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Academia MCP

Academia MCP

远程服务
smithery.ai科研与教育9440 周前更新

关于 Academia MCP

Academia MCP 是一个 MCP 服务,提供检索、获取、分析和整理科研论文与数据集的工具,面向研究人员和科研自动化场景。它整合了 arXiv、ACL Anthology、Hugging Face 数据集及网页搜索等来源,并可选择启用基于 LLM 的文档问答与研究方案工具。

主要功能

  1. 01arXiv 检索与论文下载
  2. 02ACL Anthology 检索
  3. 03Hugging Face 数据集检索
  4. 04Semantic Scholar 引用与参考文献查询
  5. 05网页搜索与 PDF 阅读
  6. 06可选的 LaTeX 编译与 LLM 工具

适用场景

  1. 01检索并下载特定领域的论文进行文献综述
  2. 02查询某篇论文的被引与参考文献
  3. 03编译 LaTeX 报告并阅读 PDF 内容

MCP 相关

该项目是一个 MCP 服务,通过 stdio 或 HTTP 传输向 MCP 客户端(如 Claude Desktop)暴露多种论文检索与分析工具。它还支持可选的令牌认证。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://server.smithery.ai/@IlyaGusev/academia_mcp/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://server.smithery.ai/@IlyaGusev/academia_mcp/mcp需要授权

工具

详细介绍

Academia MCP

PyPI CI License smithery badge Verified on MseeP

提供科学论文和数据集搜索、获取、分析与报告工具的 MCP 服务。

功能
  • 搜索和下载 ArXiv 论文
  • 搜索 ACL Anthology
  • 搜索 Hugging Face 数据集
  • 获取 Semantic Scholar 引文和参考文献
  • 通过 Exa、Brave 或 Tavily 搜索网页
  • 网页爬取、LaTeX 编译、PDF 阅读
  • 可选的 LLM 驱动工具,用于文档问答和研究提案工作流
要求
  • Python 3.12+
安装
  • 使用 pip(最终用户):
pip3 install academia-mcp
  • 用于开发(uv + Makefile):
uv venv .venv
make install
快速入门
  • 通过 HTTP 运行(默认传输方式):
python -m academia_mcp --transport streamable-http
# OR
uv run -m academia_mcp --transport streamable-http
  • 通过 stdio 运行(适用于 Claude Desktop 等本地 MCP 客户端):
python -m academia_mcp --transport stdio
# OR
uv run -m academia_mcp --transport stdio

备注:

  • 传输方式:stdio、sse、streamable-http。
  • host/port 用于 HTTP 传输;对 stdio 无效。默认端口为 5056(或 PORT)。
身份验证

Academia MCP 支持为 HTTP 传输(streamable-http 和 sse)启用可选的基于令牌的身份验证。默认情况下禁用身份验证,以保持向后兼容。

启用身份验证

将 ENABLE_AUTH 环境变量设为 true:

export ENABLE_AUTH=true
export TOKENS_FILE=/path/to/tokens.json  # Optional, defaults to ./tokens.json
管理令牌

签发新令牌:

academia_mcp auth issue-token --client-id=my-client --description="Production API client"

# Issue token with 30-day expiration
academia_mcp auth issue-token --client-id=test-client --expires-days=30

# Issue token with custom scopes
academia_mcp auth issue-token --client-id=admin --scopes="read,write,admin"

列出有效令牌:

academia_mcp auth list-tokens

撤销令牌:

academia_mcp auth revoke-token mcp_a1b2c3d4e5f6...
使用令牌

在 Authorization 标头中使用 Bearer 方案,或将令牌作为查询参数 apiKey 传入。

安全注意事项:

  • 令牌仅在签发时显示一次。请妥善保管。
  • 在生产环境中使用 HTTPS,以保护传输中的令牌。
  • 系统会自动创建权限受限的 tokens.json 文件(模式 600)。
  • 令牌以明文形式存储(承载令牌的标准做法)——请妥善保护令牌文件。
Claude Desktop 配置
{
  "mcpServers": {
    "academia": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "-m",
        "academia_mcp",
        "--transport",
        "stdio"
      ]
    }
  }
}
可用工具(简述)
  • arxiv_search:使用特定字段的查询和筛选条件搜索 arXiv。
  • arxiv_download:按 ID 获取论文并转换为结构化文本(HTML/PDF 模式)。
  • anthology_search:使用指定字段的查询和可选日期筛选搜索 ACL Anthology。
  • hf_datasets_search:按筛选条件和排序方式查找 Hugging Face 数据集。
  • s2_get_citations:列出引用指定 arXiv 论文的论文(Semantic Scholar Graph)。
  • s2_get_references:列出指定 arXiv 论文引用的论文。
  • visit_webpage:获取并规范化网页。
  • web_search:统一搜索封装;至少设置一个 Exa/Brave/Tavily 密钥后可用。
  • exa_web_search、brave_web_search、tavily_web_search:特定提供商的搜索工具。
  • get_latex_templates_list、get_latex_template:列出并获取内置 LaTeX 模板。
  • compile_latex:在 WORKSPACE_DIR 中将 LaTeX 编译为 PDF。
  • read_pdf:提取 PDF 每页的文本。
  • download_pdf_paper、review_pdf_paper:下载 PDF 并可选择进行评审(需要 LLM 和工作区)。
  • document_qa:针对提供的文档分块回答问题(需要 LLM)。
  • extract_bitflip_info、generate_research_proposals、score_research_proposals:研究提案辅助工具(需要 LLM)。

可用性说明:

  • 设置 WORKSPACE_DIR 以启用 compile_latex、read_pdf、download_pdf_paper 和 review_pdf_paper。
  • 设置 OPENROUTER_API_KEY 以启用 LLM 工具(document_qa、review_pdf_paper 和 bitflip 工具)。
  • 设置一个或多个 EXA_API_KEY、BRAVE_API_KEY、TAVILY_API_KEY,以启用 web_search 和特定提供商的工具。
环境变量

根据所用工具按需设置:

  • OPENROUTER_API_KEY:LLM 相关工具必需。
  • BASE_URL:覆盖 OpenRouter 基础 URL。
  • DOCUMENT_QA_MODEL_NAME:覆盖 document_qa 的默认模型。
  • BITFLIP_MODEL_NAME:覆盖 bitflip 工具的默认模型。
  • TAVILY_API_KEY:在 web_search 中启用 Tavily。
  • EXA_API_KEY:在 web_search 和 visit_webpage 中启用 Exa。
  • BRAVE_API_KEY:在 web_search 中启用 Brave。
  • WORKSPACE_DIR:生成文件(PDF、临时文件)的目录。
  • PORT:HTTP 端口(默认值为 5056)。

你可以将这些内容放入项目根目录下的 .env 文件中。

Docker

构建镜像:

docker build -t academia_mcp .

运行服务(HTTP):

docker run --rm -p 5056:5056 \
  -e PORT=5056 \
  -e OPENROUTER_API_KEY=your_key_here \
  -e WORKSPACE_DIR=/workspace \
  -v "$PWD/workdir:/workspace" \
  academia_mcp

或使用现有镜像:phoenix120/academia_mcp

示例
Makefile 目标
  • make install:使用 uv 以可编辑模式安装软件包
  • make validate:运行 black、flake8 和 mypy(严格模式)
  • make test:使用 pytest 运行测试套件
  • make publish:使用 uv 构建并发布
LaTeX/PDF 要求

仅 LaTeX/PDF 工具需要此项。请确保已安装 LaTeX 发行版,且 pdflatex 和 latexmk 均位于 PATH 中。在 Debian/Ubuntu 上:

sudo apt install texlive-latex-base texlive-fonts-recommended texlive-latex-extra texlive-science latexmk

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。