掘金 人工智能 09月15日
学术论文检索聚合MCP服务
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基于Go语言实现的学术论文检索聚合MCP服务,能同时调用多个学术数据库,提供智能去重、合并和排序的搜索结果。支持arXiv、Semantic Scholar、Crossref等数据源,并可选择启用Scopus和ADSABS。服务采用异步并行调用机制,确保高效性能,并支持多种搜索筛选条件和排序方式,方便用户获取精准的学术信息。

🔍 该服务基于Go语言开发,能同时调用arXiv、Semantic Scholar、Crossref等6个主要学术数据库,实现多源聚合搜索,帮助用户高效获取学术资料。

🧠 服务具备智能去重合并功能,通过DOI和标题进行重复检测,确保搜索结果的唯一性和准确性,避免信息冗余。

📊 提供统一数据格式,将不同数据库的论文元数据结构标准化,方便用户进行数据整合和分析,提升研究效率。

🚀 采用异步并行调用机制,能同时访问所有数据源,大幅提升检索速度和响应性能,满足用户对实时信息的需求。

🎯 支持多种排序方式,包括相关性、引用数和发表日期,用户可根据自身需求调整排序策略,获取最符合研究方向的论文列表。

学术论文检索聚合 MCP 服务

源码地址:学术论文检索聚合 MCP 服务

基于 Go 语言实现的学术论文检索聚合 MCP (Model Context Protocol) 服务,通过统一接口同时调用多个学术数据库,提供智能去重、合并和排序的搜索结果。

功能特性

支持的数据源

可用工具

1. searchScholarPapers - 聚合学术论文搜索

从多个数据源同时搜索学术论文,自动合并去重并排序结果。

参数:

基础搜索示例:

{  "query": "machine learning"}

高级搜索示例:

{  "query": "deep learning",  "author": "Hinton",  "year": "2020-2023",  "min_citations": 100,  "open_access_only": true,  "limit": 20,  "sort_by": "citation_count",  "sort_order": "desc"}

指定数据源示例:

{  "query": "quantum computing",  "enabled_sources": ["arxiv", "semantic_scholar", "crossref"]}

2. getScholarPaper - 获取论文详情

根据任意标识符获取特定论文的完整信息,自动选择最佳数据源。

参数:

DOI查询示例:

{  "identifier": "10.1038/nature12373"}

arXiv ID查询示例:

{  "identifier": "2301.07041"}

安装和运行

环境要求

快速启动

    克隆项目
git clone https://github.com/Seelly/scholar_mcp_server.gitcd scholar_mcp_server
    安装依赖
go mod tidy
    基础运行(使用免费数据源)
go run main.go logging.go

完整功能运行

配置API密钥以启用全部功能:

# 设置API密钥export SCOPUS_API_KEY="your_scopus_api_key"export ADSABS_API_KEY="your_adsabs_api_key"# 运行服务器go run main.go logging.go

生产部署

# 编译二进制文件go build -o scholar-server main.go logging.go# 后台运行nohup ./scholar-server > server.log 2>&1 &

服务器将在 http://127.0.0.1:8080/ 启动。

MCP 客户端配置

Claude Desktop 配置

~/.cursor/mcp.json 或 Claude Desktop 配置文件中添加:

{  "mcpServers": {    "arXiv论文检索服务": {      "url": "http://127.0.0.1:8080/mcp"    }  }}

使用示例

搜索论文

# 使用 curl 测试搜索功能curl -X POST http://127.0.0.1:8080/mcp \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "jsonrpc": "2.0",    "id": 1,    "method": "tools/call",    "params": {      "name": "searchArxivPapers",      "arguments": {        "query": "deep learning",        "max_results": 5      }    }  }'

获取论文详情

curl -X POST http://127.0.0.1:8080/mcp \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "jsonrpc": "2.0",    "id": 2,    "method": "tools/call",    "params": {      "name": "getArxivPaper",      "arguments": {        "id": "2301.07041"      }    }  }'

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