Servidor MCP Scholar
Servidor MCP de herramientas para artículos académicos locales: búsqueda en 9 fuentes, descarga desde múltiples fuentes, análisis mediante IA, gráfico de citas y recomendación de artículos basada en código.
👁 PyPI
👁 Python
👁 Tests
👁 License
Instalación rápida
pip install scholar-mcp-server[all]
scholar-mcp-install --allEso es todo. Reinicia tu IDE y empieza a usarlo.
Related MCP server: Paper Search MCP
Características
Herramienta | Descripción |
| Búsqueda concurrente en 9 fuentes con puntuación de relevancia (Semantic Scholar, OpenAlex, Crossref, PubMed, arXiv, CORE, Europe PMC, DOAJ, dblp) |
| Descarga de PDF desde múltiples fuentes: Unpaywall → Publisher OA → arXiv → Sci-Hub → scidownl |
| Descarga por lotes de varios artículos mediante lista de DOI |
| Análisis mediante IA: descarga el PDF, extrae el texto completo (hasta 20 páginas / 12k caracteres) y lo envía a cualquier API compatible con OpenAI |
| Escanea el código de tu espacio de trabajo → recomendación automática de artículos relacionados mediante consultas múltiples |
| Genera una visualización de red de citas/referencias en Mermaid |
| Comprueba la disponibilidad de las fuentes de descarga |
Calidad de búsqueda
Los resultados de búsqueda se clasifican mediante una puntuación compuesta de 4 factores:
Factor | Peso | Descripción |
Relevancia de la consulta | 0–40 | Coincidencia de términos en título + resumen |
Impacto de las citas | 0–30 | Recuento de citas en escala logarítmica |
Calidad de la fuente | 0–10 | Ponderación de fiabilidad de la fuente de datos |
Recencia del año | 0–15 | Impulso para publicaciones recientes |
La deduplicación utiliza coincidencia de DOI + similitud de título de Jaccard (umbral ≥0.7) en las 9 fuentes. Cada conector de fuente tiene incorporado un reintento con retroceso exponencial.
Análisis mediante IA
paper_ai_analyze funciona con cualquier API compatible con OpenAI. Configura AI_API_BASE, AI_API_KEY y AI_MODEL para apuntar a tu proveedor preferido.
Instalación alternativa (Clonación de Git)
git clone https://github.com/45645678a/Scholar-mcp.git
cd Scholar-mcp
pip install -r requirements.txt
python install.py --allVariables de entorno
Variable | Descripción | Requerido |
| Clave de API para análisis mediante IA | Para |
| URL base de la API (cualquier endpoint compatible con OpenAI) | Opcional (predeterminado: |
| Nombre del modelo | Opcional (predeterminado: |
| Correo electrónico para la API de Unpaywall | Opcional |
IDEs compatibles
Antigravity (Gemini)
Cursor
Windsurf
Claude Code / Claude Desktop
VS Code (Copilot)
Fuentes de búsqueda (9)
Todas gratuitas, no se requieren claves de API:
Fuente | Cobertura |
Semantic Scholar | Académica amplia (principal) |
OpenAlex | Más de 250M de trabajos, global |
Crossref | Metadatos de DOI |
PubMed | Biomédica |
arXiv | Física, CS, Matemáticas |
CORE | Agregador de acceso abierto |
Europe PMC | Biomédica europea |
DOAJ | Revistas de acceso abierto |
dblp | Ciencias de la computación |
Desarrollo
pip install .[all] pytest
pytest tests/ -v40 pruebas que cubren la deduplicación de búsqueda, la cadena de descarga, la extracción de palabras clave y la simulación de conectores.
⚠️ Aviso legal
Esta herramienta incluye una integración opcional con Sci-Hub para uso académico personal. Sci-Hub puede ser ilegal en algunas jurisdicciones. Los usuarios son los únicos responsables de garantizar el cumplimiento de las leyes locales y las políticas institucionales. Los autores no respaldan la infracción de derechos de autor. Si te encuentras en un entorno sensible al cumplimiento (universidad, empresa, laboratorio), consulta la política de tu institución antes de utilizar la fuente de descarga de Sci-Hub.
Licencia
MIT
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