Google Scholar MCP 服务器

🔍 使 AI 助手能够通过简单的 MCP 接口搜索和访问 Google Scholar 论文。

Google Scholar MCP 服务器通过模型上下文协议 (MCP) 在 AI 助手和 Google Scholar 之间提供桥梁。它允许 AI 模型以编程方式搜索学术论文并访问其内容。

✨ 核心功能

• 🔎 论文搜索：使用自定义搜索字符串或高级搜索参数查询 Google Scholar 论文 ✅
• 🚀 高效检索：快速访问论文元数据 ✅
• 👤 作者信息：检索有关作者的详细信息 ✅
• 📊 研究支持：促进学术研究和分析 ✅

🚀 快速开始

手动安装

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 google-scholar Server：

claude

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/google-scholar-mcp-server --client claude --config "{}"

Cursor

将以下内容粘贴到 Settings → Cursor Settings → MCP → Add new server：

• Mac/Linux

npx -y @smithery/cli@latest run @JackKuo666/google-scholar-mcp-server --client cursor --config "{}"

Windsurf

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/google-scholar-mcp-server --client windsurf --config "{}"

CLine

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/google-scholar-mcp-server --client cline --config "{}"

1. 克隆存储库：

   git clone https://github.com/JackKuo666/google-scholar-MCP-Server.git
   cd google-scholar-MCP-Server
   

2. 安装所需的依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

对于开发：

# 克隆并设置开发环境
git clone https://github.com/JackKuo666/Google-Scholar-MCP-Server.git
cd Google-Scholar-MCP-Server

# 创建并激活虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Windows 上使用 `venv\Scripts\activate`

# 安装依赖项
pip install -r requirements.txt

📊 用法

启动 MCP 服务器：

python google_scholar_server.py

服务器运行后，您可以在 AI 助手或应用程序中使用提供的 MCP 工具。 以下是一些如何使用这些工具的示例：

示例 1：使用关键字搜索论文

result = await mcp.use_tool("search_google_scholar_key_words", {
    "query": "artificial intelligence ethics",
    "num_results": 5
})
print(result)

示例 2：执行高级搜索

result = await mcp.use_tool("search_google_scholar_advanced", {
    "query": "machine learning",
    "author": "Hinton",
    "year_range": [2020, 2023],
    "num_results": 3
})
print(result)

示例 3：获取作者信息

result = await mcp.use_tool("get_author_info", {
    "author_name": "Geoffrey Hinton"
})
print(result)

这些示例演示了如何使用 Google Scholar MCP 服务器提供的三个主要工具。 根据您的具体用例调整参数。

与 Claude Desktop 一起使用

将此配置添加到您的 claude_desktop_config.json：

(Mac OS)

{
  "mcpServers": {
    "google-scholar": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "google_scholar_mcp_server"]
      }
  }
}

(Windows 版本):

{
  "mcpServers": {
    "google-scholar": {
      "command": "C:\\Users\\YOUR\\PATH\\miniconda3\\envs\\mcp_server\\python.exe",
      "args": [
        "D:\\code\\YOUR\\PATH\\Google-Scholar-MCP-Server\\google_scholar_server.py"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

与 Cline 一起使用

{
  "mcpServers": {
    "google-scholar": {
      "command": "bash",
      "args": [
        "-c",
        "source /home/YOUR/PATH/.venv/bin/activate && python /home/YOUR/PATH/google_scholar_mcp_server.py"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

🛠 MCP 工具

Google Scholar MCP 服务器提供以下工具：

search_google_scholar_key_words

使用关键字在 Google Scholar 上搜索文章。

参数：

• query (str)：搜索查询字符串
• num_results (int, optional)：要返回的结果数（默认值：5）

返回： 包含文章信息的字典列表

search_google_scholar_advanced

在 Google Scholar 上执行文章的高级搜索。

参数：

• query (str)：常规搜索查询
• author (str, optional)：作者姓名
• year_range (tuple, optional)：包含 (start_year, end_year) 的元组
• num_results (int, optional)：要返回的结果数（默认值：5）

返回： 包含文章信息的字典列表

get_author_info

从 Google Scholar 获取有关作者的详细信息。

参数：

• author_name (str)：要搜索的作者姓名

返回： 包含作者信息的字典

📁 项目结构

• google_scholar_server.py：使用 FastMCP 的主要 MCP 服务器实现
• google_scholar_web_search.py：包含用于搜索 Google Scholar 的 Web 抓取逻辑

🔧 依赖项

• Python 3.10+
• mcp[cli]>=1.4.1
• scholarly>=1.7.0
• asyncio>=3.4.3

您可以使用以下命令安装所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt

🤝 贡献

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📄 许可证

本项目根据 MIT 许可证获得许可。

⚠️ 免责声明

此工具仅用于研究目的。 请尊重 Google Scholar 的服务条款并负责任地使用此工具。