使用说明
MCP Servers Collection
这是一个MCP (Model Context Protocol) 服务器集合，包含多个实用的工具服务器。
🚀 包含的服务器
1. thesis-reference-manager - 论文参考文献管理工具
- 功能：搜索arXiv论文、保存搜索结果、分析LaTeX引用
- 文件：
thesis_reference_manager.py - 工具：
search_papers_arxiv: 在arXiv上搜索论文get_paper_details: 获取论文详细信息save_search_results: 保存搜索结果到本地analyze_citations: 分析LaTeX引用clean_unused_references: 清理未使用的参考文献convert_citations_to_superscript: 转换引用格式
2. docx-image-tagger - DOCX图片标签工具
- 功能：从DOCX文件中提取图片并生成标签
- 文件：
docx_image_tagger.py
3. local-image-analyzer - 本地图片分析工具
- 功能：分析本地图片并生成智能标题
- 文件：
local_image_analyzer.py
4. helloworld - 简单示例服务器
- 功能：MCP服务器基础示例
- 文件：
helloworld.py
📦 安装和配置
1. 环境要求
# 创建conda环境
conda create -n docx-mcp python=3.9
conda activate docx-mcp
# 安装依赖
pip install mcp requests
2. 配置Cursor
在 ~/.cursor/mcp.json 中添加服务器配置：
{
"mcpServers": {
"thesis-reference-manager": {
"command": "python",
"args": ["path/to/thesis_reference_manager.py"],
"description": "论文参考文献管理工具"
}
}
}
🎯 使用示例
搜索和保存论文
# 1. 搜索论文
results = await search_papers_arxiv("machine learning", max_results=5)
# 2. 保存到本地
await save_search_results(results, "D:/Users/username/Desktop/references")
分析LaTeX引用
# 分析引用
await analyze_citations("thesis_draft.tex")
# 清理未使用的参考文献
await clean_unused_references("thesis_draft.tex")
🔧 开发
运行服务器
# 激活环境
conda activate docx-mcp
# 运行服务器
python thesis_reference_manager.py
测试服务器
# 测试初始化
echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "initialize", "params": {"protocolVersion": "2024-11-05", "capabilities": {}, "clientInfo": {"name": "test", "version": "1.0.0"}}}' | python thesis_reference_manager.py
📁 项目结构
mcp_servers/
├── thesis_reference_manager.py # 论文管理服务器
├── docx_image_tagger.py # DOCX图片标签服务器
├── local_image_analyzer.py # 图片分析服务器
├── helloworld.py # 示例服务器
├── readme/ # 文档目录
├── test/ # 测试目录
└── README.md # 项目说明
🤝 贡献
欢迎提交Issue和Pull Request！
📄 许可证
MIT License
🙏 致谢
感谢MCP协议和Cursor团队提供的支持！
