ScholarFetch

ScholarFetch

ScholarFetch は、以下の用途に対応するマルチエンジンの学術研究環境です。

• ターミナルを中心とした文献探索
• MCP を活用したエージェントのワークフロー
• 厳選した読書リストやエクスポート可能な研究コーパスの構築

以下を組み合わせています。

• 人間向けの高機能なインタラクティブ CLI
• 従来型の MCP サーバー（stdio）
• FastMCP サーバー（stdio、sse、streamable-http）

基本的な使い方はシンプルです。キーワード、DOI、または著者から始め、論文や参考文献をたどり、抄録や全文を確認し、重要なものを保存してから、統合用のコンパクトなコーパスをエクスポートします。

ScholarFetch の機能

• 複数の学術検索エンジンを並列で検索します
• 曖昧な著者の識別情報を解決し、著者の論文リストを展開します
• 参考文献を研究の主要なノードとしてたどります
• 利用可能な場合は、抄録や機械可読な全文を取得します
• インタラクティブな研究セッション中に、保存した論文のセットを管理します
• 引用情報、抄録、BibTeX、または全文コーパスをエクスポートします
• 同じ研究ワークフローを MCP エージェントに提供します
• 1 つの MCP セッション内で、状態を保持する保存済み論文コレクションを管理します

エンジン

• Elsevier（Scopus / Abstract / Article retrieval）
• OpenAlex
• Crossref
• arXiv
• Europe PMC
• Springer Nature（メタデータ + オープンアクセス）
• Semantic Scholar（DOI 拡充経路）

インストール

git clone https://github.com/laibniz/scholarfetch.git
cd scholarfetch
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .
scholarfetch

コンソールスクリプト：

• scholarfetch
• scholarfetch-mcp
• scholarfetch-fastmcp

代替方法：

python3 scholarfetch.py

認証情報

ScholarFetch は、プロバイダーの認証情報をサーバー側／クライアント側の環境変数から読み込みます。

デフォルトの環境ファイル：

• .scholarfetch.env

一般的な変数：

ELSEVIER_API_KEY=...
ELSEVIER_INSTTOKEN=...
SPRINGER_META_API_KEY=...
SPRINGER_OPENACCESS_API_KEY=...

注意：

• ELSEVIER_INSTTOKEN は任意です
• プロバイダーの利用権限とレート制限は引き続き適用されます
• MCP ツールでは、ツール引数として API キーを受け付けません

CLI での研究ワークフロー

ScholarFetch CLI は、研究対象をたどって調査するために設計されています。

一般的な流れ：

1. トピック、DOI、または著者から始めます。
2. 論文を確認します。
3. 抄録または全文を読みます。
4. 参考文献をたどります。
5. 関連する著者に移動します。
6. 有望な論文を保存します。
7. 以降の作業に使うコーパスをエクスポートします。

例：

/search graph neural networks
/author Albert Einstein
/papers 1 has:abstract
/article 1
/refs 1
/saved
/export fulltext dummy corpus.txt

CLI の機能

• ツリーナビゲーションに対応したインタラクティブな選択画面
• 現在の研究位置を示すパンくずリスト
• OPEN、ABSTRACT、TEXT、REFS、AUTHOR のアクションバー
• Backspace で親ノードに移動
• Esc でプロンプトに戻る
• 論文リストまたは参考文献リストから S で論文を保存
• X で保存済みリストから削除
• 論文から AUTHOR アクションを実行すると、以下を選択できます。
  • 1 人の著者
  • ALL AUTHORS
• 参考文献リストは論文リストと同様に操作できます。
  • open
  • abstract
  • text
  • refs
  • author
• 論文の利用可能性を自動で表示します。
  • 抄録の利用可能性
  • 全文の利用可能性
• 処理に時間がかかる遷移の進行状況を表示します
• 参考文献のプレビュー生成を中断でき、中断前までの結果は保持されます

CLI の主なコマンド

• /search <keywords|doi|person name>
• /author <name>
• /papers <author name|index> [filters]
• /doi <doi>
• /open <index>
• /abstract <doi|index>
• /article <doi|index>
• /refs <doi|index>
• /ref <index>
• /saved
• /export [format style path ...]
• /import [path]
• /pick [mode]
• /config
• /engines
• /help

論文フィルター

/papers と併用します。

• year>=YYYY、year<=YYYY、year=YYYY
• has:abstract、has:doi、has:pdf、has:fulltext
• venue:<text>、title:<text>、doi:<text>

例：

/papers 1 year>=2020 has:abstract
/papers 1 has:fulltext
/papers andrea de mauro venue:marketing

エクスポートモード

ScholarFetch は、保存済みの論文セットから 4 種類のエクスポートモードを利用できます。

• bib
  • 引用管理ソフトや書誌ツール向けの BibTeX
• citations
  • harvard、apa、または ieee 形式で引用情報のみをエクスポート
• abstracts
  • 保存済みの各論文のメタデータ + 抄録
• fulltext
  • 利用可能な場合、メタデータ + 抄録 + 全文
  • 参考文献を含めるかどうかを選択可能

これにより、ScholarFetch は後続の統合を行うエージェント向けのコーパス構築ツールとして役立ちます。

MCP サーバー

ScholarFetch は、MCP を通じて同じ研究モデルを提供します。

モード：

• Classic MCP（stdio）：python3 scholarfetch_mcp.py
• FastMCP stdio：python3 scholarfetch_fastmcp.py --transport stdio
• FastMCP SSE：python3 scholarfetch_fastmcp.py --transport sse --host 127.0.0.1 --port 8000
• FastMCP streamable HTTP：python3 scholarfetch_fastmcp.py --transport streamable-http --host 127.0.0.1 --port 8000 --http-path /mcp

検証：

python3 scholarfetch_mcp.py --self-test
python3 scholarfetch_fastmcp.py --self-test

公開デモエンドポイント：

• Web UI：https://huggingface.co/spaces/Laibniz/ScholarFetch_Web
• 公開 MCP エンドポイント：https://laibniz-scholarfetch-web.hf.space/mcp/
• MCP Registry の掲載情報：io.github.laibniz/scholarfetch

MCP 研究モデル

この MCP サーバーは、単発の呼び出しだけでなく、エージェントのワークフロー向けに設計されています。

エージェントは次のことができます：

1. 論文を検索する
2. 著者を特定する
3. 著者の論文を検索範囲に追加する
4. 要約／全文を読む
5. 参考文献を検索範囲に追加する
6. 有望な論文を、名前付きのメモリー内の読書リストに保存する
7. 読書リストを次の形式でエクスポートする：
   • 引用情報
   • 要約
   • BibTeX
   • 全文コーパス

これにより、エージェントは1つの MCP セッション内で対象を絞った研究セットを構築し、エクスポートした成果物を別の統合ステップに渡すことができます。

ツールモデルの詳細は、MCP_SERVER.md を参照してください。

リポジトリ内のファイル

• scholarfetch.py：CLI のエントリーポイント
• scholarfetch_cli.py：CLI の中核機能と検索ロジック
• scholarfetch_mcp.py：Classic MCP サーバー
• scholarfetch_fastmcp.py：FastMCP サーバー
• MCP_SERVER.md：MCP の使用ガイド
• AGENTS.md：エージェント向けワークフローガイド
• SKILL.md：体系的な調査スキルガイド
• SKILLS.md：エージェント向けスキル文書の一覧
• CONTRIBUTING.md：コントリビューター向け情報

エージェント向け

MCP 対応システムから ScholarFetch を実行する場合は、次の文書をお読みください：

• AGENTS.md
• SKILL.md
• SKILLS.md

これらの文書では、単なる検索 API としてではなく、文献調査環境として ScholarFetch を使用する方法を説明しています。

コントリビューション

CONTRIBUTING.md を参照してください。

セキュリティ

SECURITY.md を参照してください。

ライセンス

MIT License。LICENSE を参照してください。