使用说明

OpenReview MCP服务器

一种模型上下文协议（MCP）服务器，提供对OpenReview数据的访问，用于研究和分析。该服务器允许您搜索用户、获取论文，并从主要的机器学习会议（ICML、ICLR、NeurIPS）导出研究数据。

特性

用户搜索：通过电子邮件地址查找OpenReview个人资料
论文检索：获取特定作者的所有论文
会议论文：从特定场所（ICLR、NeurIPS、ICML）和年份获取论文
关键词搜索：在多个会议上按关键字搜索论文
JSON和PDF导出：将搜索结果导出为PDF和JSON文件，便于阅读或进一步分析以及使用编码助手

安装

1.克隆存储库

git clone https://github.com/yourusername/openreview-mcp-server.git
cd openreview-mcp-server

2.创建并激活虚拟环境

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

3.安装包装

pip install -e .

光标配置

步骤1：获取您的OpenReview凭据

您需要您的OpenReview帐户电子邮件和密码。

步骤2：查找您的Cursor MCP配置文件

运行cmd+shift+P打开命令面板，找到将引导您进入MCP.json的MCP设置，或查找：

光标： ~/.cursor/mcp.json

步骤3：添加OpenReview MCP服务器

打开MCP配置文件并添加 openreview 服务器到 mcpServers 章节：

{
  "mcpServers": {
    "openreview": {
      "command": "/ABSOLUTE/PATH/TO/openreview-mcp-server/venv/bin/python",
      "args": ["-m", "openreview_mcp_server"],
      "cwd": "/ABSOLUTE/PATH/TO/openreview-mcp-server",
      "env": {
        "OPENREVIEW_USERNAME": "your_email@domain.com",
        "OPENREVIEW_PASSWORD": "your_password",
        "OPENREVIEW_BASE_URL": "https://api2.openreview.net",
        "OPENREVIEW_DEFAULT_EXPORT_DIR": "./openreview_exports"
      }
    }
  }
}

重要提示：

替换 /ABSOLUTE/PATH/TO/openreview-mcp-server 根据实际路径（例如。， /Users/yourname/workspace/openreview-mcp-server)
替换 your_email@domain.com 和 your_password 使用您的OpenReview凭据
使用venv Python解释器的完整路径（以结尾 /venv/bin/python)

配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "openreview": {
      "command": "/Users/john/workspace/openreview-mcp-server/venv/bin/python",
      "args": ["-m", "openreview_mcp_server"],
      "cwd": "/Users/john/workspace/openreview-mcp-server",
      "env": {
        "OPENREVIEW_USERNAME": "john@university.edu",
        "OPENREVIEW_PASSWORD": "mySecurePassword123",
        "OPENREVIEW_BASE_URL": "https://api2.openreview.net",
        "OPENREVIEW_DEFAULT_EXPORT_DIR": "./openreview_exports"
      }
    }
  }
}

步骤4：重新启动游标

完全退出并重新打开Cursor以加载MCP服务器。

用法

配置完毕并重新启动Cursor后，您可以使用自然语言与OpenReview MCP服务器进行交互：

示例查询：

搜索论文：

Search OpenReview for papers about "multimodal tokenization" from ICML 2025, ICLR 2025 and NeurIPS 2025

获取您自己的文件：

Get my papers from OpenReview using email researcher@university.edu

导出PDF文件：

Export papers about "multimodal tokenization" from ICLR 2024, download PDFs and extract text

获取会议论文：

Show me all papers from NeurIPS 2024

服务器将自动：

从OpenReview获取论文
在标题、摘要和作者之间搜索
从PDF下载和提取文本
将结果导出为JSON以供进一步分析

导出的文件保存到 ./openreview_exports/ 默认情况下（或您的自定义目录）。

输出示例

可用工具

搜索用户

通过电子邮件地址查找用户资料。

search_user(email="researcher@university.edu", include_publications=true)

用户页面

获取特定用户发表的所有论文。

输入架构：

字段	类型	描述	必填	默认	允许值
`email`	string	要取论文的用户的电子邮件地址	是	--	--
`format`	string	响应格式：摘要或详细	否	摘要	`summary`, `detailed`

get_user_papers(email="researcher@university.edu", format="detailed")

get_reference_papers

获取特定会议和年份的论文。

输入架构：

字段	类型	描述	必填	默认	允许值
`venue`	string	会议地点（例如。， `"ICLR.cc"`, `"NeurIPS.cc"`, `"ICML.cc"`)	是	--	`ICLR.cc`, `NeurIPS.cc`, `ICML.cc`
`year`	string	会议年份（例如。， `"2024"`, `"2025"`)	是	--	四位数年份（例如。， `2024`)
`limit`	integer	要返回的最大纸张数	否	`50`	1–1000
`format`	string	响应格式：摘要或详细	否	`summary`	`summary`, `detailed`

get_conference_papers(venue="ICLR.cc", year="2024", limit=50)

搜索路径

在多个会议中按关键字搜索论文。

搜索模式：

任何：返回与指定字段中至少一个关键字匹配的论文。如果找到任何关键字，则包括论文。
全部：返回与指定字段中的所有关键字匹配的论文。只包括包含每个关键字的论文。
精确：返回在指定字段中包含精确短语（按顺序将所有关键字放在一起）的论文。

输入架构：

字段	类型	描述	必填	默认	允许值
`query`	string	要搜索的关键字或短语（例如。， `"time series token merging"`, `"neural networks"`)	是	--	--
`venues`	array	要搜索的会议地点和年份列表。每个项目： • `venue`：string • `year`：string	是	--	--
`search_fields`	array	要搜索的字段。选项： `"title"`, `"abstract"`, `"authors"`	没有	`["title", "abstract"]`	`"title"`, `"abstract"`, `"authors"`
`match_mode`	string	如何匹配关键字： • `"any"`：匹配任何关键字 • `"all"`：匹配所有关键字 • `"exact"`：匹配精确短语	否	`"all"`	`"any"`, `"all"`, `"exact"`
`limit`	integer	要返回的最大结果数	否	`20`	1–100
`min_score`	number	最低匹配分数（介于0.0和1.0之间）	否	`0.1`	0.0–1.0

search_papers(
  query="time series token merging",
  match_mode="all",
  search_fields=["title", "abstract"],
  venues=[
    {"venue": "ICLR.cc", "year": "2024"},
    {"venue": "NeurIPS.cc", "year": "2024"}
  ],
  limit=20
)

出口_个人

将搜索结果导出到JSON文件进行分析。

输入架构：

字段	类型	描述	必填	默认	允许值
`query`	string	导出前要搜索的关键字	是	--	--
`venues`	array	要导出的会议地点和年份列表。每个项目： • `venue`：string • `year`：string	是	--	--
`export_dir`	string	导出JSON文件的目录	否	`./openreview_exports`	—
`filename`	string	导出的基本文件名（不带扩展名）	否	自动生成	—
`include_abstracts`	boolean	导出时是否包含完整摘要	否	`True`	`True`, `False`
`min_score`	number	搜索结果的最低匹配分数（0.0到1.0）	否	`0.2`	0.0–1.0
`max_papers`	integer	可导出和下载的最大论文数	否	`3`	1–10
`download_pdfs`	boolean	是否下载PDF并提取全文内容	否	`True`	`True`, `False`

export_papers(
  query="neural networks",
  venues=[
    {"venue": "ICLR.cc", "year": "2024"},
    {"venue": "ICML.cc", "year": "2024"}
  ],
  max_papers=1, 
  download_pdfs=true, 
  include_abstracts=true,
  export_dir="./research_exports"
)

工作流程示例

搜索感兴趣主题的论文：

search_papers(query="time series forecasting", match_mode="all", venues=[{"venue": "ICLR.cc", "year": "2024"}])

将相关论文导出为JSON格式：

export_papers(query="time series token merging", venues=[{"venue":"ICML.cc","year":"2025"}], max_papers=1, download_pdfs=true, include_abstracts=true)

使用导出的JSON文件和Claude Code来实现受研究启发的方法。

支持的会议

国际学习代表会议
神经信息处理系统会议
ICML（国际机器学习会议）

许可证

MIT许可证

使用说明

OpenReview MCP服务器

特性

安装

1.克隆存储库

2.创建并激活虚拟环境

3.安装包装

光标配置

步骤1：获取您的OpenReview凭据

步骤2：查找您的Cursor MCP配置文件

步骤3：添加OpenReview MCP服务器

步骤4：重新启动游标

用法

示例查询：

输出示例

可用工具

搜索用户

用户页面

get_reference_papers

搜索路径

出口_个人

工作流程示例

支持的会议

许可证

相关 MCP

学术文献搜索MCP服务器

IoTDB数据库MCP服务

CNKI论文检索工具

密码学研究论文检索服务

文献引用服务

Zotero MCP 文献管理服务