AI导哈

学术论文AI处理工具

一个强大的MCP服务器，提供AI驱动的工具用于研究、分析和转化学术论文，适用于文献综述、研究沟通、会议准备和科学传播等场景。

  • by almomua
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 almomua/research-nexus-mcp-tools

使用说明

研究MCP服务器

一个强大的模型上下文协议（MCP）服务器，为研究、分析和转换学术论文提供AI驱动的工具。

🚀 特性

此MCP服务器提供了四种处理研究论文的主要工具：

1. 检索相关参数

使用谷歌学术搜索任何主题的相关研究论文（通过SerpAPI）。

  • 返回前N篇论文，包括标题、作者、发表信息和摘要
  • 包括每篇论文的引用次数
  • 由SerpAPI的Google Scholar集成提供支持

2. 解释性论文

获取任何研究论文的人工智能解释和摘要。

  • 从URL（arXiv、PDF等）获取纸质内容
  • 使用具有URL上下文功能的Google Gemini 3 Pro
  • 提供结构化摘要，包括：
    • 简短摘要
    • 要点中的关键发现
    • 用简单语言解释的方法
    • 利弊分析（如适用）
    • 加深理解的基本主题
  • 输出优化为500-600字

3. paper_to_poster

将研究论文转化为专业视觉海报。

  • 使用Gemini 3 Pro下载并分析论文
  • 生成可用于会议的科学海报
  • 包括结构化部分：标题、问题、方法、结果、见解、局限性、结论
  • 返回生成的海报图像的公共URL
  • 图片上传至ImgBB，便于分享

4. paper_to_podcast

将研究论文转化为引人入胜的播客音频。

  • 在两位主持人（Alex博士和Jordan）之间建立自然对话
  • 生成一个可访问的2-3分钟播客脚本
  • 使用Gemini TTS将脚本转换为多扬声器音频
  • 将音频上传到Bytescale供公众访问
  • 使更广泛的受众能够接触到复杂的研究

📋 需求

API密钥

您需要获得以下API密钥：

  1. SERPAPI_API_关键字 -用于纸张搜索功能

  2. GEMINI_API_键 -用于人工智能驱动的解释和内容生成

  3. IMGBB_API_密钥 -用于海报图像托管

  4. bytesale_ACCOUNT_ID 和 BYTESCALE_API_键 -用于播客音频托管

Python依赖关系

mcp
arxiv
google-genai
python-dotenv
serpapi
requests
httpx

⚙️ 安装

  1. 克隆此存储库：
git clone <your-repo-url>
cd mcp-Research
  1. 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
  1. 创建一个 .env 使用API密钥在项目根目录中创建文件：
SERPAPI_API_KEY=your_serpapi_key_here
GEMINI_API_KEY=your_gemini_key_here
IMGBB_API_KEY=your_imgbb_key_here
BYTESCALE_ACCOUNT_ID=your_bytescale_account_id
BYTESCALE_API_KEY=your_bytescale_api_key
  1. （可选）配置服务器主机和端口：
BL_SERVER_HOST=0.0.0.0
BL_SERVER_PORT=80

🔧 用法

运行服务器

python src/server.py

服务器将在配置的主机和端口上启动（默认值： 0.0.0.0:80).

与MCP客户端一起使用

此服务器实现了模型上下文协议，可以与任何兼容MCP的客户端（如Claude Desktop、Cursor或其他AI助手）一起使用。

工具调用示例

搜索论文：

retrieve_related_papers("machine learning transformers", 5)

解释一篇论文：

explain_paper("https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf")

制作海报：

paper_to_poster("https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf")

创建播客：

paper_to_podcast("https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf")

🏗️ 建筑

  • 框架：使用FastMCP构建，用于流式HTTP传输
  • 无状态设计：每个请求都是独立的（stateless_http=True）
  • AI模型:
    • Gemini 3 Pro预览版（文本分析）
    • Gemini 3 Pro图像预览（海报生成）
    • Gemini 2.5 Flash TTS（播客音频）
  • 搜索：谷歌学者通过SerpAPI
  • 托管：ImgBB（图像），Bytescale（音频）

📝 刀具参数

检索相关参数

  • topic （str）：要搜索的研究主题或关键字
  • max_results （int，默认值=3）：要返回的最大论文数

解释性论文

  • paper_url （str）：研究论文的URL（arXiv、PDF等）

paper_to_poster

  • paper_url （str）：研究论文PDF的URL

paper_to_podcast

  • paper_url （str）：研究论文PDF的URL

🎯 用例

  • 文献综述：快速查找并总结相关论文
  • 研究交流：将论文转换为无障碍格式
  • 会议准备：自动生成专业海报
  • 科学外展：创建解释研究的播客集
  • 教育：帮助学生理解复杂的论文
  • 学术写作：获取相关工作的结构化摘要

🔒 安全说明

  • 将API密钥安全地存储在 .env 文件（从不提交版本控制）
  • 这 .env 文件已加载 override=True 确保新钥匙
  • 服务器包含对缺少API密钥的验证检查
  • 添加 .env 你的 .gitignore 文件

🤝 贡献

欢迎投稿！请随时提交拉取请求。

📄 许可证

[在此处添加您的许可证]

🐛 故障排除

API关键问题：

  • 确保在中设置了所有必需的API密钥 .env
  • 检查一下 .env 文件位于项目根目录中
  • 验证API密钥是否有效并具有足够的配额

PDF下载问题：

  • 某些论文可能需要特定的访问权限
  • 确保URL直接指向PDF文件
  • 尝试使用直接PDF链接而不是摘要页面

音频/图像上传问题：

  • 检查您的Bytescale/ImgBB帐户配额
  • 验证API密钥是否具有上载权限
  • 处理大文件可能需要更长的时间

📧 支持

有关问题和疑问，请在GitHub上打开问题。

由...制作❤️ 使用FastMCP和谷歌Gemini

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