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PapersWithCode MCP Server

项目简介

本项目是一个 MCP (Model Context Protocol) 服务器，旨在为大型语言模型（LLM）客户端提供访问 PapersWithCode 平台数据的能力。通过此服务器，LLM 可以检索最新的学术论文、相关的代码仓库、研究领域信息、作者信息以及会议信息，从而为科研、学习等应用场景提供丰富的上下文信息。

主要功能点

  • 论文检索与阅读: 根据关键词、标题、摘要等信息检索论文，并支持从论文URL读取内容（包括PDF和HTML）。
  • 论文信息查询: 获取论文的详细信息，包括相关的代码仓库、数据集、方法、结果和任务等。
  • 研究领域查询: 检索研究领域信息，以及领域相关的任务。
  • 作者信息查询: 根据作者姓名检索作者信息，并列出作者发表的论文。
  • 会议信息查询: 检索会议信息，包括会议的论文集和论文列表。

总而言之，该MCP服务器提供了一系列工具，使LLM能够方便地访问和利用PapersWithCode平台的海量学术资源，从而提升LLM在科研和技术探索方面的能力。

安装步骤

  1. 安装 Smithery CLI (如果尚未安装):

    npm install -g @smithery/cli

    或者使用 yarn:

    yarn global add @smithery/cli

  2. 通过 Smithery 安装 mcp-paperswithcode:

    npx -y @smithery/cli install @hbg/mcp-paperswithcode --client claude

    这个命令会自动下载并安装 'mcp-paperswithcode' 服务器。

服务器配置

MCP 客户端需要配置以下 JSON 信息以连接到 'mcp-paperswithcode' 服务器。

{
  "serverName": "PapersWithCodeMCP",  // 自定义服务器名称，用于在客户端中标识
  "command": "python",             // 运行服务器的命令，这里使用 python
  "args": [                        // 传递给命令的参数
    "-m",                           // -m 参数用于执行包中的模块
    "mcp_paperswithcode.server"     // 指定要执行的模块为 mcp_paperswithcode.server，即服务器启动文件
  ]
}

配置说明:

  • 'serverName': 您可以自定义服务器名称，例如 "PapersWithCodeMCP"，在 MCP 客户端中，这个名称将用于标识和选择此服务器。
  • 'command': 指定用于启动服务器的命令。由于该项目是 Python 实现，所以这里设置为 'python'。
  • 'args': 这是一个字符串数组，包含了传递给 'python' 命令的参数。
    • '"-m"': Python 的 '-m' 参数用于将指定名称的模块作为脚本执行。
    • '"mcp_paperswithcode.server"': 指定要执行的模块是 'mcp_paperswithcode' 包中的 'server' 模块。这实际上会执行 'src/mcp_paperswithcode/server.py' 文件，其中包含了服务器的启动代码。

注意: 请确保您的系统已安装 Python 环境，并且 Python 可执行文件在系统 PATH 环境变量中。

基本使用方法

  1. 启动 MCP 服务器:
    按照上述 "服务器配置" 中的说明，在 MCP 客户端中配置好服务器信息后，启动 MCP 服务器。具体的启动方式取决于 MCP 客户端的实现，通常客户端会根据配置信息自动启动服务器。

  2. 在 LLM 中使用工具: 当服务器成功启动并连接到 MCP 客户端后，您可以在支持 MCP 协议的 LLM 应用中，通过自然语言指令调用 'PapersWithCode MCP Server' 提供的工具。

    例如，您可以指示 LLM 搜索关于 "attention mechanism" 的论文，LLM 客户端会将请求转换为对 'search_papers' 工具的调用，并将结果返回给 LLM。

    示例工具调用 (非直接操作，仅为理解工具功能):

    • 搜索论文: 'search_papers(abstract="neural networks", title="attention mechanism")'
    • 获取论文详情: 'get_paper(paper_id="paper123")'
    • 阅读论文 (URL): 'read_paper_from_url(paper_url="https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf")'

    LLM 如何具体调用这些工具，以及工具的参数如何传递，取决于 LLM 客户端的具体实现和交互方式。您通常可以通过自然语言与 LLM 交互，LLM 会根据您的意图自动选择合适的工具并调用。

总结: 'PapersWithCode MCP Server' 作为一个桥梁，连接了 LLM 和 PapersWithCode 平台，使得 LLM 能够利用 PapersWithCode 的学术资源，从而在科研、知识问答等领域发挥更大的作用。安装和配置过程相对简单，主要依赖 Smithery CLI 和 MCP 客户端的配置。

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