Servidor Scholarly MCP

O que faz o servidor “Scholarly” MCP?

O Servidor Scholarly MCP foi projetado para conectar assistentes de IA com uma robusta capacidade de busca de artigos acadêmicos. Integrando-se a diversos provedores acadêmicos (com mais a serem adicionados futuramente), este servidor permite que desenvolvedores aprimorem seus fluxos de trabalho de IA fornecendo acesso direto a artigos científicos precisos e atualizados. Ele atua como uma ponte entre agentes de IA e fontes externas de dados acadêmicos, possibilitando tarefas como busca de artigos, recuperação de metadados de publicações e obtenção de conteúdo acadêmico relevante. Esta ferramenta é especialmente benéfica para assistentes de pesquisa, plataformas educacionais e aplicações centradas em conhecimento que exigem acesso facilitado a recursos acadêmicos de alta qualidade.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt foi explicitamente mencionado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso foi explicitamente listado ou descrito nos arquivos do repositório.

Lista de Ferramentas

Não foram encontradas definições explícitas de ferramentas ou entradas (por exemplo, funções como search_articles, get_metadata, etc.) na estrutura do repositório ou documentação disponível. O repositório é descrito como um “servidor para buscar artigos acadêmicos precisos”, portanto provavelmente inclui uma ferramenta de busca acadêmica, mas nenhum nome de ferramenta ou descrição concreta está presente.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Assistência à Pesquisa Acadêmica
  Permite que assistentes de IA busquem artigos acadêmicos para revisões de literatura ou para apoiar consultas de pesquisa, agilizando o processo para estudantes e acadêmicos.
• Aprimoramento de Conteúdo Educacional
  Integra-se a plataformas de e-learning para fornecer aos estudantes links diretos a artigos relevantes revisados por pares, enriquecendo o material didático com pesquisas atuais.
• Expansão da Base de Conhecimento
  Apoia a criação de bases de conhecimento dinâmicas ao buscar artigos acadêmicos atualizados, permitindo que organizações mantenham e expandam seus recursos informacionais.
• Geração de Citações
  Auxilia na geração de citações e bibliografias ao recuperar metadados de publicações para tarefas de escrita e referência acadêmica.
• Checagem de Fatos e Verificação
  Facilita a checagem de fatos permitindo que agentes de IA consultem fontes acadêmicas, aumentando a confiabilidade e credibilidade do conteúdo gerado.

Como configurá-lo

Windsurf

1. Certifique-se de que você possui os pré-requisitos necessários (por exemplo, Python, Docker ou Node.js, conforme relevante).
2. Localize seu arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o Scholarly MCP Server incluindo o seguinte trecho JSON na seção mcpServers:

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

4. Salve o arquivo de configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está em execução e acessível.

Claude

1. Garanta que os pré-requisitos (como Python ou Docker) estejam instalados.
2. Abra o arquivo de configuração do Claude.
3. Adicione o Scholarly MCP Server em mcpServers:

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

4. Salve o arquivo e reinicie o Claude.
5. Confirme que o servidor está acessível a partir do Claude.

Cursor

1. Instale as dependências necessárias (Python, Docker, etc.).
2. Edite o arquivo de configuração do Cursor.
3. Insira a seguinte configuração do servidor MCP:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Verifique a conexão com o Scholarly MCP Server.

Cline

1. Confirme que todos os pré-requisitos foram atendidos (Python, Node.js, etc.).
2. Acesse o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione o Scholarly MCP Server:

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

4. Salve suas alterações e reinicie o Cline.
5. Verifique se o servidor está funcionando corretamente.

Protegendo as Chaves de API

Para proteger as chaves de API, utilize variáveis de ambiente em sua configuração. Por exemplo:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “scholarly-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O Scholarly MCP Server apresenta um propósito bem definido e casos de uso claros, mas a documentação e o conteúdo do repositório são escassos em termos de definição explícita de prompts, recursos e ferramentas. As instruções de configuração podem ser inferidas genericamente, mas não são detalhadas no código. Para um desenvolvedor que busca busca acadêmica plug-and-play, é promissor, mas se beneficiaria de documentação mais rica e detalhes explícitos de interface.

Pontuação MCP