Semantic Scholar API MCP Server

项目简介

本项目是一个基于 FastMCP 框架实现的 MCP 服务器插件，旨在为 LLM 应用提供学术论文搜索功能。通过集成 Semantic Scholar API，该插件允许 LLM 客户端调用工具搜索并获取学术论文的相关信息，从而增强 LLM 在学术研究领域的应用能力。

主要功能点

学术论文搜索: 提供 'search_papers_via_semanticscholar' 工具，允许用户通过关键词检索 Semantic Scholar 数据库中的学术论文。
结果过滤: 支持按年份范围（起始年份和结束年份）过滤搜索结果，提高检索精度。
详细信息: 返回论文的标题、作者、发表年份、期刊/会议、被引次数、DOI 链接、摘要和 URL 等详细信息，并以 Markdown 格式呈现，方便 LLM 理解和展示。

安装步骤

确保已安装 Python 环境。

安装项目依赖：

pip install fastmcp aiohttp pydantic uvicorn

服务器配置

要使 MCP 客户端能够连接到此 MCP 服务器，需要在客户端配置文件中添加服务器配置信息。以下是一个示例配置（JSON 格式）：

{
  "semantic-scholar": {  // 服务器名称，可以自定义
    "command": "uv",     // 启动服务器的命令，这里使用 uv (更快的 Python 启动器，也可以使用 python)
    "args": [            // 启动命令的参数列表
      "run",             // uv 的 run 子命令
      "--with",          // 加载 fastmcp 插件
      "fastmcp",         // 指定使用 fastmcp 插件
      "fastmcp",         // 实际执行 fastmcp 命令
      "run",             // fastmcp 的 run 子命令，用于启动服务器
      "/path/to/semantic-scholar-plugin.py" //  **请替换为 semantic-scholar-plugin.py 文件的实际绝对路径**
    ]
  }
}

基本使用方法

启动 MCP 服务器：
- 使用 'fastmcp dev path/to/semantic-scholar-plugin.py' 命令进行开发模式启动。
- 或使用 'fastmcp run path/to/semantic-scholar-plugin.py' 命令运行服务器。
- 也可以按照 README 中提供的配置，集成到 Claude 或其他支持 FastMCP 的客户端中。
在 MCP 客户端中，配置并连接到名为 "semantic-scholar" (或您在配置中设置的名称) 的服务器。
使用客户端提供的界面或指令，调用 'search_papers_via_semanticscholar' 工具，并提供相应的参数，例如：
- 'keyword': 要搜索的关键词 (例如: "natural language processing")
- 'limit': 返回结果的最大数量 (默认为 10, 最大 25)
- 'year_from': 起始年份 (可选)
- 'year_to': 结束年份 (可选)
服务器将返回 Markdown 格式的学术论文搜索结果。

注意: 请将配置文件中的 '/path/to/semantic-scholar-plugin.py' 替换为 'semantic-scholar-plugin.py' 文件在您系统中的实际绝对路径。

关键词

Semantic Scholar API MCP Server

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