Scholar MCP Server
Lokaler MCP-Server für akademische Paper — Suche in 9 Quellen, Multi-Source-Download, KI-gestützte Analyse, Zitationsgraph, codebasierte Paper-Empfehlung.
👁 PyPI
👁 Python
👁 Tests
👁 License
Schnelle Installation
pip install scholar-mcp-server[all]
scholar-mcp-install --allDas ist alles. Starten Sie Ihre IDE neu und beginnen Sie mit der Nutzung.
Related MCP server: Paper Search MCP
Funktionen
Tool | Beschreibung |
| Gleichzeitige Suche in 9 Quellen mit Relevanzbewertung (Semantic Scholar, OpenAlex, Crossref, PubMed, arXiv, CORE, Europe PMC, DOAJ, dblp) |
| Multi-Source-PDF-Download: Unpaywall → Publisher OA → arXiv → Sci-Hub → scidownl |
| Batch-Download mehrerer Paper anhand einer DOI-Liste |
| KI-Analyse — lädt PDF herunter, extrahiert Volltext (bis zu 20 Seiten / 12k Zeichen) und sendet ihn an eine beliebige OpenAI-kompatible API |
| Scannt Ihren Workspace-Code → automatische Empfehlung verwandter Paper durch mehrere Suchanfragen |
| Erstellt eine Mermaid-Visualisierung des Zitations-/Referenznetzwerks |
| Überprüft die Verfügbarkeit der Download-Quellen |
Suchqualität
Die Suchergebnisse werden anhand eines 4-Faktoren-Gesamtscores bewertet:
Faktor | Gewichtung | Beschreibung |
Suchrelevanz | 0–40 | Übereinstimmung von Begriffen in Titel + Abstract |
Zitationswirkung | 0–30 | Logarithmisch skalierte Zitationsanzahl |
Quellenqualität | 0–10 | Gewichtung der Zuverlässigkeit der Datenquelle |
Aktualität | 0–15 | Bonus für aktuelle Veröffentlichungen |
Die Deduplizierung verwendet DOI-Abgleich + Jaccard-Titelähnlichkeit (Schwellenwert ≥0,7) über alle 9 Quellen hinweg. Jeder Quellen-Connector verfügt über ein integriertes Retry-Verfahren mit exponentiellem Backoff.
KI-Analyse
paper_ai_analyze funktioniert mit jeder OpenAI-kompatiblen API. Setzen Sie AI_API_BASE, AI_API_KEY und AI_MODEL, um auf Ihren bevorzugten Anbieter zu verweisen.
Alternative Installation (Git Clone)
git clone https://github.com/45645678a/Scholar-mcp.git
cd Scholar-mcp
pip install -r requirements.txt
python install.py --allUmgebungsvariablen
Variable | Beschreibung | Erforderlich |
| API-Schlüssel für die KI-Analyse | Für |
| API-Basis-URL (jeder OpenAI-kompatible Endpunkt) | Optional (Standard: |
| Modellname | Optional (Standard: |
| E-Mail für die Unpaywall-API | Optional |
Unterstützte IDEs
Antigravity (Gemini)
Cursor
Windsurf
Claude Code / Claude Desktop
VS Code (Copilot)
Suchquellen (9)
Alle kostenlos, keine API-Schlüssel erforderlich:
Quelle | Abdeckung |
Semantic Scholar | Breites akademisches Spektrum (primär) |
OpenAlex | Über 250 Mio. Werke, global |
Crossref | DOI-Metadaten |
PubMed | Biomedizin |
arXiv | Physik, Informatik, Mathematik |
CORE | Open-Access-Aggregator |
Europe PMC | Europäische Biomedizin |
DOAJ | Open-Access-Journale |
dblp | Informatik |
Entwicklung
pip install .[all] pytest
pytest tests/ -v40 Tests decken Such-Deduplizierung, Download-Kette, Keyword-Extraktion und Connector-Mocking ab.
⚠️ Haftungsausschluss
Dieses Tool enthält eine optionale Sci-Hub-Integration für den persönlichen akademischen Gebrauch. Sci-Hub kann in einigen Rechtsordnungen illegal sein. Die Nutzer sind allein dafür verantwortlich, die Einhaltung lokaler Gesetze und institutioneller Richtlinien sicherzustellen. Die Autoren unterstützen keine Urheberrechtsverletzungen. Wenn Sie sich in einer Umgebung befinden, in der Compliance wichtig ist (Universität, Unternehmen, Labor), konsultieren Sie die Richtlinien Ihrer Institution, bevor Sie die Sci-Hub-Download-Quelle verwenden.
Lizenz
MIT
Resources
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