Сервер Model Context Protocol (MCP), который предоставляет возможности поиска Google Scholar через потоковый HTTP-транспорт. Этот проект демонстрирует, как создать MCP-сервер с помощью пользовательских инструментов и интегрировать его с моделями ИИ, такими как Gemini от Google.

Обзор

Этот проект состоит из двух основных компонентов: MCP Server: предоставляет инструменты поиска Google Scholar через конечные точки HTTP MCP Client: Интегрируется с Google Gemini AI для обработки запросов и вызовов

Архитектура

Реализация сервера MCP

Сервер построен с использованием @modelcontextprotocol/sdk и реализует:

Transport: StreamableHTTPServerTransport для связи на основе HTTP Управление сессией: Поддержка нескольких одновременных соединений с идентификаторами сеанса Инструментальная система: Расширяемая система регистрации и исполнения инструментов ** Обработка ошибок** Комплексные ответы на ошибки и регистрация

Доступные инструменты

В настоящее время сервер предоставляет один основной инструмент:

[[Т1]]

** Описание**: Поиск Google Scholar для научных работ и исследований Параметры: Конфигурируемые параметры поиска (запрос, фильтры и т.д.) ** Возврат **: структурированные результаты поиска с бумажными деталями

Google Scholar MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that provides Google Scholar search capabilities through a streamable HTTP transport. This project demonstrates how to build an MCP server with custom tools and integrate it with AI models like Google’s Gemini.

Overview

This project consists of two main components:

• MCP Server: Provides Google Scholar search tools via HTTP endpoints
• MCP Client: Integrates with Google Gemini AI to process queries and call tools

Architecture

MCP Server Implementation

The server is built using the @modelcontextprotocol/sdk and implements:

• Transport: StreamableHTTPServerTransport for HTTP-based communication
• Session Management: Supports multiple simultaneous connections with session IDs
• Tool System: Extensible tool registration and execution framework
• Error Handling: Comprehensive error responses and logging

Available Tools

The server currently provides one main tool:

search_google_scholar

• Description: Search Google Scholar for academic papers and research
• Parameters: Configurable search parameters (query, filters, etc.)
• Returns: Structured search results with paper details

Transport Protocol

The server uses StreamableHTTPServerTransport which supports:

• HTTP POST: For sending requests and receiving responses
• HTTP GET: For establishing Server-Sent Events (SSE) streams
• Session Management: Persistent connections with unique session IDs
• Real-time Notifications: Streaming updates via SSE

Smithery

The server is now available in Smithery: Google Scholar Search Server

Installation

Installing via Smithery

To install google-scholar-mcp for Claude Desktop automatically via Smithery:

npx -y @smithery/cli install @mochow13/google-scholar-mcp --client claude

1. Clone the repository:

git clone 
cd google-scholar-mcp

2. Install and build:

cd server
npm install
npm run build

cd client
npm install
npm run build

Running the Server

1. Start the MCP server:

cd server
node build/index.js

The server will start on port 3000 and provide the following endpoints:

• POST /mcp - Main MCP communication endpoint
• GET /mcp - SSE stream endpoint for real-time updates

Server Features

• Multi-session Support: Handle multiple clients simultaneously
• Graceful Shutdown: Proper cleanup on SIGINT
• Logging: Comprehensive request/response logging
• Error Handling: Structured JSON-RPC error responses

Running the Client

The client demonstrates how to integrate the MCP server with Google’s Gemini AI model.