Semantic Scholar API용 FastMCP 서버 구현으로, 학술 논문 데이터, 저자 정보, 인용 네트워크에 대한 포괄적인 접근을 제공합니다.

Claude 코드 기술을 찾고 계신가요? semantic-scholar-skills — 이 MCP 서버에 즉시 사용할 수 있는 Claude 코드 스킬(/expand-references, /trace-citations], /paper-triage)과 Python 워크플로우 엔진을 번들로 제공하는 차세대 툴킷을 확인해 보세요.

프로젝트 구조

이 프로젝트는 더 나은 유지보수성을 위해 모듈식 구조로 리팩토링되었습니다:

이 구조는 다음과 같습니다:

• 관심사를 논리적 모듈로 분리
• 코드베이스를 이해하고 유지보수하기 쉽게 만듭니다
• 더 나은 테스트 및 향후 확장 허용
• 관련 기능을 한데 묶어 보관함
• 순환 가져오기를 방지하기 위해 FastMCP 인스턴스를 중앙 집중화합니다

특징

• 종이 검색 및 발견

• 고급 필터링이 가능한 전체 텍스트 검색

• 제목 기반 논문 매칭

• 논문 추천 (단일 및 다중 논문)

• 배치 논지 세부 정보 검색

• 순위 전략을 이용한 고급 검색

• 인용 분석

• 인용 네트워크 탐색

• 참조 추적

• 인용 맥락 및 영향 분석

• 저자 정보

Semantic Scholar MCP Server

A FastMCP server implementation for the Semantic Scholar API, providing comprehensive access to academic paper data, author information, and citation networks.

Looking for Claude Code skills? Check out semantic-scholar-skills — the next-generation toolkit that bundles this MCP server with ready-to-use Claude Code skills (/expand-references, /trace-citations, /paper-triage) and a Python workflow engine.

Project Structure

The project has been refactored into a modular structure for better maintainability:

semantic-scholar-server/
├── semantic_scholar/            # Main package
│   ├── __init__.py             # Package initialization
│   ├── server.py               # Server setup and main functionality
│   ├── mcp.py                  # Centralized FastMCP instance definition
│   ├── config.py               # Configuration classes
│   ├── utils/                  # Utility modules
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── errors.py           # Error handling
│   │   └── http.py             # HTTP client and rate limiting
│   ├── api/                    # API endpoints
│       ├── __init__.py
│       ├── papers.py           # Paper-related endpoints
│       ├── authors.py          # Author-related endpoints
│       └── recommendations.py  # Recommendation endpoints
├── run.py                      # Entry point script

This structure:

• Separates concerns into logical modules
• Makes the codebase easier to understand and maintain
• Allows for better testing and future extensions
• Keeps related functionality grouped together
• Centralizes the FastMCP instance to avoid circular imports

Features

• Paper Search & Discovery

  • Full-text search with advanced filtering
  • Title-based paper matching
  • Paper recommendations (single and multi-paper)
  • Batch paper details retrieval
  • Advanced search with ranking strategies

• Citation Analysis

  • Citation network exploration
  • Reference tracking
  • Citation context and influence analysis

• Author Information

  • Author search and profile details
  • Publication history
  • Batch author details retrieval

• Advanced Features

  • Complex search with multiple ranking strategies
  • Customizable field selection
  • Efficient batch operations
  • Rate limiting compliance
  • Support for both authenticated and unauthenticated access
  • Graceful shutdown and error handling
  • Connection pooling and resource management

System Requirements

• Python 3.10+
• Environment variable for API key (optional)

Installation