Semantic Scholar MCP

语义学者MCP服务器

  ](https://pypi.org/project/s2-mcp-server/)  ](https://ghcr.io/smaniches/semantic-scholar-mcp) ](https://github.com/smaniches/semantic-scholar-mcp/releases)    

一个全面的14工具MCP服务器，用于语义学者学术研究工作流程。 直接访问来自的2亿多篇论文 语义学者 --论文搜索、引文图遍历、作者简介和推荐——来自任何 模型上下文协议 客户端（例如，Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Cline、Continue等）。

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安装

选项1：单线安装（推荐）

# No cloning needed — runs directly from PyPI
uvx s2-mcp-server

选项2：克劳德代码

claude mcp add semantic-scholar -- uvx s2-mcp-server

选项3：克劳德桌面（Windows）

添加 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "semantic-scholar": {
      "command": "uvx",
      "args": ["s2-mcp-server"],
      "env": {
        "SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

选项4:克劳德桌面（macOS）

添加 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "semantic-scholar": {
      "command": "uvx",
      "args": ["s2-mcp-server"],
      "env": {
        "SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

选项5:pip/来源

pip install s2-mcp-server
# or
git clone https://github.com/smaniches/semantic-scholar-mcp.git
cd semantic-scholar-mcp && pip install -e .

选项6:Docker

docker pull ghcr.io/smaniches/semantic-scholar-mcp:latest
docker run -e SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY=your-key ghcr.io/smaniches/semantic-scholar-mcp

注： 在获取免费API密钥 语义学院.org/product/api。如果没有密钥，您将获得速率受限的公共访问（1请求/秒）。

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配置

API密钥选项

您可以通过两种方式提供API密钥：

1. 环境变量 （建议长期使用）：

   export SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY="your-api-key-here"

1. 按请求参数 （覆盖env变量）：

   {
     "api_key": "your-api-key-here"
   }

> 注意： 根据请求 api_key 值是工具调用的一部分 > 参数，可能在MCP记录、客户端日志和 > LLM的工具调用历史取决于客户。对于生产用途， > 更喜欢 SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY 环境变量。移除 > 针对v1.3.0跟踪每请求参数。

获取免费API密钥，网址：https://www.semanticscholar.org/product/api

Claude桌面设置

添加到您的Claude Desktop配置文件中：

窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Linux： ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "semantic-scholar": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "semantic_scholar_mcp"],
      "env": {
        "SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

然后 重新启动克劳德桌面.

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支持的ID格式

服务器接受以下纸张标识符格式：

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工具参考

1. semantic_scholar_search_papers

使用高级过滤器搜索学术论文。

参数：

例子：

Search for "transformer attention mechanism" papers from 2023 with at least 100 citations

JSON示例：

{
  "query": "transformer attention mechanism",
  "year": "2023",
  "min_citation_count": 100,
  "fields_of_study": ["Computer Science"],
  "limit": 20
}

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2. semantic_scholar_get_paper

获取特定论文的详细信息。

参数：

例子：

Get details for DOI:10.1038/s41586-021-03819-2 including its top 20 citations

JSON示例：

{
  "paper_id": "DOI:10.1038/s41586-021-03819-2",
  "include_citations": true,
  "citations_limit": 20
}

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3. semantic_scholar_search_authors

按姓名搜索学术作者。

参数：

例子：

Find author "Yoshua Bengio"

JSON示例：

{
  "query": "Yoshua Bengio",
  "limit": 5
}

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4. semantic_scholar_get_author

通过出版物获取作者资料。

参数：

例子：

Get author profile for author ID 1741101 with their top 50 publications

JSON示例：

{
  "author_id": "1741101",
  "include_papers": true,
  "papers_limit": 50
}

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5. semantic_scholar_recommendations

基于种子论文获取人工智能支持的论文推荐。

参数：

例子：

Get recommendations based on paper 649def34f8be52c8b66281af98ae884c09aef38b

JSON示例：

{
  "paper_id": "ARXIV:1706.03762",
  "limit": 15
}

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6. semantic_scholar_bulk_papers

在一次请求中检索多篇论文（最多500篇）。

参数：

例子：

Retrieve these papers: DOI:10.1038/nature12373, ARXIV:2106.15928, PMID:32908142

JSON示例：

{
  "paper_ids": [
    "DOI:10.1038/nature12373",
    "ARXIV:2106.15928",
    "PMID:32908142"
  ]
}

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7. semantic_scholar_bulk_search

使用排序和基于光标的分页搜索大型结果集的论文。 不像 search_papers，支持a sort 订购并返回a token 为了 浏览所有结果。

参数：

JSON示例：

{
  "query": "graph neural networks",
  "sort": "citationCount:desc",
  "year": "2020-2024",
  "limit": 100
}

退货： 总结果计数、论文页数和 token 为了 下一页（当有更多结果时）。

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8. semantic_scholar_export_citation

以BibTeX格式导出论文的引用。

参数：

JSON示例：

{
  "paper_id": "DOI:10.1038/s41586-021-03819-2",
  "format": "bibtex"
}

退货： 所请求论文的BibTeX字符串。

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9. semantic_scholar_match_paper

查找与标题字符串匹配的最佳论文。返回一个数字 matchScore 在匹配的纸张旁边。

参数：

JSON示例：

{
  "query": "Attention Is All You Need"
}

退货： 最佳匹配的纸张及其 matchScore，或“不匹配 纸找到了。“如果没有比赛。

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10. semantic_scholar_paper_authors

获取论文作者的完整作者简介（比缩写更丰富 作者列表由返回 get_paper).

参数：

JSON示例：

{
  "paper_id": "ARXIV:1706.03762",
  "limit": 25
}

退货： 这篇论文的完整作者记录列表。

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11. semantic_scholar_author_batch

在单个请求中检索多个作者（最多1000个）。

参数：

JSON示例：

{
  "author_ids": ["1741101", "40348417", "144749327"]
}

退货： 计数 requested / retrieved，检索到的作者 记录，以及a not_found API未返回的ID列表。

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12. semantic_scholar_multi_recommend

使用多个正面（和可选的负面）示例获取建议 纸张。

参数：

JSON示例：

{
  "positive_paper_ids": ["ARXIV:1706.03762", "ARXIV:1810.04805"],
  "negative_paper_ids": ["DOI:10.1038/nature14539"],
  "limit": 20
}

退货： 推荐的论文加上积极/消极的回应 使用种子。

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13. semantic_scholar_snippet_search

在纸张中搜索全文，并返回带有周围文字的文本片段 背景。 在没有API密钥的情况下进行了严格的速率限制。

参数：

JSON示例：

{
  "query": "scaling laws for language models",
  "year": "2022-2024",
  "limit": 20
}

退货： 匹配片段，每个片段都有源论文标题、章节、， 以及一段简短的文本摘录。

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14. semantic_scholar_status

检查服务器运行状况和API连接状态。

参数： 无

例子：

Check Semantic Scholar API status

答复：

{
  "server": "semantic-scholar-mcp",
  "version": "1.2.2",
  "api_key_configured": true,
  "timestamp": "2026-04-06T12:00:00.000000+00:00",
  "api_reachable": true
}

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速率限制

服务器通过以下方式自动处理速率限制：

• 请求序列化以强制执行最小间隔
• 429（速率限制）和503（服务不可用）错误的指数回退重试
• 最多3次抖动重试

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建筑

+-----------------+     +----------------------+     +-----------------+
|  Claude Desktop |---->|  semantic-scholar-mcp |---->| Semantic Scholar|
|   (MCP Client)  |Built by TOPOLOGICA LLC

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