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
- 01arXiv 检索与论文下载
- 02ACL Anthology 检索
- 03Hugging Face 数据集检索
- 04Semantic Scholar 引用与参考文献查询
- 05网页搜索与 PDF 阅读
- 06可选的 LaTeX 编译与 LLM 工具
适用场景
- 01检索并下载特定领域的论文进行文献综述
- 02查询某篇论文的被引与参考文献
- 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。
https://server.smithery.ai/@IlyaGusev/academia_mcp/mcpclaude mcp add --transport http academia_mcp https://server.smithery.ai/@IlyaGusev/academia_mcp/mcp{"mcpServers":{"academia_mcp":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@IlyaGusev/academia_mcp/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"academia_mcp":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@IlyaGusev/academia_mcp/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"academia_mcp":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@IlyaGusev/academia_mcp/mcp"}}}{"mcpServers":{"academia_mcp":{"serverUrl":"https://server.smithery.ai/@IlyaGusev/academia_mcp/mcp"}}}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。
https://server.smithery.ai/@IlyaGusev/academia_mcp/mcp需要授权工具
详细介绍
Academia MCP
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
评论
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。