Cursor 科学搜索 MCP

[!WARNING] 由 AI 振动编码。

这是一个为 Cursor 实现的模型控制协议 (MCP)，它通过各种学术搜索引擎提供科学搜索功能。

特性

• 使用 MCP 协议与 Cursor 集成
• 跨多个引擎的科学搜索：
  • DuckDuckGo（通用网络搜索）
  • Google Scholar（学术论文搜索）
  • PubMed（生物医学文献搜索）
  • arXiv（物理学、数学、计算机科学等）
  • Semantic Scholar（通过 Tor 代理的 AI 驱动的研究论文搜索）

安装

1. 克隆此存储库：

git clone https://github.com/yourusername/cursor-scientific-search.git
cd cursor-scientific-search

2. 安装所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt

对于特定的搜索引擎，您可能需要安装额外的依赖项：

# 对于 arXiv 搜索
pip install arxiv

# 对于 Google Scholar
pip install scholarly

# 对于 PubMed
pip install pymed

# 对于 Semantic Scholar（需要 Tor）
pip install requests[socks]

Semantic Scholar 的 Tor 设置

Semantic Scholar 搜索使用 Tor 来绕过速率限制和 IP 阻止。 要使用此功能：

1. 安装 Tor：

   • Linux: sudo apt install tor (Debian/Ubuntu) 或 sudo pacman -S tor (Arch)
   • macOS: brew install tor
   • Windows: 下载并安装 Tor 浏览器，其中包含 Tor 服务

2. 启动 Tor 服务：

   • Linux: sudo systemctl start tor 或 sudo service tor start
   • macOS: brew services start tor
   • Windows: Tor 浏览器包含该服务，或者您可以使用 Tor Expert Bundle

3. 验证 Tor 是否在端口 9050（默认）上运行：

   nc -z localhost 9050 && echo "Tor is running"
   

4. 科学搜索 MCP 将自动通过 Tor 路由 Semantic Scholar 请求。

用法

1. 启动 MCP 服务器：

python scientific_search_mcp.py

2. 在 Cursor 中，连接到 MCP 服务器。

3. 使用科学搜索工具：

搜索科学

跨不同引擎搜索科学论文：

# 在 arXiv 中搜索量子计算论文
results = await mcp_scientific_search_search_scientific(
    query="quantum computing", 
    engine="arxiv"
)

# 在 PubMed 中搜索 COVID-19 研究
results = await mcp_scientific_search_search_scientific(
    query="COVID-19 treatment", 
    engine="pubmed"
)

# 在 Google Scholar 中搜索机器学习论文
results = await mcp_scientific_search_search_scientific(
    query="transformers neural networks", 
    engine="google_scholar"
)

# 在 Semantic Scholar 中搜索 AI 伦理论文（通过 Tor）
results = await mcp_scientific_search_search_scientific(
    query="AI ethics", 
    engine="semantic_scholar"
)

获取 URL 内容

从网页中提取内容：

content = await mcp_scientific_search_get_url_content(
    url="https://example.com/research-paper"
)

Grep URL 内容

在网页中搜索特定的文本模式：

matches = await mcp_scientific_search_grep_url_content(
    url="https://example.com/research-paper",
    pattern="neural network"
)

处理 PDF

从 PDF 中提取文本和图像：

pdf_content = await mcp_scientific_search_process_pdf(
    url_or_path="https://example.com/paper.pdf",
    extract_images=True
)

注意事项

• 如果过度使用 Google Scholar 搜索，可能会受到速率限制。 该实现使用免费代理来降低阻止的风险。
• PubMed 需要一个电子邮件地址用于使用情况跟踪。 设置 PUBMED_EMAIL 环境变量，否则将使用默认值。
• Semantic Scholar 搜索通过 Tor 路由，以避免速率限制和 IP 阻止。
• 为了获得最佳结果，请使用与该领域相关的特定搜索词。

故障排除

• Semantic Scholar 连接问题：确保 Tor 在 localhost:9050 上运行。 如果遇到问题，请重新启动 Tor 服务。
• 响应缓慢：Tor 路由可能会导致 Semantic Scholar 搜索的响应速度变慢。

许可证

MIT 许可证