Scholarly MCP Server

Co dělá “Scholarly” MCP Server?

Scholarly MCP Server je navržen k propojení AI asistentů s robustní schopností vyhledávání vědeckých článků. Integrací s různými poskytovateli vědeckých informací (další budou přidáváni v budoucnu) umožňuje tento server vývojářům vylepšit své AI pracovní toky přímým přístupem k přesným a aktuálním vědeckým článkům. Funguje jako most mezi AI agenty a externími akademickými datovými zdroji, umožňuje úkoly jako vyhledávání výzkumných prací, získávání publikačních metadat a hledání relevantního akademického obsahu. Tento nástroj je obzvláště užitečný pro výzkumné asistenty, vzdělávací platformy a aplikace zaměřené na znalosti, které vyžadují bezproblémový přístup ke kvalitním akademickým zdrojům.

Seznam promptů

V repozitáři nebyly výslovně uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V souborech repozitáře nebyly výslovně uvedeny ani popsány žádné zdroje.

Seznam nástrojů

V dostupné struktuře repozitáře či dokumentaci nebyly nalezeny explicitní definice nástrojů nebo položky (např. funkce jako search_articles, get_metadata atd.). Repo je popsáno jako „server pro vyhledávání přesných vědeckých článků“, takže pravděpodobně obsahuje nástroj na vyhledávání vědeckých článků, ale nejsou uvedeny konkrétní názvy či popisy nástrojů.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Asistence při akademickém výzkumu
  Umožňuje AI asistentům získávat vědecké články pro rešerše nebo podporu výzkumných dotazů, čímž zefektivňuje výzkumný proces studentům i vědcům.
• Obohacení vzdělávacího obsahu
  Integruje se do e-learningových platforem a poskytuje studentům přímé odkazy na relevantní recenzované články, čímž obohacuje studijní materiály o aktuální výzkum.
• Rozšiřování znalostní báze
  Podporuje tvorbu dynamických znalostních bází získáváním aktuálních vědeckých článků, což umožňuje organizacím udržovat a rozšiřovat své informační zdroje.
• Generování citací
  Pomáhá s generováním citací a bibliografií získáváním publikačních metadat pro akademické psaní a odkazování.
• Ověřování faktů a verifikace
  Usnadňuje ověřování faktů tím, že umožňuje AI agentům odkazovat na vědecké zdroje, čímž zvyšuje důvěryhodnost a spolehlivost generovaného obsahu.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte požadované předpoklady (například Python, Docker nebo Node.js dle potřeby).
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Scholarly MCP Server vložením následujícího JSON úryvku do sekce mcpServers:

   {
     "scholarly-mcp": {
       "command": "mcp-scholarly",
       "args": []
     }
   }
   

4. Uložte konfigurační soubor a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že server běží a je dostupný.

Claude

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány požadované předpoklady (například Python nebo Docker).
2. Otevřete konfigurační soubor Claude.
3. Přidejte Scholarly MCP Server pod mcpServers:

   {
     "scholarly-mcp": {
       "command": "mcp-scholarly",
       "args": []
     }
   }
   

4. Uložte soubor a restartujte Claude.
5. Ověřte, že je server přístupný z prostředí Claude.

Cursor

1. Nainstalujte potřebné závislosti (Python, Docker, atd.).
2. Upravte konfigurační soubor Cursor.
3. Vložte následující konfiguraci MCP serveru:

   {
     "scholarly-mcp": {
       "command": "mcp-scholarly",
       "args": []
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Ověřte připojení ke Scholarly MCP Serveru.

Cline

1. Ověřte, že jsou splněny všechny požadavky (Python, Node.js, atd.).
2. Otevřete konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte Scholarly MCP Server:

   {
     "scholarly-mcp": {
       "command": "mcp-scholarly",
       "args": []
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Cline.
5. Zkontrolujte, že server správně běží.

Zabezpečení API klíčů

Pro zabezpečení API klíčů použijte proměnné prostředí ve své konfiguraci. Například:

{
  "scholarly-mcp": {
    "command": "mcp-scholarly",
    "env": {
      "API_KEY": "your_api_key_here"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${API_KEY}"
    }
  }
}

Jak použít tento MCP uvnitř toků

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého toku a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "scholarly-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení je nyní AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj s přístupem ke všem jeho funkcím a možnostem. Nezapomeňte změnit “scholarly-mcp” na skutečný název svého MCP serveru a nahradit URL adresou vlastního MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Scholarly MCP Server poskytuje jasně definovaný účel a srozumitelné příklady využití, ale dokumentace a obsah repozitáře jsou skoupé na explicitní definice promptů, zdrojů a nástrojů. Postup nastavení lze vyvodit obecně, ale v kódu není detailně popsán. Pro vývojáře hledajícího „plug-and-play“ akademické vyhledávání je to slibné, ale prospěla by mu bohatší dokumentace a explicitní popisy rozhraní.

MCP skóre