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学术论文检索分析服务

paperscraper MCP Server是一个通过Model Context Protocol (MCP)连接AI助手与多个学术文献库的服务，支持搜索科学文章、访问元数据、下载PDF、检索引用以及进行深度分析。

  • by guoyuh
  • Python
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 guoyuh/paperscraper-mcp-server

使用说明

刮刀MCP服务器

🔍 使AI助手能够通过简单的MCP界面搜索、检索和分析来自多个来源的学术论文。

paperscraper MCP Server通过模型上下文协议（MCP）在人工智能助手和多个学术文献库之间提供了一座桥梁。它允许人工智能模型搜索科学文章，访问其元数据，下载PDF，检索引文，并以程序化的方式进行深度分析。

✨ 核心功能

  • 🔎 多源搜索：PubMed、arXiv、bioRxiv、medRxiv和chemRxiv的查询论文✅
  • 🚀 高效检索：快速访问纸质元数据✅
  • 📊 元数据访问：检索特定论文的详细元数据✅
  • 📄 PDF下载：下载全文PDF内容✅
  • 📚 引文检索：从多个来源获取引用计数✅
  • 📈 影响因素：检索日记账影响因素✅
  • 📊 数据分析：执行分析并生成图表✅
  • 🧠 深入分析：纸张收藏综合分析✅

🚀 快速开始

先决条件

  • Python 3.10+（当前运行Python 3.9.23-请升级）
  • 刮刀库
  • FastMCP库

注意：MCP库需要Python 3.10或更高版本。请升级您的Python版本以使用此服务器。

安装

  1. 克隆存储库：

    git clone <repository-url>
cd paperscraper-mcp-server

  2. 安装所需的依赖项：

    pip install -r requirements.txt

📊 用法

启动MCP服务器：

python server.py

使用Claude Desktop

将此配置添加到您的 claude_desktop_config.json:

（Mac OS）

{
  "mcpServers": {
    "paperscraper": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "paperscraper-mcp-server"]
      }
  }
}

（Windows版本）：

{
  "mcpServers": {
    "paperscraper": {
      "command": "C:\\Users\\YOUR\\PATH\\miniconda3\\envs\\mcp_server\\python.exe",
      "args": [
        "D:\\code\\YOUR\\PATH\\paperscraper-mcp-server\\server.py"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

🛠 MCP工具

刮刀MCP服务器提供以下工具：

文献检索工具

  1. search_pubmed_papers：使用关键字搜索PubMed上的文章
  2. search_pubmed_advanced：对PubMed上的文章进行高级搜索
  3. search_arxiv_papers：使用关键字搜索arXiv上的论文
  4. search_arxiv_advanced：在arXiv上执行高级搜索
  5. search_biorxiv_papers：使用关键字搜索bioRxiv上的论文
  6. search_medrxiv_papers：使用关键字搜索medRxiv上的论文
  7. search_chemrxiv_papers：使用关键字搜索关于chemRxiv的论文

下载工具

  1. download_paper_pdf：使用其元数据下载纸质PDF
  2. download_papers_batch：从转储文件下载多篇论文的PDF

元数据工具

  1. get_paper_citations_by_doi：使用DOI获取论文的引用计数
  2. get_paper_citations_by_title：使用论文标题获取论文的引用次数
  3. get_journal_impact_factor：获取期刊的影响因子
  4. get_multiple_journal_impact_factors：获取多个期刊的影响因子

分析工具

  1. analyze_papers_batch：对一组论文进行批量分析
  2. generate_wordcloud：从论文摘要生成单词云
  3. plot_publication_trends：绘制随时间变化的出版趋势

搜索论文

你可以让AI助手使用以下查询来搜索论文：

Can you search PubMed for recent papers about CRISPR?

获取纸张详细信息

一旦你有了纸质元数据，你可以询问更多细节：

Can you download the PDF for this paper?

分析论文

您可以请求对论文集进行分析：

Can you generate a word cloud from these paper abstracts?

📁 项目结构

  • server.py：使用FastMCP的主MCP服务器实现
  • tools/：包含针对不同纸张来源的工具实现
    • pubmed_tools.py：PubMed搜索工具
    • arxiv_tools.py：arXiv搜索工具
    • xrxiv_tools.py：预印本服务器搜索工具（bioRxiv、medRxiv、chemRxiv）
    • pdf_tools.py：PDF下载工具
    • citation_tools.py：引文检索工具
    • impact_tools.py：日志影响因子工具
    • analysis_tools.py：数据分析和绘图工具
  • config/：配置文件
  • utils/：用于错误处理、验证等的实用函数。

🔧 依赖项

  • Python 3.10+
  • FastMCP
  • 刮纸机
  • 异步
  • 熊猫
  • 皮丹提克

🤝 贡献

欢迎投稿！请随时提交拉取请求。 @詹尼斯伯恩：刮纸机

📄 许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。

⚠️ 免责声明

此工具仅用于研究目的。请尊重各种学术数据库的服务条款，并负责任地使用此工具。

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