Scholarly MCP 서버

“Scholarly” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Scholarly MCP 서버는 AI 어시스턴트가 강력한 학술 논문 검색 기능에 연결할 수 있도록 설계되었습니다. 다양한 학술 데이터 공급자와 연동(향후 더 많은 공급자 추가 예정)하여 개발자가 AI 워크플로우에 정확하고 최신의 학술 논문에 직접 접근할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 서버는 AI 에이전트와 외부 학술 데이터 소스 사이의 다리 역할을 하며, 논문 검색, 출판 메타데이터 조회, 관련 학술 콘텐츠 제공 등의 작업을 가능하게 합니다. 연구 어시스턴트, 교육 플랫폼, 지식 중심 애플리케이션 등 고품질 학술 자료에 원활하게 접근이 필요한 곳에 특히 유용합니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소 파일에 명시적으로 리소스가 나열되거나 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

저장소 구조나 문서에서 명확한 도구 정의(예: search_articles, get_metadata 등 함수)가 확인되지 않았습니다. 저장소는 “정확한 학술 논문 검색 서버”로 설명되어 있어 논문 검색 도구는 포함된 것으로 보이지만, 구체적인 도구 이름이나 설명은 없습니다.

MCP 서버 활용 사례

• 학술 연구 지원
  AI 어시스턴트가 논문 검색, 문헌 조사 등 연구 문의에 필요한 학술 논문을 빠르게 찾아 학생과 연구자의 연구 과정을 간소화할 수 있습니다.
• 교육 콘텐츠 강화
  e-러닝 플랫폼과 연동하여 학생들에게 최신의 동료 검토 논문 링크를 직접 제공함으로써, 강의 자료를 최신 연구로 풍부하게 만듭니다.
• 지식 베이스 확장
  최신 학술 논문을 소싱하여 동적인 지식 베이스 구축을 지원, 조직이 정보 자원을 유지·확장할 수 있도록 돕습니다.
• 인용 생성
  학술 글쓰기 및 참고 문헌 작업을 위해 출판 메타데이터를 조회하여 손쉽게 인용과 참고문헌을 생성할 수 있습니다.
• 팩트체크 및 검증
  AI 에이전트가 학술 소스를 참조할 수 있도록 하여, 생성되는 콘텐츠의 신뢰성과 정확성을 높입니다.

설정 방법

Windsurf

1. 필요한 필수 구성 요소(예: Python, Docker, Node.js 등)를 준비하세요.
2. Windsurf 구성 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 다음 JSON 코드를 추가하세요:

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

4. 구성 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버가 실행 중이고 접근 가능한지 확인하세요.

Claude

1. Python이나 Docker 등 필수 구성 요소가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude 구성 파일을 여세요.
3. mcpServers 항목에 Scholarly MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. Claude 내에서 서버에 접근 가능한지 확인하세요.

Cursor

1. 필요한 종속성(Python, Docker 등)을 설치하세요.
2. Cursor 구성 파일을 수정하세요.
3. 다음 MCP 서버 구성을 삽입하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Scholarly MCP 서버와의 연결을 확인하세요.

Cline

1. 모든 필수 구성 요소(Python, Node.js 등)가 충족되었는지 확인하세요.
2. Cline 구성 파일에 접근하세요.
3. Scholarly MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 서버가 정상적으로 실행되는지 확인하세요.

API 키 보안 관리

API 키를 안전하게 관리하려면 구성에서 환경 변수를 사용하세요. 예시:

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

MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용해 모든 기능과 역량을 사용할 수 있습니다. “scholarly-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

총평

Scholarly MCP 서버는 목적과 활용 사례가 명확하게 정의되어 있지만, 문서와 저장소 내용은 프롬프트, 리소스, 도구 정의가 부족합니다. 설정 가이드는 일반적으로 유추할 수 있으나 코드상 세부 설명은 부족합니다. 플러그앤플레이 학술 검색 도구를 찾는 개발자에게는 유망하지만, 더 풍부한 문서와 명시적 인터페이스 설명이 추가되면 좋겠습니다.

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