Scholar MCP

論文を見つけ、証拠をたどり、研究分野を築きましょう。

Scholar MCP は、自然言語の質問から論文を見つけ、引用や関連研究をたどり、一次テキストを開きます。選んだ論文やメモをローカルライブラリに保存すれば、セッションをまたいで研究内容を引き継げます。

クイックデモ

途切れのないエージェントのフロー：search_papers → build_paper_graph → paper_info + read_paper → paper_library → ライブラリコネクター。

仕組み

エージェントは、stdio または Streamable HTTP 経由で型付きの MCP ツールを呼び出します。Scholar は簡潔なテキストと構造化データを返し、永続化された SQLite ライブラリが FTS5 検索、PDF 添付ファイル、JSONL スナップショット、Obsidian、Zotero、Notion のコネクターを支えます。

クイックスタート

Claude Code：

claude mcp add scholar -- uvx --python 3.12 \
  --find-links https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.8.5/wheel-index.html \
  --from 'scholar-mcp[rerank]==0.8.5' scholar-mcp

Claude Desktop または任意の stdio MCP クライアント：

{
  "mcpServers": {
    "scholar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python", "3.12",
        "--find-links", "https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.8.5/wheel-index.html",
        "--from", "scholar-mcp[rerank]==0.8.5", "scholar-mcp"
      ]
    }
  }
}

直接起動するサーバーでは、コンパクトなコアプロファイルを利用できます。uv をインストールすると、Python 3.12 と CPU リランカーが自動的に準備されます。オプションのソースキーを設定すると、より広範な検索範囲と高いスループットを利用できます。macOS デスクトップバンドルには Python と依存関係が含まれています。ポータブルランチャーは、uv がないマシンにも対応します。

このリポジトリには、引用グラフ、ローカル論文ライブラリ、Deep Research スキルを備えたリサーチプラグインも含まれています。

# Codex
codex plugin marketplace add Liyux3/scholar-mcp
codex plugin add scholar-mcp@scholar-mcp

# Claude Code
claude plugin marketplace add Liyux3/scholar-mcp
claude plugin install scholar-mcp@scholar-mcp

同じプラグインディレクトリは、Cursor、Pi、および互換性のあるハーネスで Agent Plugins 標準に準拠しています。OpenCode は uvx scholar-mcp をローカル MCP として起動できます。Pi では pi-mcp-adapter を利用できます。

リリース成果物には、PyPI パッケージ、マルチアーキテクチャの GHCR イメージ、macOS MCPB バンドルも含まれています。詳しくは、配布マトリックスをご覧ください。

ツール

scholar://status は、ツールの一覧を占有せずに、ソースの利用可否と実際に使用されたリランカーを報告します。ツールの応答には簡潔な YAML テキストが含まれ、構造化された MCP データも公開されます。

同梱の Deep Research スキルは、検索、論文の確認、グラフの探索、選択したライブラリへの書き込みを組み合わせ、更新され続ける分野マップを作成します。

検索

キーワード API には、計測済みのソース別クエリ予算が適用されます。セマンティックエンドポイントには元の質問がそのまま渡されます。各ソースの結果は個別に、単一の正規化されたエビデンスプールに加えられます。 DOI、arXiv、Semantic Scholar、OpenAlex、PubMed、OpenReview の各 ID をもとに、検索結果を統合します。重複レコードは何度も表示されるのではなく、相互に補完するメタデータと独立したソースのエビデンスとして活用されます。

設定されている場合、DashScope の qwen3-rerank を主要なリランカーとして使用します。FlashRank のローカルフォールバックを使うには、rerank エクストラをインストールしてください：uvx --from 'scholar-mcp[rerank]' scholar-mcp。コンテナと MCPB バンドルにはこのエクストラが含まれています。ローカルモデルは初回使用時にダウンロードされ、アプリケーションのデータディレクトリに保存されます。検索では、最初の一致候補をランク付けし、有力な論文から関連情報をたどった後、候補を統合して再ランク付けします。メタデータの補完はソースの取得と並行して行われ、大規模な候補セットはモデルサービスのドキュメント数とトークン数の上限に合わせて分割し、スコアを付けます。

DASHSCOPE_HTTP_BASE_URL=https://<workspace-id>.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1
SCHOLAR_RERANK_MODEL=qwen3-rerank

Request:  query, documents, top_n, model
Response: results: [{index, relevance_score}]

通常のレスポンスでは論文を中心に表示し、利用可能性が検索に影響した場合は簡潔な警告を添えます。debug=true を指定すると、ソースのカバレッジ、実際に使用されたリランカー、ソースごとの検索結果数、レイテンシ、来歴、詳細なエラーを含む _meta が追加されます。並列検索の基本タイムアウトは 30 秒で、SCHOLAR_SOURCE_BUDGET_S で変更できます。Google Scholar のページネーションでは、複数ページ分の取得済み結果を保持するため、タイムアウトが最大 120 秒まで延長されることがあります。

検索品質の実測値

固定した条件で実施したLitSearchの比較では、ScholarはExaの論文検索と比べて、上位5件でのクエリヒット率が10ポイント高く、上位20件では6ポイント高くなりました。

ScholarはExaが見つけられなかった上位5件の論文を9件見つけ、ExaはScholarが見つけられなかったものを4件見つけました。

引用グラフと論文ライブラリ

ローカルコレクションの実データから描画されるグラフにより、基盤となる論文、分野をつなぐ論文、そして分野を前進させる論文が明らかになります。安定した識別子と並列の引用探索によって、規模が大きくなってもマップのつながりを維持します。

論文ライブラリは、WALトランザクションとFTS5検索を備えた、永続的なSQLiteデータベースを唯一の正本として使用します。既存のJSONLコレクションは自動的に移行され、互換性スナップショットとして引き続き利用できます。安定した識別子、メモ、タグ、PDFパス、コネクターID、同期リビジョンは、同じ正規レコードに紐づいたまま保持されます。

デフォルトのデータ配置：

~/.scholar-mcp/
├── papers/    persistent PDFs
├── kb/
│   ├── library.sqlite3    authority + FTS5 + sync state
│   └── *.jsonl            compatibility snapshots
└── vault/                 Markdown projections and wikilinks

ライブラリコネクター

# No login: write directly into an Obsidian vault
scholar-mcp library export obsidian --collection rag --path /path/to/vault

# Dry-run by default; add --apply for external writes
scholar-mcp library sync zotero --collection rag
scholar-mcp library publish notion --collection rag

Obsidian は、Markdown のライブ投影です。Zotero は、書誌アイテム、コレクション、タグ、メモを管理します。Notion には、一方向の文献リストビューが送信されます。外部コネクターは ID、バージョン、コンテンツハッシュを SQLite に保持するため、変更のない論文が二重に公開されることはありません。

論文へのアクセス

read_paper は一時的な PDF を使用し、デフォルトでは 1〜10 ページを読み取ります。通常、これで AI カンファレンス論文の結論まで確認できます。ページ情報付きの Markdown、表の構造が信頼できる場合は構造化された表、図や視覚的な表のフォールバックに使うキャプションセレクターを返します。visual="Figure 3" または返された別のセレクターを渡すと、該当ページのテキストとともに、対象を絞ったページの切り抜き画像を 1 つ受け取れます。参考文献や付録に進むには、pages="11-20" を渡します。抽出後、PDF は削除されます。download_paper はステージングファイルにストリーミングし、検証済み PDF をアトミックに公開して、有効なローカルコピーがあれば再利用し、選択したコレクションにメタデータをインデックスします。

共通の解決チェーンは、次のとおりです。

1. arXiv や Europe PMC などの、ネイティブなオープンアクセスレコードおよび正規アーカイブ
2. 登録済みリポジトリリゾルバー：CORE、OpenAIRE、HAL、Zenodo、DOAJ
3. bioRxiv、medRxiv、SSRN、ChemRxiv、その他のプレプリントサーバー
4. Unpaywall と、オプションの機関プロキシ

scholar-mcp sources を実行すると、レジストリから生成された機能マトリックスが表示されます。設定済みの検索プロバイダーをテストするには --check を追加します。1 つのプロバイダーを調べるには、--check --source arxiv --query "retrieval augmented generation" を追加します。Atom API が利用できない場合、arXiv は独自の HTTPS 検索にフォールバックします。Zenodo は PDF の解決には使われますが、公開レコードの範囲が広く、検索の価値に比べて候補のノイズが増えるため、デフォルトの検索対象には含まれません。

ライブラリプロキシ経由のアクセス

ペイウォールのある論文の場合、download_paper は大学図書館の EZproxy ログインを経由して取得できます。これは Unpaywall の後、オプションの Sci-Hub ステップの前に実行され、リクエストした単一の論文にのみ適用されます。Scholar がパスワードを尋ねたり、保存したりすることはありません。ログイン後に、ご自身のブラウザーからエクスポートしたセッション Cookie を再利用します。

1. LIBRARY_PROXY_PREFIX に、論文のアドレスより前にある図書館のプロキシログインのプレフィックスを設定します。例：https://proxy.library.example.edu/login?url=。プロキシ経由のリンク、または図書館のブックマークレットからコピーしてください。特定の機関を前提とすることはありません。
2. Edge または Chrome で図書館のプロキシにログインし、プロキシ経由のページを開きます。
3. cookies.txt 拡張機能を使い、プロキシドメインの Cookie を Netscape cookies.txt 形式でエクスポートします（例：Get cookies.txt LOCALLY。Edge では Chrome ウェブストアの拡張機能をインストールできます）。ファイルを安全な場所に保存し、LIBRARY_PROXY_COOKIES にそのパスを設定します。
4. 新しい環境変数を読み込ませるため、MCP クライアントを再起動します。

ライブラリのセッションは短期間で期限切れになり、管理も図書館側で行われるため、数時間後、または図書館がセッションを終了した時点でエクスポートした Cookie は使えなくなります。プロキシがログインページを返すと、ダウンロードメッセージにセッションの期限切れが表示されます。再度ログインし、新しいファイルをエクスポートしてください。このファイルは有効なセッション認証情報です。git や共有フォルダーに含めないでください。読み取られるのはプロキシドメインに属する Cookie のみで、ファイル内のその他の Cookie は無視されます。ダウンロードに失敗すると、ログイン中のブラウザーで開けるプロキシ経由のリンクがメッセージに含まれます。

ターミナルで HTTP プロキシを使用している場合は、ログイン済みブラウザーと同じネットワーク経路を使ってライブラリへのリクエストを行ってください。図書館に直接アクセスするには、図書館のプロキシホスト名とサブドメインを NO_PROXY に追加します。

設定

すべての認証情報は任意であり、MCP プロセスの環境内に保持されます。

モデルに返されるエラーでは、リクエスト URL と認証情報が伏せられます。 OpenReview の公開投稿は、アカウントやパスワードなしで検索されます。

開発

git clone https://github.com/Liyux3/scholar-mcp.git
cd scholar-mcp
uv sync --extra dev
uv run pytest

ユニットテストはデフォルトで実行されます。ライブ API テストは uv run pytest -m integration で個別に実行してください。

コネクターと機能への貢献については、CONTRIBUTING.md に従ってください。セキュリティ上の問題は、SECURITY.md に記載された非公開の手順で報告してください。引用メタデータは CITATION.cff で確認できます。

ローカルクライアントと Docker クライアントは、デフォルトで stdio を使用します。Streamable HTTP を使用するには SCHOLAR_MCP_TRANSPORT=http を設定してください。デフォルトのエンドポイントは /mcp です。

ライセンス

Apache License 2.0