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mcp_scholar

"mcp_scholar" 是一个基于 Python 的工具,用于搜索和分析 Google 学术论文,支持基于关键词的搜索以及与 MCP 客户端和 Cherry Studio 的集成。它提供了诸如从学术资料中获取被引用次数最多的论文和总结研究主题等功能。

article

README

MCP Scholar

基于MCP协议的谷歌学术搜索和分析服务。

功能特点

  • 谷歌学术论文搜索:根据关键词搜索相关论文,并按引用量排序
  • 学者主页分析:分析谷歌学术个人主页,提取引用量最高的论文
  • 支持与所有支持MCP客户端集成
  • 支持与Cherry Studio集成:可以作为插件在Cherry Studio中使用

安装方法

启动服务器

# 方式一:使用uvx启动
uvx mcp-scholar

# 方式二:clone仓库后使用uv run启动
uv --directory 路径\到\mcp_scholar run mcp-scholar

在Cherry Studio中使用

  • 「参照官方教程:https://vaayne.com/posts/2025/mcp-guide 」

示例用法

在Cherry Studio中,可以使用以下提示:

  • 「总结5篇关于人工智能的论文」
  • 「分析学者主页 https://scholar.google.com/citations?user=xxxxxx 的前10篇高引论文」

开发说明

本项目使用MCP协议开发,基于Python SDK实现。详细信息请参考MCP Python SDK

许可证

MIT

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Runtime guide

cloud

Hosted runtime

Hosted servers run from a provider-managed environment. You usually connect the MCP client to the hosted endpoint or follow the provider's authorization flow, without keeping a local process alive

  1. Open provider connection page
  2. Authorize or copy endpoint
  3. Connect from your MCP client
terminal

Local runtime / other methods

Local servers run on your own machine or infrastructure. You normally copy the server_config into your MCP client, install the required package, and provide env variables from env_schema when needed

  1. Copy server_config
  2. Install required package
  3. Fill env variables and restart client