🚀 🧠 arXiv 研究助理 MCP 服务器
该项目是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，专为与庞大的 arXiv.org 论文数据库交互而构建。它允许像 Claude AI 这样的客户端高效地搜索、探索和比较 arXiv 论文——所有这些都是通过一个自定义构建的本地服务器完成的。
🚀 快速开始
使用 Smithery 安装
要通过 Smithery 自动安装 arXiv 研究助理 MCP 服务器以供 Claude Desktop 使用：
npx -y @smithery/cli install arxiv-paper-mcp --client claude
从 PyPI 安装
uv pip install arxiv-paper-mcp
🔧 仓库克隆（用于开发）
git clone https://github.com/daheepk/arxiv-mcp-server.git
cd arxiv-mcp-server
🔧 安装依赖项（用于开发）
使用 uv 以可编辑模式安装所有依赖项：
uv pip install -e .
▶️ 运行服务器（本地）
arxiv-paper-mcp
🔌 与 Claude 使用
要将此 MCP 服务器与 Claude 一起使用，请将以下 JSON 配置添加到 Claude 的 MCP 设置中：
{
"mcpServers": {
"arXivPaper": {
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"arxiv-paper-mcp"
]
}
}
}
✨ 主要特性
- 🔍 关键词基于论文搜索：使用关键词搜索 arXiv 论文，可选择按相关性或最新顺序排序。
- 📚 类别下的最新论文：指定 arXiv 类别代码（例如
cs.AI、math.AP）以获取该领域的最新论文。 - 📄 论文详细信息查询：使用论文的 arXiv ID 获取详细元数据，包括标题、作者、摘要、类别、DOI、PDF 链接等。
- 🧑🔬 作者基于论文搜索：检索特定作者发表的论文列表。
- 📊 趋势分析（实验性）：获取某个类别中热门关键词或主题的概览（当前使用模拟数据）。
- 📝 总结提示生成器：动态生成帮助 LLM 更有效地总结选定论文的提示。
- 🆚 对比提示生成器：提供两个论文 ID 以生成结构化的比较内容提示。
🔧 技术细节
技术栈
- Python 3.11+
- FastMCP
- uv（用于依赖和环境管理）
- requests（用于 API 通信）
- xml.etree.ElementTree（用于解析 XML 响应）
项目结构
arxiv-mcp-server/
├── arxiv_mcp/ # 主包
│ ├── __init__.py
│ ├── app.py # FastMCP 应用设置
│ ├── server.py # 服务器入口点
│ ├── utils.py # arXiv API 通信逻辑
│ ├── resources/ # MCP 资源（类别、作者等）
│ ├── tools/ # MCP 工具（搜索、详细查询、趋势）
│ └── prompts/ # 提示模板（总结、比较）
├── pyproject.toml # 项目配置及依赖
└── README.md # 此文件