mcp-scholarly MCP server

mcp-scholarly MCP サーバー

正確な学術論文を検索するための MCP サーバーです。今後、さらに多くの学術情報プロバイダーを追加する予定です。

検索ツール

• search-arxiv — arXiv 検索（キーは不要です）
• search-google-scholar — scholarly ライブラリを使用した Google Scholar 検索（無料のプロキシプール）
• search-google-web — SerpBase API を使用した Google ウェブ検索。オプションです。SERPBASE_API_KEY が設定されている場合のみ登録されます。キーは https://serpbase.dev/dashboard/api-keys で取得できます（無料プランを利用できます）。

コンポーネント

ツール

サーバーは次のツールを実装しています：

• search-arxiv：指定されたキーワードに関連する論文を arxiv で検索します。
  • 必須の文字列引数として「keyword」を受け取ります

クイックスタート

インストール

Claude Desktop

MacOS の場合：~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

開発版／未公開サーバーの設定

``` "mcpServers": { "mcp-scholarly": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/Users/adityakarnam/PycharmProjects/mcp-scholarly/mcp-scholarly", "run", "mcp-scholarly" ] } } ```

公開済みサーバーの設定

``` "mcpServers": { "mcp-scholarly": { "command": "uvx", "args": [ "mcp-scholarly" ] } } ```

または、Docker を使用している場合

公開済み Docker サーバーの設定

``` "mcpServers": { "mcp-scholarly": { "command": "docker", "args": [ "run", "--rm", "-i", "mcp/scholarly" ] } } ```

Smithery 経由でインストールする

Smithery 経由で Claude Desktop に mcp-scholarly を自動インストールするには：

npx -y @smithery/cli install mcp-scholarly --client claude

開発

ビルドと公開

パッケージを配布できる状態にするには：

1. 依存関係を同期し、ロックファイルを更新します：

uv sync

2. パッケージの配布物をビルドします：

uv build

これにより、dist/ ディレクトリにソース配布物と wheel 配布物が作成されます。

3. PyPI に公開します：

uv publish

注：環境変数またはコマンドフラグで PyPI の認証情報を設定する必要があります：

• トークン：--token または UV_PUBLISH_TOKEN
• またはユーザー名／パスワード：--username／UV_PUBLISH_USERNAME と --password／UV_PUBLISH_PASSWORD

デバッグ

MCP サーバーは stdio 経由で実行されるため、デバッグは難しい場合があります。最適なデバッグ体験を得るために、MCP Inspector の使用を強くおすすめします。

次のコマンドを使って、npm 経由で MCP Inspector を起動できます：

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /Users/adityakarnam/PycharmProjects/mcp-scholarly/mcp-scholarly run mcp-scholarly

起動すると、Inspector にブラウザーからアクセスできる URL が表示され、デバッグを開始できます。

zorp での使用

zorp で validate を実行するには、検索機能を備えた MCP ツールが必要です。このサーバーはそのチェックを満たします。zorp はツール名に検索を表す動詞が含まれているかを確認し、これらのツールの名前は search-arxiv と search-google-scholar だからです。

zorp-agent --yes \
  --mcp "stdio:scholarly:uv:run:mcp-scholarly" \
  validate "<your research question>"

または、一度設定して、実行のたびに読み込まれるようにします。

# .zorp/mcp.toml
[[server]]
name = "scholarly"
transport = "stdio"
command = "uv"
args = ["run", "mcp-scholarly"]
trust = "sandbox"
timeout_secs = 60

以下は、想定ではなく zorp のトランスポートを基準に測定した内容です。

• search-arxiv は約 1 秒で応答します。zorp のデフォルトの stdio 読み取り時間は 30 秒なので、デフォルト設定で余裕があります。上記の timeout_secs = 60 は、scholarly と無料のプロキシプールを経由し、動作の予測がはるかに難しい search-google-scholar のための余裕です。
• ログは stderr に出力されます。stdout に届くのは JSON-RPC のみで、zorp が必要とする改行区切りのフレーミングに対応しています。
• 空のキーワードが渡された場合、空の検索結果ではなく MCP ツールエラーが返されます。zorp にとって、この違いは重要です。「先行研究なし」のように見える検索失敗は、エビデンスレコードに誤った新規性スコアを記録させてしまうためです。
• arxiv は、無意味なものを含むあらゆるクエリに対して、ベストエフォートの一致結果を返します。そのため、結果が空でないことだけでは、先行研究が存在する証拠にはなりません。モデルが読むテキストであるツールの説明にも、その旨を記載しています。