Scholarly MCP Server

Co robi serwer “Scholarly” MCP?

Serwer Scholarly MCP został zaprojektowany, by łączyć asystentów AI z zaawansowanymi możliwościami wyszukiwania artykułów naukowych. Dzięki integracji z różnymi dostawcami treści naukowych (z możliwością dodania kolejnych w przyszłości), serwer ten pozwala deweloperom wzbogacać przepływy AI o bezpośredni dostęp do precyzyjnych i aktualnych publikacji naukowych. Działa jako most pomiędzy agentami AI a zewnętrznymi źródłami danych akademickich, umożliwiając takie zadania jak wyszukiwanie publikacji, pobieranie metadanych oraz pozyskiwanie istotnych treści naukowych. Narzędzie to jest szczególnie przydatne dla asystentów badawczych, platform edukacyjnych i aplikacji opartych na wiedzy, które wymagają płynnego dostępu do wysokiej jakości zasobów akademickich.

Lista Promptów

W repozytorium nie wskazano jawnie żadnych szablonów promptów.

Lista Zasobów

W plikach repozytorium nie opisano ani nie wymieniono żadnych zasobów.

Lista Narzędzi

W dostępnej strukturze repozytorium ani dokumentacji nie znaleziono jawnych definicji czy wpisów narzędzi (np. funkcji takich jak search_articles, get_metadata itd.). Repozytorium opisano jako „serwer do wyszukiwania precyzyjnych artykułów naukowych”, więc prawdopodobnie zawiera narzędzie do wyszukiwania publikacji, lecz brak konkretnych nazw lub opisów narzędzi.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Wsparcie badań naukowych
  Umożliwia asystentom AI pobieranie artykułów naukowych na potrzeby przeglądów literatury lub odpowiedzi na zapytania badawcze, usprawniając proces badawczy studentom i naukowcom.
• Wzbogacanie treści edukacyjnych
  Integruje się z platformami e-learningowymi, dostarczając studentom bezpośrednie linki do odpowiednich, recenzowanych artykułów i wzbogacając materiały kursowe o aktualne badania.
• Rozszerzanie bazy wiedzy
  Wspiera budowę dynamicznych baz wiedzy poprzez pozyskiwanie najnowszych publikacji naukowych, umożliwiając organizacjom utrzymanie i rozbudowę zasobów informacyjnych.
• Generowanie cytowań
  Pomaga w generowaniu cytowań i bibliografii poprzez pobieranie metadanych publikacji na potrzeby pisania naukowego i referencyjnego.
• Weryfikacja faktów i fact-checking
  Ułatwia weryfikację faktów poprzez umożliwienie agentom AI odwoływania się do źródeł naukowych, zwiększając wiarygodność i rzetelność generowanych treści.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz wymagane zależności (np. Python, Docker lub Node.js, w zależności od potrzeb).
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer Scholarly MCP, umieszczając poniższy fragment JSON w sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz plik konfiguracyjny i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny.

Claude

1. Upewnij się, że wymagane zależności (takie jak Python lub Docker) są zainstalowane.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj serwer Scholarly MCP w sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz plik i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź, że serwer jest dostępny z poziomu Claude.

Cursor

1. Zainstaluj niezbędne zależności (Python, Docker itp.).
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Wstaw poniższą konfigurację serwera MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź połączenie z serwerem Scholarly MCP.

Cline

1. Upewnij się, że spełnione są wszystkie wymagania wstępne (Python, Node.js itp.).
2. Uzyskaj dostęp do pliku konfiguracyjnego Cline.
3. Dodaj serwer Scholarly MCP:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Sprawdź, czy serwer działa poprawnie.

Zabezpieczanie kluczy API

Aby zabezpieczyć klucze API, użyj zmiennych środowiskowych w konfiguracji. Przykład:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mieć możliwość korzystania z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “scholarly-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Nasza opinia

Scholarly MCP Server ma jasno określony cel i przejrzyste zastosowania, jednak dokumentacja i zawartość repozytorium są ubogie pod względem jawnych promptów, zasobów i definicji narzędzi. Instrukcje konfiguracji można wywnioskować ogólnie, ale nie są one szczegółowo opisane w kodzie. Dla dewelopera szukającego gotowego rozwiązania do wyszukiwania naukowego to obiecująca opcja, lecz wymaga bogatszej dokumentacji i jawnych detali interfejsu.

Wynik MCP