领域内的热门关键词和主题概览
摘要提示生成自动生成优化后的提示词,帮助AI更好地总结论文内容
比较提示生成为两篇论文生成结构化的比较提示,便于分析异同点

优势与局限性

优势
直接连接arXiv数据库,获取最新论文信息
支持多种搜索方式,满足不同研究需求
提供智能提示生成,优化AI辅助研究体验
轻量级设计,运行效率高
局限性
趋势分析功能目前使用模拟数据
需要基本的技术知识进行本地安装
部分高级功能仍在开发中

如何使用

安装服务器
通过Smithery自动安装或手动从PyPI安装
启动服务器
运行服务器程序
配置Claude AI
在Claude的MCP设置中添加服务器配置
开始使用
通过Claude AI界面与arXiv Research Assistant交互

使用案例

查找最新AI论文追踪人工智能领域的最新研究进展
研究特定主题深入研究某个特定主题的相关文献
作者研究概况了解某位作者的研究成果
论文比较比较两篇相关论文的异同

常见问题

如何知道某个学科的分类代码?
搜索结果数量有限制吗?
趋势分析功能的数据来源是什么?
服务器需要持续联网吗?
是否支持导出搜索结果?

相关资源

arXiv官网
开放获取学术论文平台
FastMCP框架文档
服务器使用的技术框架
Smithery安装指南
一键安装服务
GitHub仓库
项目源代码
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "arXivPaper": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "arxiv-paper-mcp"
      ]
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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