ArXiv MCP Server: MCP-сервер для поиска и анализа статей на arXiv 156

Что такое ArXiv MCP Server?

ArXiv MCP Server — это MCP-сервер, предоставляющий ИИ-ассистентам функции поиска и анализа научных статей с arXiv. Через интерфейс протокола контекста модели (MCP) он позволяет ИИ-моделям программно искать, загружать, просматривать и читать статьи, а также предоставляет исследовательские подсказки для анализа. Он обеспечивает локальное хранение статей для удобного быстрого доступа и может применяться в таких сценариях, как помощь в академических исследованиях и интеграция с ИИ-ассистентами.

Функциональные возможности ArXiv MCP Server

• Поиск статей: позволяет выполнять запросы по статьям arXiv с точной фильтрацией по диапазону дат, категориям и другим условиям, например: result = await call_tool("search_papers", {"query": "transformer architecture", "max_results": 10, "date_from": "2023-01-01", "categories": ["cs.AI", "cs.LG"]}).

• Загрузка статей: загрузка статьи по идентификатору arXiv, например result = await call_tool("download_paper", {"paper_id": "2401.12345"}).

• Просмотр списка статей: возможность просмотра всех загруженных статей с помощью result = await call_tool("list_papers", {}).

• Локальное хранение: загруженные статьи сохраняются локально для быстрого доступа; путь хранения можно настроить с помощью переменной окружения ARXIV_STORAGE_PATH, по умолчанию используется ~/.arxiv-mcp-server/papers.

• Исследовательские подсказки: предоставляются специализированные подсказки для анализа научных статей, например result = await call_prompt("deep-paper-analysis", {"paper_id": "2401.12345"}); данная подсказка содержит подробные инструкции, систематизированный процесс анализа и всестороннюю структуру анализа, включая краткое содержание, исследовательский контекст, анализ методов, оценку результатов, практическое и теоретическое значение, направления будущих исследований и более широкие последствия.

Сценарии применения ArXiv MCP Server

• Помощь в академических исследованиях: предоставляет исследователям удобный канал поиска и получения статей, помогая быстро находить необходимые академические ресурсы и экономя время на поиск литературы, что позволяет более эффективно вести научную работу.

• Интеграция с ИИ-ассистентами: выступая мостом между ИИ-ассистентом и базой статей arXiv, позволяет ИИ-ассистенту через простой интерфейс MCP получать доступ к статьям arXiv и анализировать их, обеспечивая пользователя более обширной поддержкой знаний и информации — например, при ответе на академические вопросы ИИ-ассистент может быстро находить релевантные статьи и предоставлять точную информацию.

• Управление знаниями и обмен ими: облегчает управление статьями и обмен ими в команде или для отдельного пользователя; благодаря функциям локального хранения и просмотра списка статей пользователи могут легко упорядочивать и повторно просматривать загруженные статьи, способствуя накоплению и распространению знаний.

Руководство по использованию ArXiv MCP Server

Установка:

• Установка через Smithery: npx -y @smithery/cli install arxiv-mcp-server --client claude.

• Ручная установка: установка с помощью инструмента uv, команда: uv tool install arxiv-mcp-server; если используется среда разработки, необходимо сначала клонировать код проекта, создать и активировать виртуальную среду, затем установить тестовые зависимости. Конкретные действия:

git clone https://github.com/blazickjp/arxiv-mcp-server.git
cd arxiv-mcp-server
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e ".[test]"

Интеграция MCP:

Добавьте следующую конфигурацию в файл конфигурации MCP-клиента:

{
"mcpServers": {
"arxiv-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"arxiv-mcp-server",
"--storage-path", "/path/to/paper/storage"
]
}
}
}

Если используется среда разработки, в конфигурации к args необходимо добавить "--directory", "path/to/cloned/arxiv-mcp-server".

Использование инструментов:

Различные функции реализуются путём вызова соответствующих функций инструментов, таких как упомянутые выше search_papers, download_paper, list_papers и read_paper.

Тестирование:

Запустите набор тестов, чтобы убедиться в корректной работе функций; команда: python -m pytest.

Проект на GitHub: https://github.com/blazickjp/arxiv-mcp-server