Paperswithcode について
Paperswithcodeは、機械学習やAIの研究者向けに論文検索、詳細確認、実装リソースの探索を提供します。Hugging Face Papersのデータを用い、注目論文や関連するGitHubリポジトリ、モデル、データセット、デモSpacesを扱います。
主な機能
- 01機械学習・AI論文を検索
- 02注目論文を表示
- 03要旨とキーワードを取得
- 04実装と関連リソースを検索
活用シーン
- 01研究テーマに関する論文を検索
- 02今日の注目論文を確認
- 03要旨と関連データセットを確認
- 04論文のコードやモデルを探す
MCP 対応
論文検索、詳細取得、実装リソース検索のツールをMCPクライアントに提供します。Pipeworxのリモートサーバー経由で接続するか、stdioのローカルMCPサーバーとして実行できます。
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。
https://gateway.pipeworx.io/paperswithcode/mcpclaude mcp add --transport http pipeworx-io-paperswithcode https://gateway.pipeworx.io/paperswithcode/mcp{"mcpServers":{"pipeworx-io-paperswithcode":{"type":"http","url":"https://gateway.pipeworx.io/paperswithcode/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"pipeworx-io-paperswithcode":{"type":"http","url":"https://gateway.pipeworx.io/paperswithcode/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"pipeworx-io-paperswithcode":{"type":"http","url":"https://gateway.pipeworx.io/paperswithcode/mcp"}}}{"mcpServers":{"pipeworx-io-paperswithcode":{"serverUrl":"https://gateway.pipeworx.io/paperswithcode/mcp"}}}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。
ツール
詳細
mcp-paperswithcode
論文(ML 研究)MCP。
Pipeworx の一部です。AI エージェントを1683以上の稼働中のデータソースに接続するMCPゲートウェイです。
ツール
| ツール | 説明 |
|---|---|
search_papers | 機械学習/AIの研究論文を検索します(Papers with Codeの後継サービスであるHugging Face Papers経由)。arXiv ID、タイトル、著者、コミュニティの賛成票数、利用可能な場合はリンク先のGitHubリポジトリを返します。「に関する論文」「Xに関する最近のML研究」などに使用します。 |
trending_papers | Hugging Face Papers経由で、今日(または指定した日の)注目のML/AI論文をコミュニティの賛成票数順に表示します。「話題のAI論文は?」「注目のML研究」「今週のトップ論文」などに使用します。 |
get_paper | arXiv ID(例:「2312.00752」)を指定して、論文の詳細を取得します。タイトル、著者、要旨、AI生成の要約とキーワード、コミュニティの賛成票数、リンク先のモデル/データセット/デモ用Spacesの数を返します。 |
get_repositories | 論文の実装を検索します(arXiv IDで指定)。リンク先のGitHubリポジトリに加え、その論文を実装または再現する最も人気のあるHugging Faceのモデル、デモ用Spaces、データセットを表示します。「のコード/実装」「でトレーニングしたモデル」などに使用します。 |
クイックスタート
MCP クライアント(Claude Desktop、Cursor、Windsurf など)に追加します。
{
"mcpServers": {
"paperswithcode": {
"url": "https://gateway.pipeworx.io/paperswithcode/mcp"
}
}
}
このエンドポイントが実際に提供するもの
https://gateway.pipeworx.io/paperswithcode/mcp の tools/list は、上の表にあるツールに加えて、Pipeworx共通のメタツール(ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember/recall など、ゲートウェイ全体で使える一連のツール)を返します。そのため、表示されるツール数はこの表より多くなります。現在、単一パックのエンドポイントには、パック独自のツールとともに共通ツールが約30個表示されます。接続の initialize 応答に正確な範囲が記載されており、その日の状況を確認する際の正式な情報源です。
これは意図的なものであり、偶然の多重化ではありません。メタツールを使うと、このパックで扱っていない質問にも対応できます。ask_pipeworx がカタログ全体からルーティングするため、2つ目のMCPサーバーを追加する必要はありません。現在、メタツールを含めずにパックのエンドポイントをマウントする方法はありません。追加のスキーマによるコンテキスト消費がルーティングの利点を上回る場合は、複数のパックエンドポイントに接続する代わりに、フルゲートウェイに一度だけ接続してください。
または、フルのPipeworxゲートウェイに接続すると、このパックだけでなく、すべてのパックのツールが直接表示されます。
{
"mcpServers": {
"pipeworx": {
"url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
}
}
}
どちらのURLも、同じゲートウェイと同じ1683以上のデータソースに接続します。違いは、どのパックのツールが直接表示されるかだけです。どちらからでも、ask_pipeworx を使えばすべてのツールにアクセスできます。
MCP クライアントがない場合:HTTP 経由で呼び出す
curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/paperswithcode_search_papers \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"query":"attention transformer"}'
最初の呼び出しにアカウントは不要です。ツールの詳細を確認するには、GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/paperswithcode_search_papers を使用します。ツールを見つけるには、{"query":"..."} を指定して POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs を使用します。
スタンドアロン(ゲートウェイアカウント不要)
このパッケージは、ローカルのstdio MCPサーバーとしても実行できます。Pipeworxアカウントもゲートウェイ経由の通信も不要です。
{
"mcpServers": {
"paperswithcode": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@pipeworx/mcp-paperswithcode"]
}
}
}
または、直接実行して起動を確認します。
npx -y @pipeworx/mcp-paperswithcode
stdin/stdout経由でMCPを使用し、initialize/tools/list/tools/call に対して、このパック独自のツールのみで応答します。上記のゲートウェイ接続で追加される共通メタツールは含まれません。同じソース、同じツールで、ask_pipeworxによるルーティングはありません。
ask_pipeworx を使用する
ツールを直接呼び出す代わりに、自然な英語で質問できます。これは上記のパックエンドポイントでもフルゲートウェイでも使用できます。
ask_pipeworx({ question: "your question about Paperswithcode data" })
ゲートウェイが適切なツールを選び、引数を自動的に設定します。
詳細情報
ライセンス
MIT
コメント
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。