paper-mcp

paper-mcp

https://latex-tools.online/mcp で提供される、学術論文の検索、全文取得、画像→LaTeX に対応したリモート呼び出し可能な MCP サーバーです。

3つのコーパスを、正規化された単一のインターフェースで利用できます。

• arxiv（デフォルト） — 検索、メタデータ、全文（HTML／Markdown／LaTeX ソース）
• semanticscholar（別名 s2） — 引用グラフ、著者、おすすめ、全文スニペット、バルクデータセットなど、S2 API の全機能
• openalex（別名 oa） — 全分野を網羅する3億1,600万件の論文：引用グラフ、h-index 付き著者情報、機関、トピック、影響度指標

さらに、3つのコーパスを統合する search_all、画像→LaTeX の OCR、LaTeX の lint と PDF→テキスト変換ツールも利用できます。

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ツール（41）

汎用／ソース非依存（8）

ツール	用途
search_all(query, max_results=10, sources='arxiv,semanticscholar,openalex')	統合検索。 3つのコーパスすべてに並行して検索を実行し、同じ論文を（DOI／タイトルで）重複排除したうえで、Reciprocal Rank Fusion により再ランキングします。各検索結果には、検索元を示す sources と、後続の呼び出しに使える ids マップが含まれます。幅広い検索では、このツールを優先してください。
search_papers(query, source='arxiv', max_results=10, sort_by='relevance')	単一コーパスの検索。arXiv の query には、プレーンテキストまたはフィールド構文（ti: au: cat:cs.CL abs: と AND／OR）を指定できます。
get_paper(paper_id, source='arxiv')	論文1件の完全なレコード。S2 ID には、S2 ID／DOI:／ARXIV:／CorpusId: を指定できます。
search_by_author(author, source='arxiv')	著者別の論文を新しい順に検索します。
list_recent(category, source='arxiv')	カテゴリー（arXiv コードまたは S2 の研究分野）の最新論文を取得します。
list_categories(source='arxiv')	よく使われるカテゴリーコードを取得します。
read_paper(paper_id, format='markdown')	全文（arXiv）。 markdown = 数式を $LaTeX$ として含む本文、html = LaTeXML の生ページ、latex = 原稿の元の .tex ソース。
list_paper_sources()	利用可能なコーパスを取得します。

read_paper の取得順序：arxiv.org/html/{id} → 取得できない場合は ar5iv（Markdown／HTML）、または arxiv.org/e-print/{id} の tarball にあるメインの .tex（LaTeX）。数式は LaTeXML の alttext 不変条件から復元されます。

医学／エビデンス評価付き（1）

ツール

用途

search_medical(query, study_types='rct,meta-analysis,systematic-review', year_from=0, max_results=10, fetch_fulltext=True)

臨床文献検索。 PubMed を検索し、Publication-Type タグで研究タイプを絞り込み、エビデンスピラミッド（メタ分析／システマティックレビュー > RCT > コホート研究 > ...）に基づいて再ランキングします。そのため、引用数だけのランキングで上位に表示される、引用数の多いレビューやガイドラインよりも、実際の臨床試験が上位に表示されます。PMID を使用して、Europe PMC からオープンアクセスの全文を取得し、結果に添付します。タイプのフィルターで結果が見つからない場合は、自動的に条件を緩和します（filter_relaxed フラグで通知）。query は英語のキーワードまたはブール式テキストです。NL／多言語のクエリ解釈は事前に行ってください。NCBI E-utilities と Europe PMC を利用しており、どちらも無料で API キーは不要です。

画像 → LaTeX（3）

数式や表の画像（論文から切り抜いた図など）を、自前のビジョンモデルなしで LaTeX に変換できます。併設の認識サービス（PaddleOCR-VL／DeepSeek-OCR／texify）を利用します。

ツール	用途
recognize_formula(image_url=... or image_base64=..., model='deepseek-ocr')	数式画像 → LaTeX。image_url はサーバー側でダウンロードされます（SSRF 対策あり）。{latex, model, elapsed_ms} を返します。
recognize_table(image_url=... or image_base64=..., model='deepseek-ocr')	表画像 → LaTeX の tabular。
list_ocr_models()	利用可能な OCR モデル（deepseek-ocr、paddleocr-vl、texify）。

LaTeX ツール（3）

latex-tools.online の LaTeX／PDF ウェブツールと連携します。同じバックエンドを MCP 経由で利用できます。

ツール	目的
lint_latex(code)	LaTeX のスニペットをチェックしてエラーを検出し、自動修正版を返します。{errors, fixed_code, summary_en, summary_zh, elapsed_ms} を返します。
extract_pdf(pdf_url=... or pdf_base64=..., formula=True, table=True)	MinerU を使って PDF をクリーンな Markdown／LaTeX テキストに変換します（オープンアクセスの全文がない論文に便利です）。pdf_url はサーバー側でダウンロードされます（SSRF 対策済み）。コンテンツアドレス方式でキャッシュされます。最近処理した PDF またはサイズの小さい PDF は、1 回の呼び出しで content を返します。新しい PDF（MinerU は GPU 負荷が高く、数分かかります）の場合は、status='running' と task_id を返します。
extract_pdf_result(task_id)	task_id を指定して extract_pdf ジョブの結果を取得します。status='done' になると content を返します。'running' の間は content が null なので、しばらくしてから再度呼び出してください。

OpenAlex（8）

• 論文： get_openalex_work · get_openalex_citations · get_openalex_references · search_openalex_works（フィルター：年の範囲、オープンアクセス、最小被引用数、機関）
• 著者／機関： search_openalex_authors · search_openalex_institutions
• 分析： get_openalex_trends · list_openalex_topics

Semantic Scholar（18）

• グラフ： get_paper_citations · get_paper_references · get_paper_authors
• 検索： match_paper_title · autocomplete_papers
• 一括処理： search_papers_bulk（最大1000件、並べ替え可能、トークンによるページ分割） · get_papers_batch
• 著者： search_authors · get_author · get_author_papers · get_authors_batch
• 全文検索： search_snippets（論文本文を検索）
• おすすめ： recommend_papers_for_paper · recommend_papers_from_examples
• データセット： list_dataset_releases · get_dataset_release · get_dataset_download_links · get_dataset_diffs

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レイアウト

paper_mcp/
  server.py            FastMCP server (tool registrations + instructions)
  models.py            normalized Paper model
  aggregate.py         cross-source fusion (dedup + Reciprocal Rank Fusion)
  sources/
    base.py            source registry (get_source / list_sources)
    arxiv.py           arXiv Atom API + read_paper (HTML/markdown/latex)
    semanticscholar.py Semantic Scholar full API surface
    openalex.py        OpenAlex REST API (works/authors/institutions/topics)
    recognize.py       image→LaTeX client over the co-located recognize service
    latextools.py      lint + PDF-extract clients over the latex-tools services
pyproject.toml

ローカルで実行

cd paper-mcp
python -m venv .venv && . .venv/bin/activate
pip install -e .
PAPER_MCP_PORT=9400 python -m paper_mcp.server
# MCP endpoint at http://127.0.0.1:9400/mcp (JSON-RPC; a plain GET returns 406)

環境変数

変数	デフォルト	備考
PAPER_MCP_HOST	127.0.0.1
PAPER_MCP_PORT	9400
PAPER_MCP_PATH	/mcp
SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY	—	任意。S2 のレート制限が緩和されます。
MCP_MAX_PER_HOUR	300	クライアントから直接送信する JSON-RPC POST の IP ごとの上限です。
MCP_WORKER_MAX_PER_HOUR	300	信頼されたリバースプロキシ Worker の HMAC 由来接続キーごとの上限です。生のキーは保持されません。
MCP_WORKER_SHARED_MAX_PER_HOUR	2400	信頼されたすべての Worker 接続に共通する上限です。
MCP_RATE_COOLDOWN_SEC	300	バケットが上限に達した後、最低限適用される高速拒否のクールダウン時間です。

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備考

• arXiv への呼び出しには、適切なレート制限と再試行が適用されます（_USER_AGENT、バックオフ）。
• read_paper は公式 HTML を介して論文の約80％以上をカバーします。古いスキャンのみの論文には全文がない場合があります。
• 2026-06-07 に docs リポジトリから移動しました。そちらのコピーは削除されています。

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ライセンス

MIT © MCPServings。LICENSE を参照してください。