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Openreview

Openreview

远程服务
pipeworx.io搜索与检索05 周前更新

关于 Openreview

Openreview 是用于查询机器学习会议、投稿和评审材料的 MCP 服务,支持会议与全文搜索;但上游 API 当前阻止了部分论文和笔记的直接读取。

主要功能

  1. 01列出会议并获取会议元数据
  2. 02按主题搜索投稿
  3. 03按文本和条件搜索笔记
  4. 04获取论文、评审、评论或决定笔记

适用场景

  1. 01查找会议中符合主题的投稿
  2. 02搜索某会议相关的评审
  3. 03查看会议元数据
  4. 04在可用时获取论文和评审讨论串

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 OpenReview 会议和投稿搜索工具。支持 stdio 本地运行及通过 Pipeworx 网关连接;网关还提供共享元工具。

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。

服务地址https://gateway.pipeworx.io/openreview/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。

工具

详细介绍

@pipeworx/openreview

OpenReview MCP — ML 会议(ICLR、NeurIPS、ICML、COLM、EMNLP 等)的投稿与同行评审。API v2。

属于 Pipeworx — 一个将 AI Agent 连接到 1683+ 个实时数据源的 MCP 网关。

工具

  • list_venues(query?, limit?, offset?) — 列出当前及往届会场
  • get_venue(group_id) — 组/会场元数据
  • list_submissions(venue_id, query, limit?, offset?) — 列出会场中与主题匹配的论文
  • get_note(id, details?) — 单条记录(论文、评审、评论、决定)
  • get_paper(forum_id) — 论文及其全部讨论串(评审、答辩、决定)
  • search_notes(query, content_field?, signature?, venue_id?, limit?, offset?) — 全文搜索,可限定在某个会场内

上游限制:/notes 读取路径受到挑战

已于 2026-09-01 验证。在 api2.openreview.net 和 v1 主机上,对 GET /notes?... 的请求都会向所有自动化客户端返回 403 ChallengeRequiredError — 无论请求来自 Cloudflare 出口还是普通笔记本电脑,无论使用何种 User-Agent,也无论是否携带令牌。/groups 和 /notes/search 不受影响。

各工具的情况如下:

工具路径状态
list_venues, get_venue/groups可用
search_notes/notes/search可用
list_submissions/notes/search(原为 /notes)提供 query 时可用;自动化客户端无法再无主题地列出整个会场的论文
get_note, get_paper/notes受阻 — 返回指出挑战的 upstream_down:。请在 https://openreview.net/forum?id=<forum_id> 阅读论文,或通过 search_notes 查找

任何 API 密钥都无法解除挑战,因此这里的失败会被有意地不报告为凭证问题。

身份验证

公开读取无需密钥。某些端点(私有邀请、受限会场)需要令牌 — 可选:

  • 平台密钥(可选): 网关环境变量 PLATFORM_OPENREVIEW_TOKEN
  • 自带密钥(可选): 在 openreview.net 登录并获取令牌后,使用 ?_apiKey=<token>

数据源

https://api2.openreview.net/ — v2(旧版会场也可使用 https://api.openreview.net/ v1)。

快速开始

将其添加到你的 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等):

{
  "mcpServers": {
    "openreview": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/openreview/mcp"
    }
  }
}
此端点实际提供的内容

向 https://gateway.pipeworx.io/openreview/mcp 发送 tools/list,返回上表中的工具,以及共享的 Pipeworx 元工具 — ask_pipeworx、 discover_tools、search_within、remember/recall 及网关范围内的其他工具。因此,你看到的工具数量会多于此表:目前,单个工具包端点会在该工具包自身的工具之外,列出大约 30 个共享工具。连接的 initialize 响应会说明其确切范围,是当天情况的权威依据。

这是有意为之,并非意外的多路复用。元工具让限定范围的连接可以回答此工具包未涵盖的问题 — 通过 ask_pipeworx 跨整个目录进行路由 — 无需再添加第二个 MCP 服务。目前无法挂载不含这些元工具的工具包端点;如果额外的架构定义占用的上下文超出了路由功能带来的价值,请连接一次完整网关,而不是连接多个工具包端点。

也可以连接完整的 Pipeworx 网关,直接列出所有工具包的工具,而不只是此工具包的工具:

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

两个 URL 都连接到同一个网关和同一批 1683+ 个数据源。唯一的区别是直接列出哪个工具包的工具;无论连接哪一个,ask_pipeworx 都可以访问所有工具包。

没有 MCP 客户端?通过 HTTP 调用

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/list_venues \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"query":"ICLR"}'

首次调用无需账户。检查任意工具:GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/list_venues。查找工具包:使用 {"query":"..."} 调用 POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs。

独立运行(无需网关账户)

此软件包也可作为本地 stdio MCP 服务运行,无需 Pipeworx 账户,也无需经过网关往返:

{
  "mcpServers": {
    "openreview": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-openreview"]
    }
  }
}

也可以直接运行,确认它能正常启动:

npx -y @pipeworx/mcp-openreview

它通过 stdin/stdout 使用 MCP 通信,并针对仅限此软件包的工具响应 initialize/tools/list/tools/call——不包含上方网关连接所添加的任何共享元工具。相同的源代码,相同的工具,无需 ask_pipeworx 路由。

使用 ask_pipeworx

你也可以用通俗的英语提问,而不是直接调用工具——这既适用于上方的软件包端点,也适用于完整网关:

ask_pipeworx({ question: "your question about Openreview data" })

网关会选择合适的工具并自动填写参数。

更多信息

许可证

MIT

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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。