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morosss-sdfsdf について

Paper Search MCP は、研究者や AI を活用した研究ワークフロー向けの Python サーバーで、学術論文を検索・ダウンロードできます。複数の学術情報源に対応し、論文情報を統一形式で返します。

主な機能

  1. 017つの学術情報源を検索
  2. 02論文 PDF をダウンロード
  3. 03論文情報を統一形式で返却
  4. 04非同期ネットワークリクエスト
  5. 05対応プラットフォームの拡張

活用シーン

  1. 01複数の学術情報源から論文を検索
  2. 02確認用に論文 PDF をダウンロード
  3. 03サーバーに新たな学術情報源を追加

MCP 対応

MCP クライアントに論文検索と PDF ダウンロードのツールを提供し、Claude Desktop などのクライアントで利用できます。

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/@morosss/sdfsdf/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/@morosss/sdfsdf/mcp認証が必要

ツール

詳細

Paper Search MCP

arXiv、PubMed、bioRxiv、Sci-Hub(任意)など、複数のソースから学術論文を検索・ダウンロードするための Model Context Protocol(MCP)サーバーです。Claude Desktop などの大規模言語モデルとのシームレスな統合を目的に設計されています。

PyPI License Python smithery badge


目次


概要

paper-search-mcp は、さまざまなプラットフォームから学術論文を検索・ダウンロードできる Python ベースの MCP サーバーです。論文を検索するツール(例:search_arxiv)や PDF をダウンロードするツール(例:download_arxiv)を提供し、研究者や AI 主導のワークフローに最適です。MCP Python SDK で構築されており、Claude Desktop などの LLM クライアントとシームレスに連携します。


機能

  • 複数のソースに対応:arXiv、PubMed、bioRxiv、medRxiv、Google Scholar、IACR ePrint Archive、Semantic Scholar から論文を検索・ダウンロードできます。
  • 標準化された出力:Paper クラスを介して、論文を一貫した辞書形式で返します。
  • 非同期ツール:httpx を使用してネットワークリクエストを効率的に処理します。
  • MCP との統合:LLM のコンテキストを強化するための MCP クライアントに対応しています。
  • 拡張しやすい設計:academic_platforms モジュールを拡張することで、新しい学術プラットフォームを簡単に追加できます。

インストール

paper-search-mcp は uv または pip を使ってインストールできます。すぐに使い始めるためのクイックスタートと、開発向けの詳細なセットアップ方法を紹介します。

Smithery 経由でのインストール

Smithery を使って、Claude Desktop 用の paper-search-mcp を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @openags/paper-search-mcp --client claude
クイックスタート

サーバーをすぐに実行したいユーザー向けの手順です。

  1. パッケージのインストール:

    uv add paper-search-mcp
    
  2. Claude Desktop の設定: この設定を ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(Mac)または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows)に追加します。

    {
      "mcpServers": {
        "paper_search_server": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "run",
            "--directory",
            "/path/to/your/paper-search-mcp",
            "-m",
            "paper_search_mcp.server"
          ],
          "env": {
            "SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY": "" // Optional: For enhanced Semantic Scholar features
          }
        }
      }
    }
    

    注:/path/to/your/paper-search-mcp を実際のインストール先のパスに置き換えてください。

開発者向け

コードを変更したり、貢献したりしたい開発者向けの手順です。

  1. 環境のセットアップ:

    # Install uv if not installed
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    
    # Clone repository
    git clone https://github.com/openags/paper-search-mcp.git
    cd paper-search-mcp
    
    # Create and activate virtual environment
    uv venv
    source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
    
  2. 依存関係のインストール:

    # Install project in editable mode
    uv add -e .
    
    # Add development dependencies (optional)
    uv add pytest flake8
    

貢献

貢献を歓迎します!始める手順は次のとおりです。

  1. リポジトリをフォーク: GitHub で「Fork」をクリックします。

  2. クローンしてセットアップ:

    git clone https://github.com/yourusername/paper-search-mcp.git
    cd paper-search-mcp
    pip install -e ".[dev]"  # Install dev dependencies (if added to pyproject.toml)
    
  3. 変更を加える:

    • academic_platforms/ に新しいプラットフォームを追加します。
    • tests/ のテストを更新します。
  4. プルリクエストを送信: 変更をプッシュし、GitHub で PR を作成します。


デモ

デモ

TODO

今後対応予定の学術プラットフォーム
  • [√] arXiv
  • [√] PubMed
  • [√] bioRxiv
  • [√] medRxiv
  • [√] Google Scholar
  • [√] IACR ePrint Archive
  • [√] Semantic Scholar
  • PubMed Central (PMC)
  • Science Direct
  • Springer Link
  • IEEE Xplore
  • ACM Digital Library
  • Web of Science
  • Scopus
  • JSTOR
  • ResearchGate
  • CORE
  • Microsoft Academic

ライセンス

このプロジェクトは MIT License のもとでライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。


paper-search-mcp で充実した研究をお楽しみください!問題が発生した場合は、GitHub issue を作成してください。

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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。