AI导哈

学术论文摘要工具

一个用于在Cursor中阅读和总结学术论文的工具包，结合了MCP服务器和Cursor代理技能。

  • by OkifuZ
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 OkifuZ/paper-assistant

使用说明

纸张助理

阅读和总结学术论文的工具包(计算机图形学中的仿真与深度学习)在Cursor内部，将MCP服务器与Cursor代理技能相结合。

快速开始

需要 **Python 3.12+**克隆仓库，然后运行：

# Windows
.\install.ps1

# macOS / Linux
./install.sh

这处理了所有事情——查找/安装 uv，同步依赖关系，配置MCP服务器，以及创建工作目录。完成后重新启动Cursor。

用途：

  1. 问代理人： “总结C:\Notes\papers\my_paper.pdf” （PDF可以放在任何地方）
  2. 摘要显示在 Summaries/my_paper_summary.md

MCP工具（面向代理）

这些工具通过MCP暴露给AI代理——它们不是人类的CLI命令。当你要求代理人阅读或总结一篇论文时，代理人会自动给他们打电话。

工具 说明
pdf_info 元数据+目录（始终先调用）
pdf_read_pages 按页面范围阅读文本（每次通话最多10页）
pdf_read_section 按章节标题阅读文本（与TOC模糊匹配）
pdf_get_page_images 以base64格式从页面中提取图像
pdf_search 带有上下文片段的全文搜索
save_summary 将Markdown摘要保存到 Summaries/<pdf_name>_summary.md （自动创建文件夹）
提示 描述
read_paper 渐进式阅读协议——先阅读元数据/TOC，然后再深入到各个部分。接受 file_path 可选 question.

光标技能

位于 .cursor/skills/summarize-paper/。当您要求代理对论文进行总结、提炼或审阅时激活。它逐步阅读，对论文进行分类（学习/物理/混合），并输出结构化的Markdown摘要 template.md.

项目布局

PaperAssistant/
├── Summaries/           ← Generated summaries land here (gitignored)
├── src/pdf_reader_mcp/  ← MCP server source
├── .cursor/
│   ├── mcp.json         ← MCP client config (gitignored, machine-local)
│   └── skills/          ← Cursor agent skills
├── pyproject.toml
└── uv.lock

手动安装

如果您不想使用安装脚本：

pip install uv              # or see https://docs.astral.sh/uv
uv sync                     # install dependencies into .venv/
uv run pdf-reader-mcp       # verify server starts (Ctrl+C to stop)

然后创建 .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "pdf-reader": {
      "command": "/absolute/path/to/uv.exe",
      "args": ["--directory", "/absolute/path/to/PaperAssistant", "run", "pdf-reader-mcp"]
    }
  }
}

使用绝对路径来避免游标生成进程时出现PATH问题。编辑后重新启动光标。

Windows PATH注意事项： 如果 uv 之后不被识别 pip install uv，找到二进制文件： python -c "from uv import find_uv_bin; print(find_uv_bin())"

瞬态安装错误： 在某些Windows设置中，第一个 uv sync 由于操作系统权限错误（防病毒）而失败。只需重试。

Gitigned路径

路径 原因
.venv/ 本地虚拟环境
.cursor/mcp.json 机器本地绝对路径
Summaries/* 生成的输出
__pycache__/, build/, dist/ Python构建工件
What install.ps1 does step by step
  1. 找到 uv --通过检查路径 Get-Command uv。如果未找到，请通过查找 python -c "from uv import find_uv_bin; ..."。如果仍然缺失，则通过自动安装 pip install uv.
  2. 解析目录 --决议 TargetDir （默认为 .)以及 ScriptDir （其中 install.ps1 生命）走向绝对的道路。
  3. uv sync --跑步 uv sync 在repo目录中创建 .venv/ 并安装所有依赖项(mcp[cli], pymupdf等等）。失败时自动重试一次（解决暂时的Windows权限/防病毒错误）。
  4. 验证MCP服务器 --开始 uv run pdf-reader-mcp，等待3秒以确认它没有崩溃，然后终止进程。
  5. 写 .cursor/mcp.json --创建或合并 pdf-reader 使用MCP进入 绝对路径 到 uv.exe 作为命令（避免了游标生成进程时的PATH解析问题）。
  6. 复制技能文件 --副本 .cursor/skills/summarize-paper/ 从仓库到目标项目。当target==repo（文件已就位）时跳过。
  7. 创建 Summaries/ --使用以下命令创建输出目录 .gitkeep file使git跟踪空文件夹，同时忽略其内容。

许可证

麻省理工学院

相关 MCP