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Academia MCP

Academia MCP

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smithery.ai科学・教育9440 週間前に更新
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Academia MCP について

Academia MCP は、科学論文とデータセットの検索、取得、分析、レポート作成を行うツールを提供する MCP サーバーです。研究者や科学研究の自動化を想定しており、arXiv、ACL Anthology、Hugging Face、Web 検索などのソースを利用できます。LLM を用いた文書 QA や研究提案のツールもオプションで有効にできます。

主な機能

  1. 01arXiv の検索と論文のダウンロード
  2. 02ACL Anthology の検索
  3. 03Hugging Face データセットの検索
  4. 04Semantic Scholar の被引用・参考文献の取得
  5. 05Web 検索と PDF の読み取り
  6. 06オプションの LaTeX コンパイルと LLM ツール

活用シーン

  1. 01文献レビューのための論文の検索とダウンロード
  2. 02特定の論文を引用している論文や参考文献の一覧取得
  3. 03LaTeX レポートのコンパイルと PDF 内容の読み取り

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーとして、論文検索・分析ツールを stdio や HTTP トランスポートで Claude Desktop などの MCP クライアントに公開します。HTTP トランスポートではトークン認証も利用できます。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://server.smithery.ai/@IlyaGusev/academia_mcp/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://server.smithery.ai/@IlyaGusev/academia_mcp/mcp認証が必要

ツール

詳細

Academia MCP

PyPI CI License smithery badge Verified on MseeP

科学論文やデータセットの検索、取得、分析、レポート作成を行うツールを備えた MCP サーバーです。

機能
  • arXiv の検索とダウンロード
  • ACL Anthology の検索
  • Hugging Face データセットの検索
  • Semantic Scholar の引用と参考文献
  • Exa、Brave、または Tavily を使ったウェブ検索
  • ウェブページのクローリング、LaTeX のコンパイル、PDF の読み取り
  • ドキュメントへの質問応答や研究提案ワークフロー向けの、LLM を活用したオプションのツール
要件
  • Python 3.12+
インストール
  • pip を使用(エンドユーザー向け):
pip3 install academia-mcp
  • 開発向け(uv + Makefile):
uv venv .venv
make install
クイックスタート
  • HTTP で実行(デフォルトのトランスポート):
python -m academia_mcp --transport streamable-http
# OR
uv run -m academia_mcp --transport streamable-http
  • stdio で実行(Claude Desktop など、ローカルの MCP クライアント向け):
python -m academia_mcp --transport stdio
# OR
uv run -m academia_mcp --transport stdio

注:

  • トランスポート:stdio、sse、streamable-http。
  • host/port は HTTP トランスポートで使用され、stdio では無視されます。デフォルトのポートは 5056(または PORT)です。
認証

Academia MCP は、HTTP トランスポート(streamable-http と sse)でオプションのトークンベース認証をサポートしています。後方互換性を維持するため、認証はデフォルトで無効になっています。

認証を有効にする

ENABLE_AUTH 環境変数を true に設定します。

export ENABLE_AUTH=true
export TOKENS_FILE=/path/to/tokens.json  # Optional, defaults to ./tokens.json
トークンの管理

新しいトークンを発行します:

academia_mcp auth issue-token --client-id=my-client --description="Production API client"

# Issue token with 30-day expiration
academia_mcp auth issue-token --client-id=test-client --expires-days=30

# Issue token with custom scopes
academia_mcp auth issue-token --client-id=admin --scopes="read,write,admin"

有効なトークンを一覧表示します:

academia_mcp auth list-tokens

トークンを失効させます:

academia_mcp auth revoke-token mcp_a1b2c3d4e5f6...
トークンの使用

Bearer スキームを使って Authorization ヘッダーにトークンを含めるか、クエリパラメーター apiKey として指定します。

セキュリティに関する注意:

  • トークンは発行時に一度だけ表示されます。安全に保管してください。
  • 通信中のトークンを保護するため、本番環境では HTTPS を使用してください。
  • tokens.json ファイルは、制限付きの権限(モード 600)で自動作成されます。
  • トークンは平文で保存されます(ベアラートークンの標準的な慣行です)。トークンファイルを保護してください。
Claude Desktop の設定
{
  "mcpServers": {
    "academia": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "-m",
        "academia_mcp",
        "--transport",
        "stdio"
      ]
    }
  }
}
利用可能なツール(一行での説明)
  • arxiv_search:フィールド指定のクエリとフィルターを使って arXiv を検索します。
  • arxiv_download:ID で論文を取得し、構造化テキストに変換します(HTML/PDF モード)。
  • anthology_search:フィールド指定のクエリと任意の日付フィルターを使って ACL Anthology を検索します。
  • hf_datasets_search:フィルターと並べ替えを使って Hugging Face のデータセットを検索します。
  • s2_get_citations:指定した arXiv 論文を引用している論文を一覧表示します(Semantic Scholar Graph)。
  • s2_get_references:指定した arXiv 論文が参照している論文を一覧表示します。
  • visit_webpage:ウェブページを取得し、標準化します。
  • web_search:統合検索ラッパー。Exa/Brave/Tavily のキーが少なくとも1つ設定されている場合に利用できます。
  • exa_web_search、brave_web_search、tavily_web_search:プロバイダー固有の検索です。
  • get_latex_templates_list、get_latex_template:組み込みの LaTeX テンプレートを列挙して取得します。
  • compile_latex:WORKSPACE_DIR 内で LaTeX を PDF にコンパイルします。
  • read_pdf:PDF からページごとにテキストを抽出します。
  • download_pdf_paper、review_pdf_paper:PDF をダウンロードし、任意でレビューします(LLM とワークスペースが必要です)。
  • document_qa:提供されたドキュメントのチャンクについて質問に回答します(LLM が必要です)。
  • extract_bitflip_info、generate_research_proposals、score_research_proposals:研究提案を支援するツールです(LLM が必要です)。

利用可否に関する注意:

  • compile_latex、read_pdf、download_pdf_paper、review_pdf_paper を有効にするには、WORKSPACE_DIR を設定します。
  • LLM ツール(document_qa、review_pdf_paper、bitflip ツール)を有効にするには、OPENROUTER_API_KEY を設定します。
  • web_search とプロバイダーツールを有効にするには、EXA_API_KEY、BRAVE_API_KEY、TAVILY_API_KEY のいずれか、または複数を設定します。
環境変数

使用するツールに応じて、必要なものを設定します。

  • OPENROUTER_API_KEY:LLM 関連のツールに必要です。
  • BASE_URL:OpenRouter のベース URL を上書きします。
  • DOCUMENT_QA_MODEL_NAME:document_qa のデフォルトモデルを上書きします。
  • BITFLIP_MODEL_NAME:bitflip ツールのデフォルトモデルを上書きします。
  • TAVILY_API_KEY:web_search で Tavily を有効にします。
  • EXA_API_KEY:web_search と visit_webpage で Exa を有効にします。
  • BRAVE_API_KEY:web_search で Brave を有効にします。
  • WORKSPACE_DIR:生成ファイル(PDF、一時ファイル)の保存先ディレクトリです。
  • PORT:HTTP ポート(デフォルトは 5056)です。

これらはプロジェクトのルートにある .env ファイルに記述できます。

Docker

イメージをビルドします。

docker build -t academia_mcp .

サーバーを実行します(HTTP)。

docker run --rm -p 5056:5056 \
  -e PORT=5056 \
  -e OPENROUTER_API_KEY=your_key_here \
  -e WORKSPACE_DIR=/workspace \
  -v "$PWD/workdir:/workspace" \
  academia_mcp

または、既存のイメージを使用します:phoenix120/academia_mcp

例
Makefile のターゲット
  • make install:uv を使用して、編集可能モードでパッケージをインストールします
  • make validate:black、flake8、mypy(strict)を実行します
  • make test:pytest でテストスイートを実行します
  • make publish:uv を使用してビルドし、公開します
LaTeX/PDF の要件

LaTeX/PDF ツールを使用する場合にのみ必要です。LaTeX ディストリビューションがインストールされ、pdflatex と latexmk が PATH に設定されていることを確認してください。Debian/Ubuntu の場合:

sudo apt install texlive-latex-base texlive-fonts-recommended texlive-latex-extra texlive-science latexmk

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。