🔍 使AI助手能够通过简单的MCP接口搜索并访问arXiv论文。
ArXiv MCP Server通过模型上下文协议(MCP)在AI助手与arXiv的研究库之间提供了一个桥梁。它允许AI模型以编程方式搜索论文并访问其内容。
<div align="center"><a href="https://www.pulsemcp.com/servers/blazickjp-arxiv-mcp-server"><img src="https://www.pulsemcp.com/badge/top-pick/blazickjp-arxiv-mcp-server" width="400" alt="Pulse MCP Badge"></a>
</div>要通过Smithery自动安装ArXiv Server for Claude Desktop:
npx -y @smithery/cli install arxiv-mcp-server --client claude
使用uv进行安装:
uv tool install arxiv-mcp-server
对于开发:
# 克隆并设置开发环境
git clone https://github.com/blazickjp/arxiv-mcp-server.git
cd arxiv-mcp-server
# 创建并激活虚拟环境
uv venv
source .venv/bin/activate
# 安装测试依赖项
uv pip install -e ".[test]"
将此配置添加到您的MCP客户端配置文件中:
{
"mcpServers": {
"arxiv-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"arxiv-mcp-server",
"--storage-path", "/path/to/paper/storage"
]
}
}
}
对于开发:
{
"mcpServers": {
"arxiv-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/cloned/arxiv-mcp-server",
"run",
"arxiv-mcp-server",
"--storage-path", "/path/to/paper/storage"
]
}
}
}
该服务器提供了四个主要工具:
使用可选过滤器搜索论文:
result = await call_tool("search_papers", {
"query": "transformer architecture",
"max_results": 11,
"date_from": "2023-01-01",
"categories": ["cs.AI", "cs.LG"]
})
通过arXiv ID下载论文:
result = await call_tool("download_paper", {
"paper_id": "2401.12345"
})
查看所有已下载的论文:
result = await call_tool("list_papers", {})
访问已下载论文的内容:
result = await call_tool("read_paper", {
"paper_id": "2401.12345"
})
该服务器提供了专门的提示来帮助分析学术论文:
一个全面的工作流程,只需提供论文ID即可分析学术论文:
result = await call_prompt("deep-paper-analysis", {
"paper_id": "2401.12345"
})
此提示包括:
通过环境变量进行配置:
| 变量 | 目的 | 默认值 |
|---|---|---|
ARXIV_STORAGE_PATH | 论文存储位置 | ~/.arxiv-mcp-server/papers |
运行测试套件:
python -m pytest
根据MIT许可证发布。详情见LICENSE文件。
由Pearl Labs团队制作 ❤️
<a href="https://glama.ai/mcp/servers/04dtxi5i5n"><img width="380" height="200" src="https://gips1.baidu.com/it/u=2683012235,1234327861&fm=3081&app=3081&f=PNG?w=760&h=400" alt="ArXiv Server MCP server" /></a>
</div>