🧠 FastMCP SSE Server – Research Paper Agent

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title: MCP_Research_Server app_file: main.py sdk: gradio sdk_version: 5.31.0

🧠 FastMCP SSE 服务 – 研究论文 Agent

这是一个使用 FastMCP 框架构建、可部署且兼容 MCP 的远程服务。它提供以下工具和资源：

• 搜索 arXiv 上的学术论文
• 提取已保存论文的信息
• 为 Claude 或其他大模型 Agent 生成结构化提示词

它旨在与支持 SSE 传输的 Claude、GPT 或任何 MCP 客户端配合使用。

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🌐 在线服务

✅ MCP 服务运行于此：
工具 URL（SSE）： https://mcp-server-vs1x.onrender.com/sse

要测试服务是否正常运行，只需访问上方链接，即可看到纯文本确认信息。

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🚀 功能

• search_papers(topic)：按主题搜索并保存排名靠前的 arXiv 论文
• extract_info(paper_id)：从已存储的 JSON 中检索论文详情
• get_topic_papers(topic)：读取某个主题下所有论文的摘要
• get_available_folders()：列出所有已保存的主题文件夹
• Claude 用于生成完整主题报告的提示词模板

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🧑‍💻 项目结构

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├── main.py        # Main FastMCP server
├── Dockerfile                # For deployment on Render
├── pyproject.toml            # Python project setup (required by uv)
├── uv.lock                   # Dependency lock file (required by uv)
├── papers/                   # Local storage for downloaded paper info

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📦 要求

• Python 3.11+
• uv：快速的 Python 包管理器
• Render.com（用于部署）

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🛠️ 本地设置（可选）

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/mcp-sse-server.git
cd mcp-sse-server

# Run with uv (you must have uv installed)
uv pip install --system .
uv run main.py

服务将在 localhost:8001/sse 上运行。

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☁️ 在 Render.com 上部署（Docker）

1. 将此项目推送到 GitHub
2. 在 Render 上创建新的 Web 服务
3. 使用以下设置：
   • 环境： Docker
   • 端口： 8001
   • 启动命令：（留空，由 Dockerfile 处理）
4. 部署 🚀

Render 会提供一个类似这样的 URL：

https://your-app-name.onrender.com/sse

在 Docker 中本地运行：

docker run -p 8001:8001 <your-image-name> python main.py

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🧪 使用 MCP Inspector 测试

安装并运行：

npx @modelcontextprotocol/inspector

在 Web UI 中：

• 传输： SSE
• URL： https://mcp-server-vs1x.onrender.com/sse

现在，你可以使用 Claude 或自己的聊天机器人调用这些工具并进行实时测试。

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📚 致谢

本项目是 DeepLearning.AI Claude Agent Systems 课程的一部分。