关于 adamamer20-paper-search-mcp-openai
面向研究者和 AI 工作流的 Python MCP 服务,可跨多个学术来源搜索并下载论文。它提供统一格式的论文记录,并包含 OpenAI Deep Research 和 ChatGPT 连接器所需的 `search` 与 `fetch` 工具。
主要功能
- 01跨学术来源搜索论文
- 02下载论文 PDF
- 03统一格式的论文记录
- 04异步网络请求
- 05可扩展的平台模块
适用场景
- 01跨研究平台查找论文
- 02为文献综述获取 PDF
- 03向 AI 工作流提供论文搜索
MCP 相关
向 MCP 客户端提供论文搜索和下载工具,也支持 OpenAI Deep Research 和 ChatGPT 连接器所需的标准 `search` 与 `fetch` 工具。
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/@adamamer20/paper-search-mcp-openai/mcpclaude mcp add --transport http ai-smithery-adamamer20-paper-search-mcp-openai https://server.smithery.ai/@adamamer20/paper-search-mcp-openai/mcp{"mcpServers":{"ai-smithery-adamamer20-paper-search-mcp-openai":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@adamamer20/paper-search-mcp-openai/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"ai-smithery-adamamer20-paper-search-mcp-openai":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@adamamer20/paper-search-mcp-openai/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"ai-smithery-adamamer20-paper-search-mcp-openai":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@adamamer20/paper-search-mcp-openai/mcp"}}}{"mcpServers":{"ai-smithery-adamamer20-paper-search-mcp-openai":{"serverUrl":"https://server.smithery.ai/@adamamer20/paper-search-mcp-openai/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/@adamamer20/paper-search-mcp-openai/mcp需要授权工具
详细介绍
Paper Search MCP
一个 Model Context Protocol(MCP)服务,可从多个来源搜索和下载学术论文,包括 arXiv、PubMed、bioRxiv 和 Sci-Hub(可选)。专为与 Claude Desktop 等大模型无缝集成而设计。
目录
概述
paper-search-mcp 是一个基于 Python 的 MCP 服务,支持用户从各个平台搜索和下载学术论文。它提供用于搜索论文的工具(例如 search_arxiv)和用于下载 PDF 的工具(例如 download_arxiv),非常适合研究人员和 AI 驱动的工作流。它基于 MCP Python SDK 构建,可与 Claude Desktop 等大模型客户端无缝集成。
功能
- 多来源支持:从 arXiv、PubMed、bioRxiv、medRxiv、Google Scholar、IACR ePrint Archive、Semantic Scholar 搜索和下载论文。
- 支持深度研究:提供 OpenAI Deep Research 和 ChatGPT 连接器所需的标准化
search和fetch工具。 - 标准化输出:通过
Paper类以一致的字典格式返回论文。 - 异步工具:使用
httpx高效处理网络请求。 - MCP 集成:兼容 MCP 客户端,可增强大模型上下文。
- 可扩展设计:通过扩展
academic_platforms模块,轻松添加新的学术平台。
安装
可以使用 uv 或 pip 安装 paper-search-mcp。以下提供两种方式:供立即使用的快速开始,以及面向开发的详细设置说明。
通过 Smithery 安装
通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 paper-search-mcp:
npx -y @smithery/cli install @openags/paper-search-mcp --client claude
快速开始
适合希望快速运行服务的用户:
-
安装软件包:
uv add paper-search-mcp -
配置 Claude Desktop: 将此配置添加到
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(Mac)或%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows):{ "mcpServers": { "paper_search_server": { "command": "uv", "args": [ "run", "--directory", "/path/to/your/paper-search-mcp", "-m", "paper_search_mcp.server" ], "env": { "SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY": "" // Optional: For enhanced Semantic Scholar features } } } }注意:将
/path/to/your/paper-search-mcp替换为实际的安装路径。
用于开发
适合希望修改代码或参与贡献的开发者:
-
设置环境:
# Install uv if not installed curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # Clone repository git clone https://github.com/openags/paper-search-mcp.git cd paper-search-mcp # Create and activate virtual environment uv venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate -
安装依赖项:
# Install project in editable mode uv add -e . # Add development dependencies (optional) uv add pytest flake8
贡献
欢迎贡献!以下是开始参与的方式:
-
Fork 仓库: 在 GitHub 上点击“Fork”。
-
克隆并设置:
git clone https://github.com/yourusername/paper-search-mcp.git cd paper-search-mcp pip install -e ".[dev]" # Install dev dependencies (if added to pyproject.toml) -
进行更改:
- 在
academic_platforms/中添加新平台。 - 更新
tests/中的测试。
- 在
-
提交 Pull Request: 推送更改并在 GitHub 上创建 PR。
演示
待办事项
计划支持的学术平台
- [√] arXiv
- [√] PubMed
- [√] bioRxiv
- [√] medRxiv
- [√] Google Scholar
- [√] IACR ePrint Archive
- [√] Semantic Scholar
- PubMed Central (PMC)
- Science Direct
- Springer Link
- IEEE Xplore
- ACM Digital Library
- Web of Science
- Scopus
- JSTOR
- ResearchGate
- CORE
- Microsoft Academic
许可证
本项目采用 MIT License 授权。详情请参阅 LICENSE 文件。
祝你使用 paper-search-mcp 研究愉快!如果遇到问题,请提交 GitHub issue。
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。