Semantic Scholar MCP Server 使用说明

项目简介

Semantic Scholar MCP Server 是一个基于 FastMCP 框架实现的 MCP 服务器，它将 Semantic Scholar API 封装成一系列 MCP 工具，为大型语言模型 (LLM) 应用提供便捷的学术研究数据访问能力。通过该服务器，LLM 应用可以检索论文、分析引文网络、获取作者信息，从而拓展 LLM 在学术领域的应用场景。

主要功能点

论文检索与发现：
- 支持关键词相关性检索 (relevance search)
- 支持批量论文检索 (bulk search)
- 支持根据论文标题精确检索 (title search)
- 支持获取单篇或批量论文的详细信息
- 支持高级检索，可根据年份、引用量、研究领域等条件过滤
引文分析：
- 支持查询论文的引文 (citations) 和被引文献 (references)
- 支持获取引文上下文信息
作者信息：
- 支持作者姓名检索 (author search)
- 支持获取作者详细信息 (author details)，包括论文列表、引用量、h-index 等
- 支持批量获取作者信息 (batch author details)
论文推荐：
- 支持基于单篇论文或多篇论文进行推荐 (single/multi-paper recommendations)

安装步骤

安装 FastMCP 框架：确保已安装 FastMCP 框架。如果未安装，请参考 FastMCP 文档进行安装。

安装 Semantic Scholar MCP Server：可以通过 Smithery 或 FastMCP CLI 进行安装。

使用 Smithery 安装 (适用于 Claude 客户端)：

npx -y @smithery/cli install semantic-scholar-fastmcp-mcp-server --client claude

使用 FastMCP CLI 安装：

fastmcp install semantic_scholar_server.py --name "Semantic Scholar" -e SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY=你的API密钥

其中 '-e SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY=你的API密钥' 参数是可选的。如果提供 Semantic Scholar API 密钥，服务器将使用认证模式，拥有更高的请求速率限制。API 密钥可在 Semantic Scholar API 官网申请。

服务器配置 (MCP 客户端配置)

MCP 客户端需要配置以下 JSON 信息以连接 Semantic Scholar MCP Server：

{
  "serverName": "Semantic Scholar",
  "command": "fastmcp",
  "args": [
    "run",
    "semantic_scholar_server.py",
    "--name",
    "Semantic Scholar"
  ]
  // 如果您在安装时使用了 API 密钥，则无需在此处额外配置。
  // 如果您希望通过命令行参数传递 API 密钥（不推荐，安全性较低），可以添加 -e 参数，例如：
  // "args": ["run", "semantic_scholar_server.py", "--name", "Semantic Scholar", "-e", "SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY=你的API密钥"]
}

配置参数说明：

'serverName': 服务器名称，可自定义，用于在 MCP 客户端中标识该服务器。
'command': 启动 MCP 服务器的命令，这里使用 'fastmcp'。
'args': 传递给 'fastmcp run' 命令的参数列表：
- '"run"': FastMCP 的运行子命令。
- '"semantic_scholar_server.py"': 服务器主程序文件名。
- '"--name"': 指定服务器在 MCP 中注册的名称。
- '"Semantic Scholar"': 服务器注册名称，与 'serverName' 保持一致。 // '-e SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY=你的API密钥': (可选，不推荐) 通过环境变量传递 Semantic Scholar API 密钥。更推荐在服务器运行环境中设置环境变量。

注意：请确保 MCP 客户端能够找到 'fastmcp' 命令，通常需要将 FastMCP CLI 加入到系统 PATH 环境变量中。

基本使用方法

成功配置并启动 Semantic Scholar MCP Server 后，您的 MCP 客户端即可通过 JSON-RPC 协议调用服务器提供的各种工具 (Tools)，例如 'paper_relevance_search' (论文相关性检索), 'author_details' (作者详细信息) 等。

具体工具的使用方法和参数说明，请参考仓库 'README.md' 文件中 "Available MCP Tools" 章节的详细描述，以及每个工具的函数注释。

示例 (Python 代码，仅供参考，MCP 客户端实现方式各异)：

# 假设您已经配置并连接了 MCP 客户端 context

# 论文相关性检索示例
results = await paper_relevance_search(
    context,
    query="machine learning",
    year="2020-2024",
    min_citation_count=50,
    fields=["title", "abstract", "authors"]
)
print(results)

# 获取论文推荐示例 (基于单篇论文)
recommendations = await paper_recommendations_single(
    context,
    paper_id="649def34f8be52c8b66281af98ae884c09aef38b",
    fields="title,authors,year"
)
print(recommendations)

请根据您的 MCP 客户端的具体文档和 API 调用方式，参考以上示例进行操作。

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