scholar-search
Enables searching Google Scholar papers with year filtering, deduplication, and proxy support. Also provides paper detail retrieval, TF-IDF relevance analysis, and chart generation via MCP tools.
README
Scholar Search MCP
基于 Python MCP (Model Context Protocol) 的谷歌学术搜索工具,供 CherryStudio 等 AI 客户端调用。
功能
| Tool | 说明 |
|---|---|
search_papers |
谷歌学术论文搜索,支持年份过滤、自动精确去重、SSL 断连重试 |
get_paper_detail |
获取单篇论文详细信息,自动从外部源(arxiv API / meta 标签)获取完整摘要 |
analyze_relevance |
TF-IDF + 余弦相似度相关性排序,关键词提取,方向聚类摘要 |
generate_relevance_chart |
Matplotlib 多角度图表(柱状图 / K-Means 聚类 / 关键词)+ 本地 HTTP 服务端 |
环境要求
- Python >= 3.10
- conda 环境
MCP(或任意虚拟环境) - 谷歌学术需 HTTP 代理(Clash / V2Ray 等)
安装
conda activate MCP
pip install -r requirements.txt
# 或
pip install -e .
环境变量
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
SCHOLAR_PROXY |
http://localhost:7890 |
代理地址,优先级最高 |
HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY |
- | 标准代理环境变量(备选) |
SCHOLAR_NO_PROXY |
- | 设为 1/true/yes 禁用代理 |
SCHOLAR_TIMEOUT |
30 |
单次 HTTP 请求超时(秒) |
SCHOLAR_RETRIES |
3 |
搜索失败最大重试次数 |
SCHOLAR_CHART_PORT |
8765 |
图表 HTTP 服务端端口 |
代理配置
三层优先级,从高到低:
SCHOLAR_PROXY > HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY > 默认 http://localhost:7890
摘要说明
Google Scholar 搜索结果页只提供摘要片段,多结果页面中不包含完整摘要。
| 工具 | 摘要行为 |
|---|---|
search_papers |
返回 Google Scholar 片段(适合快速浏览,速度优先) |
get_paper_detail |
自动从外部源获取完整摘要:arxiv 走结构化 API,其他走页面 meta 标签;失败时回退到 Google Scholar 片段 |
CherryStudio 接入
1. MCP 配置
{
"scholar-search": {
"command": "C:/Users/mulim/.conda/envs/MCP/python.exe",
"args": ["C:/Users/mulim/Desktop/Project/scholar_search/server.py"],
"env": {
"SCHOLAR_PROXY": "http://localhost:7890",
"SCHOLAR_CHART_PORT": "8765"
}
}
}
路径需替换为实际路径。macOS/Linux 用户去掉盘符,使用 Unix 路径风格。
2. 在对话中使用
CherryStudio 对话时,直接描述你的研究需求即可,AI 会自动调用工具链:
示例:
"搜索 2020 年后关于 graph neural network for recommendation system 的论文,取前 10 篇,做相关性分析并生成图表"
典型调用链:
search_papers → analyze_relevance → generate_relevance_chart → 浏览器打开 http://localhost:8765
3. 图表查看
generate_relevance_chart 会启动本地 HTTP 服务并返回链接:
http://localhost:8765/
包含三个图表:
- 相关性柱状图
/bar.png - K-Means 聚类散点图
/cluster.png - 关键词重要性图
/keywords.png
在浏览器中打开后不会自动刷新,重新调用工具即可更新数据。
开发
# 运行测试(默认跳过网络 mock 测试,~7s)
pytest
# 包含网络 mock 测试(~40s)
pytest tests/ --ignore=
# 带 coverage.xml 输出
pytest --cov=scholar_search --cov=server --cov-report=term-missing --cov-report=xml
# Lint 检查 (PEP 8, max-line=127)
flake8 --max-line-length=127 .
# 启动调试
python server.py
项目结构
scholar_search/
├── server.py # MCP Server 入口 (FastMCP, 4 个 Tool)
├── scholar_search/ # 核心包
│ ├── config.py # 代理 / 超时 / 重试 / 端口配置
│ ├── search.py # requests + bs4 直连解析,外部源完整摘要(arxiv API / meta 标签)
│ ├── analysis.py # TF-IDF + 余弦相似度 + 方向聚类
│ └── viz.py # Matplotlib 多图表 + HTTP 服务端
├── tests/ # pytest (137 tests, 100% 覆盖)
│ ├── test_config.py
│ ├── test_search.py
│ ├── test_analysis.py
│ ├── test_viz.py
│ └── test_server.py
├── requirements.txt
├── pyproject.toml
├── CLAUDE.md
└── .gitignore
License
MIT
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。