openags/paper-search-mcp
Developer toolsЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
MCP, CLI, навыки поиска и скачивания академических статей из разных источников, таких как arXiv, PubMed, bioRxiv и др.
Обзор
Сервер Model Context Protocol (MCP) для поиска и скачивания академических работ из нескольких источников. Проект следует стратегии free-first: приоритет открытых и публичных источников данных, поддержка опциональных API-ключей, когда они улучшают стабильность или покрытие, а также сохраняют разъёмные коннекторы, специфичные для источника, расширяемыми для продвинутых пользователей. paper-search-mcp — это инструмент на основе Python для поиска и скачивания академических работ с различных платформ. Он предоставляет инструменты для поиска статей, загрузки PDF-файлов и извлечения текста, что делает его идеальным для исследователей и рабочих процессов на базе ИИ. Его можно использовать как MCP-сервер (для Claude Desktop и других MCP-клиентов) или как навык Claude Code с интерфейсом CLI. - : Публичные и открытые исходные коды — это стандартная дорожная карта. Платные или ограниченные источники не являются основным направлением этого проекта. - : Ключи API поддерживаются только при повышении стабильности, ограничений скорости или качества метаданных. MCP должен оставаться доступен и без них, когда это возможно.
Обзор (машинный перевод)
Сервер Model Context Protocol (MCP) для поиска и скачивания академических работ из нескольких источников. Проект следует стратегии free-first: приоритет открытых и публичных источников данных, поддержка опциональных API-ключей, когда они улучшают стабильность или покрытие, а также сохраняют разъёмные коннекторы, специфичные для источника, расширяемыми для продвинутых пользователей.
Содержание
- Обзор
- Принципы проекта
- Совместимость авторизации MCP
- Особенности
- Стратегия источника
- Уведомление о Sci-Hub
- Установка
- Клод Код (навык)
- Метод 1 — кузнечное дело
- Метод 2 — uvx
- Метод 3 — ультрафиолет
- Метод 4 — пип
- Метод 5 — npx
- Метод 6 — Docker
- Метод 7 — Клонирование и запуск из источника
- DeepSeek (DSH)
- Переменные среды
- Вклад
- Демо
- Star History
- Лицензия
- TODO
Обзор
paper-search-mcp — это инструмент на Python для поиска и скачивания академических работ с различных платформ. Он предоставляет инструменты для поиска статей, скачивания PDF и извлечения текста, что делает его идеальным для исследователей и рабочих процессов на базе ИИ. Его можно использовать как MCP-сервер (для Claude Desktop и других MCP-клиентов) или как навык Claude Code с интерфейсом CLI.
Принципы проекта
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
README
Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.
Paper Search MCP
A Model Context Protocol (MCP) server for searching and downloading academic papers from multiple sources. The project follows a free-first strategy: prioritize open and public data sources, support optional API keys when they improve stability or coverage, and keep source-specific connectors extensible for advanced users.
Table of Contents
- Overview
- Project Principles
- MCP Authorization Compatibility
- Features
- Source Strategy
- Sci-Hub Notice
- Installation
- Contributing
- Demo
- Star History
- License
- TODO
Overview
paper-search-mcp is a Python-based tool for searching and downloading academic papers from various platforms. It provides tools for searching papers, downloading PDFs, and extracting text, making it ideal for researchers and AI-driven workflows. It can be used as an MCP server (for Claude Desktop and other MCP clients) or as a Claude Code skill with a CLI interface.
Project Principles
- Free-First: Public and open sources are the default roadmap. Paid or restricted sources are not the core direction of this project.
- Optional API Keys: API keys are supported only when they improve stability, rate limits, or metadata quality. The MCP should still be usable without them whenever possible.
- LLM-Friendly Retrieval: Search results should be standardized, deduplicated, and as complete as possible for downstream LLM workflows.
- Source Transparency: Different sources have different strengths. The MCP should make those tradeoffs explicit instead of pretending every source supports full-text retrieval.
MCP Authorization Compatibility
Установка
uvx paper-search-mcpКонфигурация
{
"mcpServers": {
"paper-search-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["paper-search-mcp"],
"env": {
"PAPER_SEARCH_MCP_UNPAYWALL_EMAIL": "[email protected]",
"PAPER_SEARCH_MCP_CORE_API_KEY": "",
"PAPER_SEARCH_MCP_SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY": "",
"PAPER_SEARCH_MCP_ZENODO_ACCESS_TOKEN": "",
"PAPER_SEARCH_MCP_GOOGLE_SCHOLAR_PROXY_URL": "",
"PAPER_SEARCH_MCP_IEEE_API_KEY": ""
}
}
}
}