
Serveur MCP de Recherche Solr
Le Serveur MCP de Recherche Solr intègre les Large Language Models (LLMs) avec Apache Solr, permettant une recherche et une récupération de documents sécurisées...
Connectez vos workflows IA à la recherche d’articles académiques à jour et aux métadonnées avec le Serveur MCP Scholarly dans FlowHunt.
Le Serveur MCP Scholarly est conçu pour connecter les assistants IA à une capacité robuste de recherche d’articles scientifiques. En s’intégrant à divers fournisseurs académiques (d’autres seront ajoutés à l’avenir), ce serveur permet aux développeurs d’améliorer leurs workflows IA en leur offrant un accès direct à des articles scientifiques précis et à jour. Il agit comme un pont entre les agents IA et les sources de données académiques externes, permettant des tâches telles que la recherche d’articles, la récupération de métadonnées de publication et la collecte de contenus pertinents. Cet outil est particulièrement bénéfique pour les assistants de recherche, les plateformes éducatives et les applications axées sur la connaissance qui requièrent un accès fluide à des ressources académiques de qualité.
Aucun modèle de prompt n’a été explicitement mentionné dans le dépôt.
Aucune ressource n’a été explicitement listée ou décrite dans les fichiers du dépôt.
Aucune définition ou entrée d’outil explicite (par exemple, fonctions telles que search_articles
, get_metadata
, etc.) n’a été trouvée dans la structure du dépôt ou la documentation disponible. Le dépôt est décrit comme un “serveur pour la recherche d’articles académiques précis”, il comprend donc probablement un outil de recherche, mais aucun nom ou description concret n’est présent.
mcpServers
:{
"scholarly-mcp": {
"command": "mcp-scholarly",
"args": []
}
}
mcpServers
:{
"scholarly-mcp": {
"command": "mcp-scholarly",
"args": []
}
}
{
"scholarly-mcp": {
"command": "mcp-scholarly",
"args": []
}
}
{
"scholarly-mcp": {
"command": "mcp-scholarly",
"args": []
}
}
Pour sécuriser vos clés API, utilisez des variables d’environnement dans votre configuration. Par exemple :
{
"scholarly-mcp": {
"command": "mcp-scholarly",
"env": {
"API_KEY": "your_api_key_here"
},
"inputs": {
"api_key": "${API_KEY}"
}
}
}
Utilisation du MCP dans FlowHunt
Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :
Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les informations de votre serveur MCP au format JSON suivant :
{
"scholarly-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “scholarly-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et de mettre l’URL de votre serveur MCP.
Section | Disponibilité | Détails/Remarques |
---|---|---|
Aperçu | ✅ | |
Liste des prompts | ⛔ | Aucun modèle de prompt dans le dépôt |
Liste des ressources | ⛔ | Aucune ressource explicite trouvée |
Liste des outils | ⛔ | Aucun outil explicite défini |
Sécurisation des clés API | ✅ | Exemple générique fourni |
Support d’échantillonnage (peu important ici) | ⛔ | Non mentionné |
Le Serveur MCP Scholarly propose un objectif clair et des cas d’usage bien définis, mais la documentation et le contenu du dépôt restent succincts en ce qui concerne les prompts, ressources et outils explicites. Les instructions d’installation peuvent être déduites de façon générique mais ne sont pas détaillées dans le code. Pour un développeur cherchant une recherche académique plug-and-play, la solution est prometteuse, mais bénéficierait d’une documentation plus riche et d’interfaces explicites.
Dispose d’une LICENCE | ✅ (MIT) |
---|---|
Dispose d’au moins un outil | ⛔ |
Nombre de Forks | 20 |
Nombre d’Étoiles | 121 |
Le Serveur MCP Scholarly est un service qui connecte les agents IA à des sources de données académiques externes, permettant la recherche et la récupération d’articles scientifiques, de métadonnées de publication et plus encore — idéal pour les assistants de recherche, les plateformes éducatives et les outils de vérification des faits.
Les cas d’usage clés incluent l’assistance à la recherche académique, l’enrichissement de contenus éducatifs, l’extension dynamique de bases de connaissances, la génération de citations et de bibliographies, ainsi que la vérification des faits via l’accès à des sources scientifiques.
Utilisez des variables d’environnement dans votre configuration pour stocker les clés API en toute sécurité. Par exemplexa0: 'env': {'API_KEY': 'your_api_key_here'}, et référencez-la dans vos 'inputs'.
Aucun modèle de prompt explicite ni définition d’outil n’est présent dans le dépôt, mais le serveur est conçu pour permettre la recherche d’articles et la récupération de métadonnées académiques.
Ajoutez la configuration du serveur à votre composant MCP dans FlowHunt, en précisant le transport et l’URL du serveur. Une fois connecté, votre agent IA peut accéder à toutes les fonctions du Serveur MCP Scholarly.
Intégrez le Serveur MCP Scholarly à vos projets FlowHunt pour un accès fluide aux articles scientifiques, aux métadonnées et à la génération de citations.
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