Semantic Scholar MCP Server

使用说明（简要）：

• 项目简介
  • 该仓库中包含一个基于 MCP 的服务器实现，专门暴露 Semantic Scholar 的论文检索与查询能力，作为 MCP 兼容客户端的后端资源。
  • 服务器通过 FastMCP 实现工具（tools）和资源（resources）的声明，提供多种论文查询接口，并通过 stdio 传输与 MCP 客户端通信。
• 主要功能点
  • 提供工具接口（如 search_papers、get_paper_details、search_papers_for_research、get_paper_by_doi、get_paper_by_arxiv），能按查询条件返回结构化的论文元数据和开放获取 PDF 链接等信息。
  • 提供信息资源接口（get_api_info），用于客户端了解 API 能力与说明。
  • 使用 OpenAPI 兼容的调用格式，返回 JSON 数据，便于 MCP 客户端聚合与处理。
  • 支持通过标准 MCP 客户端连接（通过 stdio 传输）启动与交互。
• 安装步骤
  • 准备环境：需要 Python 3.x 环境。
  • 安装依赖：根据项目需求安装 mcp 及相关依赖（如 httpx、dedalus_labs 等）。具体依赖请参照运行时的实际环境文档。
  • 启动服务器：在仓库根目录或指定路径执行以下命令启动 MCP 服务器脚本：
    • python tartan_backend/mcp_semantic_scholar.py
  • 运行后服务器将通过标准输入输出的传输方式与 MCP 客户端建立通信。
• 服务器配置（MCP 客户端连接信息，JSON 形式，示例） { "server_name": "Semantic Scholar MCP Server", "command": "python", "args": ["tartan_backend/mcp_semantic_scholar.py"] } 注释说明：
  • server_name: MCP 服务器对外暴露的名称，客户端可据此识别目标服务器。
  • command: 启动服务器的命令（如 python）。
  • args: 启动命令的参数，必须指向服务器脚本的位置，示例中为 tartan_backend/mcp_semantic_scholar.py。
  • 该配置用于 MCP 客户端在本地建立连接，实际连接细节随客户端实现而定，服务器端实现无需客户端配置代码。
• 基本使用方法
  • 先启动服务器（如上命令），确保服务器正常运行。
  • 使用 MCP 客户端通过标准输入输出与服务器建立连接后，可以调用工具接口（如 search_papers、get_paper_details 等）获取论文信息、下载开放获取的 PDF、获取论文详情等。
  • 客户端根据 MCP 协议发送请求，服务器返回相应的 JSON-RPC 结果。