openags/paper-search-mcp

开发工具

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MCP、CLI、从多个来源（如arXiv、PubMed、bioRxiv等）搜索和下载学术论文的技能。

概览

一个用于从多个来源搜索和下载学术论文的模型上下文协议（MCP）服务器。该项目遵循自由优先策略：优先考虑开放和公共数据源，支持提升稳定性或覆盖范围的可选 API 密钥，并保持针对特定源代码连接器的扩展性，方便高级用户使用。 paper-search-mcp 是一款基于 Python 的工具，用于从各种平台搜索和下载学术论文。它提供检索论文、下载 PDF 和提取文本的工具，非常适合研究人员和 AI 驱动的工作流程。它可以作为 MCP 服务器（适用于 Claude Desktop 及其他 MCP 客户端），也可以作为带有 CLI 接口的 Claude 代码技能使用。 - ：公开源和开源是默认路线图。付费或受限源码并非本项目的核心方向。- ：只有在 API 密钥提升稳定性、速率限制或元数据质量时才支持。MCP 应尽可能在没有这些密钥的情况下继续使用。

概述（AI 翻译）

一个用于从多个来源搜索和下载学术论文的模型上下文协议（MCP）服务器。该项目遵循自由优先策略：优先考虑开放和公共数据源，支持提升稳定性或覆盖范围的可选 API 密钥，并保持针对特定源代码连接器的扩展性，方便高级用户使用。

概述
项目原则
MCP授权兼容性
特色
源头策略
科学中心公告
安装
克劳德代码（技能）
方法1 — 史密瑟里
方法二 — uvx
方法3 — uv
方法4 — 点数
方法5 — npx
方法6 — Docker
方法7 — 从源头克隆并运行
DeepSeek 线束（DSH）
环境变量
贡献
演示
星级历史
许可证
TODO

概述

paper-search-mcp 是一款基于 Python 的工具，用于从各种平台搜索和下载学术论文。它提供检索论文、下载 PDF 和提取文本的工具，非常适合研究人员和 AI 驱动的工作流程。它可以作为 MCP 服务器（适用于 Claude Desktop 及其他 MCP 客户端），也可以作为带有 CLI 接口的 Claude 代码技能使用。

项目原则

本页由 AI 翻译，技术细节请以原文为准。

README

以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。

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.

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

在 GitHub 查看完整 README

安装

uvx paper-search-mcp

新手？先看 mcpskill.org 教程 →

配置

{
  "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": ""
      }
    }
  }
}