Scholarly MCP Server

Hvad gør “Scholarly” MCP Server?

Scholarly MCP Server er designet til at forbinde AI-assistenter med en robust søgefunktion for akademiske artikler. Ved at integrere med forskellige akademiske udbydere (med flere på vej) giver denne server udviklere mulighed for at forbedre deres AI-arbejdsgange ved at tilbyde direkte adgang til nøjagtige og opdaterede videnskabelige artikler. Den fungerer som bro mellem AI-agenter og eksterne akademiske datakilder og muliggør opgaver som søgning efter forskningsartikler, hentning af publikationers metadata og indsamling af relevant akademisk indhold. Dette værktøj er særligt nyttigt for forskningsassistenter, uddannelsesplatforme og videnstunge applikationer, der kræver problemfri adgang til akademiske ressourcer af høj kvalitet.

Liste over prompts

Ingen prompt-skabeloner blev eksplicit nævnt i repositoriet.

Liste over ressourcer

Ingen ressourcer blev eksplicit nævnt eller beskrevet i repositoriets filer.

Liste over værktøjer

Ingen eksplicitte værktøjsdefinitioner eller poster (f.eks. funktioner som search_articles, get_metadata, osv.) blev fundet i den tilgængelige repositoriumstruktur eller dokumentation. Repoen beskrives som en “server til at søge efter nøjagtige akademiske artikler”, så den indeholder sandsynligvis et værktøj til søgning af artikler, men ingen konkrete værktøjsnavne eller -beskrivelser er til stede.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Akademisk forskningsassistance
  Gør det muligt for AI-assistenter at hente videnskabelige artikler til litteraturstudier eller for at understøtte forskningsforespørgsler, så forskningsprocessen for studerende og akademikere effektiviseres.
• Berigelse af uddannelsesindhold
  Integreres med e-læringsplatforme for at give studerende direkte links til relevante, peer-reviewed artikler og berige kursusmateriale med aktuel forskning.
• Udvidelse af vidensbase
  Understøtter opbygning af dynamiske vidensbaser ved at hente opdaterede akademiske artikler, så organisationer kan vedligeholde og udvide deres informationsressourcer.
• Citationsgenerering
  Hjælper med at generere citationer og bibliografier ved at hente publikationers metadata til akademisk skrivning og referenceopgaver.
• Faktatjek og verifikation
  Muliggør faktatjek ved at lade AI-agenter henvise til videnskabelige kilder, hvilket øger pålideligheden og troværdigheden af genereret indhold.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for at have de nødvendige forudsætninger (f.eks. Python, Docker eller Node.js efter behov).
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Scholarly MCP Server ved at inkludere følgende JSON-udsnit i mcpServers-sektionen:

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

4. Gem konfigurationsfilen og genstart Windsurf.
5. Bekræft, at serveren kører og er tilgængelig.

Claude

1. Sørg for, at forudsætninger (såsom Python eller Docker) er installeret.
2. Åbn Claude-konfigurationsfilen.
3. Tilføj Scholarly MCP Server under mcpServers:

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

4. Gem filen og genstart Claude.
5. Bekræft, at serveren er tilgængelig fra Claude.

Cursor

1. Installer nødvendige afhængigheder (Python, Docker, osv.).
2. Redigér Cursor-konfigurationsfilen.
3. Indsæt følgende MCP server-konfiguration:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Bekræft forbindelsen til Scholarly MCP Server.

Cline

1. Bekræft, at alle forudsætninger er opfyldt (Python, Node.js, osv.).
2. Gå til Cline-konfigurationsfilen.
3. Tilføj Scholarly MCP Server:

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

4. Gem dine ændringer og genstart Cline.
5. Tjek, at serveren kører korrekt.

Sikring af API-nøgler

For at sikre API-nøgler skal du bruge miljøvariabler i din konfiguration. For eksempel:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationssektionen indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu benytte denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “scholarly-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Scholarly MCP Server har et veldefineret formål og klare anvendelsesmuligheder, men dokumentation og repo-indhold er sparsomme, hvad angår eksplicitte prompts, ressourcer og værktøjsdefinitioner. Opsætningsvejledningen kan udledes generisk, men er ikke detaljeret i koden. For en udvikler, der søger plug-and-play akademisk søgning, er det lovende, men det ville have fordel af mere fyldestgørende dokumentation og eksplicitte grænsefladedetaljer.

MCP-vurdering