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Research Nexus MCP Tools

MCP Server

一个强大的MCP服务器,提供AI驱动的工具用于研究、分析和转化学术论文,适用于文献综述、研究沟通、会议准备和科学传播等场景。

工具数

4

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
学术研究PythonClaudeClaude DesktopClaudeCursor

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

almomua

提供方

almomua

最后核验

2026/5/17 20:19

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install -r requirements.txt

详细介绍

研究MCP服务器

一个强大的模型上下文协议(MCP)服务器,为研究、分析和转换学术论文提供AI驱动的工具。

🚀 特性

此MCP服务器提供了四种处理研究论文的主要工具:

1. 检索相关参数

使用谷歌学术搜索任何主题的相关研究论文(通过SerpAPI)。

  • 返回前N篇论文,包括标题、作者、发表信息和摘要
  • 包括每篇论文的引用次数
  • 由SerpAPI的Google Scholar集成提供支持

2. 解释性论文

获取任何研究论文的人工智能解释和摘要。

  • 从URL(arXiv、PDF等)获取纸质内容
  • 使用具有URL上下文功能的Google Gemini 3 Pro
  • 提供结构化摘要,包括:

- 简短摘要 - 要点中的关键发现 - 用简单语言解释的方法 - 利弊分析(如适用) - 加深理解的基本主题

  • 输出优化为500-600字

3. paper_to_poster

将研究论文转化为专业视觉海报。

  • 使用Gemini 3 Pro下载并分析论文
  • 生成可用于会议的科学海报
  • 包括结构化部分:标题、问题、方法、结果、见解、局限性、结论
  • 返回生成的海报图像的公共URL
  • 图片上传至ImgBB,便于分享

4. paper_to_podcast

将研究论文转化为引人入胜的播客音频。

  • 在两位主持人(Alex博士和Jordan)之间建立自然对话
  • 生成一个可访问的2-3分钟播客脚本
  • 使用Gemini TTS将脚本转换为多扬声器音频
  • 将音频上传到Bytescale供公众访问
  • 使更广泛的受众能够接触到复杂的研究

📋 需求

API密钥

您需要获得以下API密钥:

  1. SERPAPI_API_关键字 -用于纸张搜索功能

- 从以下网址获取: https://serper.dev

  1. GEMINI_API_键 -用于人工智能驱动的解释和内容生成

- 从以下网址获取: https://aistudio.google.com/app/apikey

  1. IMGBB_API_密钥 -用于海报图像托管

- 从以下网址获取: https://api.imgbb.com

  1. bytesale_ACCOUNT_IDBYTESCALE_API_键 -用于播客音频托管

- 从以下网址获取: https://www.bytescale.com

Python依赖关系

mcp
arxiv
google-genai
python-dotenv
serpapi
requests
httpx

⚙️ 安装

  1. 克隆此存储库:
git clone 
cd mcp-Research
  1. 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt
  1. 创建一个 .env 使用API密钥在项目根目录中创建文件:
SERPAPI_API_KEY=your_serpapi_key_here
GEMINI_API_KEY=your_gemini_key_here
IMGBB_API_KEY=your_imgbb_key_here
BYTESCALE_ACCOUNT_ID=your_bytescale_account_id
BYTESCALE_API_KEY=your_bytescale_api_key
  1. (可选)配置服务器主机和端口:
BL_SERVER_HOST=0.0.0.0
BL_SERVER_PORT=80

🔧 用法

运行服务器

python src/server.py

服务器将在配置的主机和端口上启动(默认值: 0.0.0.0:80).

与MCP客户端一起使用

此服务器实现了模型上下文协议,可以与任何兼容MCP的客户端(如Claude Desktop、Cursor或其他AI助手)一起使用。

工具调用示例

搜索论文:

retrieve_related_papers("machine learning transformers", 5)

解释一篇论文:

explain_paper("https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf")

制作海报:

paper_to_poster("https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf")

创建播客:

paper_to_podcast("https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf")

🏗️ 建筑

  • 框架:使用FastMCP构建,用于流式HTTP传输
  • 无状态设计:每个请求都是独立的(stateless_http=True)
  • AI模型:

- Gemini 3 Pro预览版(文本分析) - Gemini 3 Pro图像预览(海报生成) - Gemini 2.5 Flash TTS(播客音频)

  • 搜索:谷歌学者通过SerpAPI
  • 托管:ImgBB(图像),Bytescale(音频)

📝 刀具参数

检索相关参数

  • topic (str):要搜索的研究主题或关键字
  • max_results (int,默认值=3):要返回的最大论文数

解释性论文

  • paper_url (str):研究论文的URL(arXiv、PDF等)

paper_to_poster

  • paper_url (str):研究论文PDF的URL

paper_to_podcast

  • paper_url (str):研究论文PDF的URL

🎯 用例

  • 文献综述:快速查找并总结相关论文
  • 研究交流:将论文转换为无障碍格式
  • 会议准备:自动生成专业海报
  • 科学外展:创建解释研究的播客集
  • 教育:帮助学生理解复杂的论文
  • 学术写作:获取相关工作的结构化摘要

🔒 安全说明

  • 将API密钥安全地存储在 .env 文件(从不提交版本控制)
  • .env 文件已加载 override=True 确保新钥匙
  • 服务器包含对缺少API密钥的验证检查
  • 添加 .env 你的 .gitignore 文件

🤝 贡献

欢迎投稿!请随时提交拉取请求。

📄 许可证

\[在此处添加您的许可证\]

🐛 故障排除

API关键问题:

  • 确保在中设置了所有必需的API密钥 .env
  • 检查一下 .env 文件位于项目根目录中
  • 验证API密钥是否有效并具有足够的配额

PDF下载问题:

  • 某些论文可能需要特定的访问权限
  • 确保URL直接指向PDF文件
  • 尝试使用直接PDF链接而不是摘要页面

音频/图像上传问题:

  • 检查您的Bytescale/ImgBB帐户配额
  • 验证API密钥是否具有上载权限
  • 处理大文件可能需要更长的时间

📧 支持

有关问题和疑问,请在GitHub上打开问题。

______________________________________________________________________

由...制作❤️ 使用FastMCP和谷歌Gemini

目录标签

目录标签

学术研究PythonClaude本地部署AI分析论文处理科学传播多模态转换

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursor

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

4

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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