项目简介

ObsiXiv MCP服务器是 ObsiXiv 项目的一个关键组件，它将 ObsiXiv 的核心功能（如从学术论文生成博客文章、搜索论文）封装为 Model Context Protocol (MCP) 工具，从而允许大型语言模型（LLM）客户端，例如 Claude Desktop，直接调用这些功能。它作为一个独立的后端服务运行，通过标准协议与LLM客户端通信。

主要功能点

论文搜索与下载： 允许LLM通过标题在ArXiv和Semantic Scholar上搜索并获取学术论文的元数据及PDF下载链接。
博客文章生成： 能够将论文的文本内容转换为AlphaXiv风格的、富有幽默感的博客文章，支持自定义风格和温度参数。
查找相关论文： 基于ArXiv ID或论文标题，自动发现并推荐相关的学术论文。
标准MCP接口： 通过JSON-RPC协议提供工具调用接口，与兼容MCP协议的客户端无缝集成。

安装步骤

克隆仓库： 首先，你需要克隆ObsiXiv的GitHub仓库到你的本地机器：

git clone https://github.com/asahium/obsixiv.git
cd obsixiv

进入MCP服务器目录并安装依赖： 进入 'mcp-server' 目录，并安装其所需的Node.js依赖：
```
cd mcp-server
npm install
```
构建MCP服务器： 运行构建命令来编译MCP服务器代码：
```
npm run build
```
这将生成一个可执行的MCP服务器文件，通常在 'dist/index.bundled.js'。

服务器配置

MCP服务器需要 Koog Agent URL 和 API Key 才能正常运行。这些信息通过环境变量配置。

MCP客户端（如Claude Desktop）需要配置MCP服务器的启动命令。以下是典型的配置示例，你可以将其添加到Claude Desktop或其他MCP客户端的配置文件中：

{
  "servers": [
    {
      "name": "ObsiXiv MCP Server",
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/your/obsixiv/mcp-server/dist/index.bundled.js"
      ],
      "env": {
        "KOOG_AGENT_URL": "http://localhost:8080",
        "API_KEY": "sk-ant-your_anthropic_api_key"
      },
      "description": "允许LLM搜索学术论文、生成博客文章和查找相关论文的ObsiXiv工具集。"
    }
  ]
}

参数注释：

'name': 服务器在MCP客户端中显示的名称。
'command': 启动MCP服务器的命令行程序，此处为 'node'。
'args': 传递给 'command' 的参数列表。这里指向MCP服务器构建后的入口文件路径。请务必将 '/path/to/your/obsixiv/mcp-server/dist/index.bundled.js' 替换为你的ObsiXiv仓库在本地的实际路径。
'env': 环境变量，用于配置MCP服务器的内部参数。
- 'KOOG_AGENT_URL': ObsiXiv项目的核心AI代理服务（Koog Agent）的运行地址。默认通常是 'http://localhost:8080'。在启动MCP服务器之前，请确保你的Koog Agent已启动并在此地址运行。
- 'API_KEY': 用于访问Anthropic Claude或其他AI服务的API密钥。这是MCP服务器调用AI模型生成博客文章所必需的。请替换为你的实际API密钥。
'description': 服务器功能的简短描述，供MCP客户端用户参考。

基本使用方法

启动Koog Agent： ObsiXiv MCP服务器依赖于ObsiXiv项目的 'agent' 模块（Koog Agent）来执行实际的AI生成任务。请确保Koog Agent已按照ObsiXiv主项目的说明启动（通常通过Docker）。例如，在ObsiXiv根目录运行：'./scripts/start-agent.sh' (Linux/macOS) 或 'scripts\start-agent.bat' (Windows)。
启动MCP服务器： 在你的Claude Desktop或其他MCP客户端中，按照上述“服务器配置”部分添加ObsiXiv MCP服务器。MCP客户端会自动启动并管理该服务器的运行。
在LLM客户端中使用： 一旦ObsiXiv MCP服务器成功连接到LLM客户端，你就可以通过自然语言提示，让LLM调用ObsiXiv MCP服务器提供的工具。LLM会根据你的需求智能地选择并执行 'search_paper'、'generate_blog' 或 'find_related' 等工具。

示例对话 (假设使用Claude Desktop)：
- 你： "请搜索名为 'Attention Is All You Need' 的论文，并从其内容生成一篇AlphaXiv风格的博客文章。"
- Claude： (内部调用 'search_paper' 工具查找论文，下载PDF，然后调用 'generate_blog' 工具生成文章，最后将格式化的博客文章返回给你)
- 你： "帮我查找与 '2103.00020' 这篇ArXiv论文相关的其他论文。"
- Claude： (内部调用 'find_related' 工具，并返回相关论文列表)

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