Servidor MCP Scholarly

¿Qué hace el Servidor MCP “Scholarly”?

El Servidor MCP Scholarly está diseñado para conectar asistentes de IA con una capacidad robusta de búsqueda de artículos académicos. Al integrarse con varios proveedores académicos (con más por añadirse en el futuro), este servidor permite a los desarrolladores mejorar sus flujos de trabajo de IA proporcionando acceso directo a artículos académicos precisos y actualizados. Actúa como un puente entre los agentes de IA y fuentes de datos académicos externas, habilitando tareas como la búsqueda de artículos de investigación, recuperación de metadatos de publicaciones y obtención de contenido académico relevante. Esta herramienta es especialmente beneficiosa para asistentes de investigación, plataformas educativas y aplicaciones centradas en el conocimiento que requieren acceso fluido a recursos académicos de alta calidad.

Lista de Prompts

No se mencionaron plantillas de prompts explícitamente en el repositorio.

Lista de Recursos

No se listaron ni describieron recursos explícitamente en los archivos del repositorio.

Lista de Herramientas

No se encontraron definiciones ni entradas de herramientas explícitas (por ejemplo, funciones como search_articles, get_metadata, etc.) en la estructura o documentación disponible del repositorio. El repositorio se describe como un “servidor para buscar artículos académicos precisos”, por lo que probablemente incluye una herramienta de búsqueda de artículos, pero no hay nombres ni descripciones concretas presentes.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Asistencia en Investigación Académica
  Permite a los asistentes de IA obtener artículos académicos para revisiones de literatura o consultas de investigación, agilizando el proceso para estudiantes y académicos.
• Enriquecimiento de Contenido Educativo
  Se integra con plataformas de e-learning para proporcionar a los estudiantes enlaces directos a artículos revisados por pares, enriqueciendo el material de los cursos con investigaciones actuales.
• Expansión de Base de Conocimiento
  Apoya la creación de bases de conocimiento dinámicas al obtener artículos académicos actualizados, permitiendo que las organizaciones mantengan y amplíen sus recursos informativos.
• Generación de Citas
  Ayuda en la generación de citas y bibliografías recuperando metadatos de publicaciones para tareas de redacción y referencia académica.
• Verificación de Hechos y Validación
  Facilita la verificación de hechos permitiendo a los agentes de IA consultar fuentes académicas, mejorando la fiabilidad y credibilidad del contenido generado.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener los prerrequisitos necesarios (por ejemplo, Python, Docker o Node.js, según corresponda).
2. Ubica tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Añade el Servidor MCP Scholarly incluyendo el siguiente fragmento JSON en la sección mcpServers:

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

4. Guarda el archivo de configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor esté en funcionamiento y accesible.

Claude

1. Asegúrate de que los prerrequisitos (como Python o Docker) estén instalados.
2. Abre el archivo de configuración de Claude.
3. Agrega el Servidor MCP Scholarly bajo mcpServers:

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

4. Guarda el archivo y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor sea accesible desde Claude.

Cursor

1. Instala las dependencias necesarias (Python, Docker, etc.).
2. Edita el archivo de configuración de Cursor.
3. Inserta la siguiente configuración del servidor MCP:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Verifica la conexión con el Servidor MCP Scholarly.

Cline

1. Confirma que todos los prerrequisitos estén cumplidos (Python, Node.js, etc.).
2. Accede al archivo de configuración de Cline.
3. Añade el Servidor MCP Scholarly:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Cline.
5. Comprueba que el servidor esté funcionando correctamente.

Seguridad de Claves API

Para asegurar tus claves API, utiliza variables de entorno en tu configuración. Por ejemplo:

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

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "scholarly-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “scholarly-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El Servidor MCP Scholarly ofrece un propósito bien definido y casos de uso claros, pero la documentación y el contenido del repositorio son escasos en cuanto a definiciones explícitas de prompts, recursos y herramientas. Las instrucciones de configuración pueden inferirse de manera genérica pero no son detalladas en el código. Para un desarrollador que busca búsqueda académica plug-and-play, es prometedor, aunque se beneficiaría de una documentación más rica y detalles explícitos de la interfaz.

Puntuación MCP