Servidor MCP de búsqueda de artículos académicos

Un servidor de Protocolo de Contexto Modelo (MCP) que permite buscar y recuperar información de artículos académicos de múltiples fuentes.

El servidor proporciona a los LLM:

• Funcionalidad de búsqueda de artículos académicos en tiempo real

• Acceso a metadatos y resúmenes de artículos

• Capacidad de recuperar contenido de texto completo cuando esté disponible

• Respuestas de datos estructurados siguiendo la especificación MCP

Si bien está diseñada principalmente para la integración con el cliente Claude Desktop de Anthropic, la especificación MCP permite una posible compatibilidad con otros modelos de IA y clientes que admiten capacidades de llamada de herramientas/funciones (por ejemplo, la API de OpenAI).

Nota : Este software se encuentra en desarrollo. Las características y funcionalidades están sujetas a cambios.

Características

Este servidor expone las siguientes herramientas:

• search_papers : Busque artículos académicos en múltiples fuentes

  • Parámetros:

    • query (str): texto de consulta de búsqueda

    • limit (int, opcional): número máximo de resultados a devolver (predeterminado: 10)

  • Devuelve: Cadena formateada que contiene detalles del papel

• fetch_paper_details : recupera información detallada de un artículo específico

  • Parámetros:

    • paper_id (str): Identificador del artículo (DOI o Semantic Scholar ID)

    • source (str, opcional): Fuente de datos ("crossref" o "semantic_scholar", predeterminado: "crossref")

  • Devuelve: Cadena formateada con metadatos completos del artículo que incluyen:

    • Título, autores, año, DOI

    • Lugar, estado de acceso abierto, URL del PDF (solo Semantic Scholar)

    • Resumen y resumen TL;DR (cuando esté disponible)

• search_by_topic : busca artículos por tema con filtro de rango de fechas opcional

  • Parámetros:

    • topic (str): Texto de consulta de búsqueda (limitado a 300 caracteres)

    • year_start (int, opcional): Año de inicio del rango de fechas

    • year_end (int, opcional): Año de finalización del rango de fechas

    • limit (int, opcional): número máximo de resultados a devolver (predeterminado: 10)

  • Devuelve: Cadena formateada que contiene resultados de búsqueda que incluyen:

    • Títulos de artículos, autores y años

    • Resúmenes y resúmenes TL;DR cuando estén disponibles

    • Información sobre el lugar y acceso abierto

Related MCP server: PubMed Enhanced Search

Configuración

Instalación mediante herrería

Para instalar automáticamente Academic Paper Search Server para Claude Desktop a través de Smithery :

Tenga en cuenta que este método no ha sido probado en gran medida, ya que su servidor parece tener problemas. Puede seguir las instrucciones independientes hasta que se arregle el problema de Smithery.

Instalación mediante uv (instalación manual):

1. Instalar dependencias:

2. Configure las claves API requeridas en su entorno o archivo .env :

3. Ejecutar el servidor:

Uso con Claude Desktop

1. Agregue el servidor a su configuración de Claude Desktop ( claude_desktop_config.json ):

2. Reiniciar Claude Desktop

Desarrollo

Este servidor está construido utilizando:

• SDK de Python MCP

• FastMCP para una implementación de servidor simplificada

• httpx para solicitudes API

Fuentes de API

• API de Semantic Scholar

• API de Crossref

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia Pública General GNU Affero v3.0 (AGPL-3.0). Esta licencia garantiza que:

• Puede utilizar, modificar y distribuir libremente este software.

• Cualquier modificación debe ser de código abierto bajo la misma licencia.

• Cualquier persona que proporcione servicios de red utilizando este software debe poner a disposición el código fuente.

• Se permite el uso comercial, pero el software y cualquier derivado deben seguir siendo gratuitos y de código abierto.

Consulte el archivo LICENCIA para ver el texto completo de la licencia.

Contribuyendo

¡Agradecemos tus contribuciones! Puedes ayudarnos de la siguiente manera:

1. Bifurcar el repositorio

2. Crear una rama de características ( git checkout -b feature/amazing-feature )

3. Confirme sus cambios ( git commit -m 'Add amazing feature' )

4. Empujar a la rama ( git push origin feature/amazing-feature )

5. Abrir una solicitud de extracción

Tenga en cuenta:

• Siga el estilo y las convenciones del código existente

• Agregar pruebas para cualquier nueva funcionalidad

• Actualice la documentación según sea necesario

• Asegúrese de que sus cambios respeten los términos de la licencia AGPL-3.0

Al contribuir a este proyecto, usted acepta que sus contribuciones estarán licenciadas bajo la licencia AGPL-3.0.