Serverul Scholarly MCP

Ce face serverul “Scholarly” MCP?

Serverul Scholarly MCP este conceput să conecteze asistenții AI cu o capacitate robustă de căutare a articolelor academice. Prin integrarea cu diverși furnizori academici (cu mai mulți adăugați pe viitor), acest server permite dezvoltatorilor să-și îmbunătățească fluxurile AI oferind acces direct la articole științifice exacte și actualizate. Acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date academice, permițând sarcini precum căutarea lucrărilor de cercetare, regăsirea metadatelor publicațiilor și obținerea conținutului academic relevant. Acest instrument este deosebit de util pentru asistenți de cercetare, platforme educaționale și aplicații axate pe cunoaștere care necesită acces fluid la resurse academice de înaltă calitate.

Listă de Prompt-uri

Niciun șablon de prompt nu a fost menționat explicit în depozit.

Listă de Resurse

Nicio resursă nu a fost listată sau descrisă explicit în fișierele depozitului.

Listă de Instrumente

Nu au fost găsite definiții explicite de instrumente sau intrări (de exemplu, funcții precum search_articles, get_metadata etc.) în structura sau documentația disponibilă a depozitului. Repo-ul este descris ca „un server pentru căutarea articolelor academice exacte”, deci probabil include un instrument de căutare de articole științifice, dar nu sunt prezente nume sau descrieri concrete de instrumente.

Cazuri de utilizare pentru acest server MCP

• Asistență pentru cercetare academică
  Permite asistenților AI să preia articole academice pentru revizuiri de literatură sau pentru a răspunde cererilor de cercetare, eficientizând procesul de cercetare pentru studenți și academicieni.
• Îmbogățirea conținutului educațional
  Se integrează cu platforme de e-learning pentru a oferi studenților linkuri directe către articole relevante, revizuite de colegi, îmbogățind materialul de curs cu cercetări actuale.
• Extinderea bazei de cunoștințe
  Susține crearea unor baze de cunoștințe dinamice prin furnizarea de articole academice actualizate, permițând organizațiilor să-și mențină și extindă resursele informaționale.
• Generare de citări
  Ajută la generarea de citări și bibliografii prin regăsirea metadatelor publicațiilor pentru redactarea și referențierea academică.
• Verificare și validare a faptelor
  Facilitează verificarea faptelor permițând agenților AI să se refere la surse academice, crescând fiabilitatea și credibilitatea conținutului generat.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai toate cerințele necesare (de ex., Python, Docker sau Node.js, după caz).
2. Găsește fișierul de configurare Windsurf.
3. Adaugă serverul Scholarly MCP incluzând următorul fragment JSON în secțiunea mcpServers:

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

4. Salvează fișierul de configurare și repornește Windsurf.
5. Verifică dacă serverul rulează și este accesibil.

Claude

1. Asigură-te că cerințele (precum Python sau Docker) sunt instalate.
2. Deschide fișierul de configurare Claude.
3. Adaugă serverul Scholarly MCP sub mcpServers:

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

4. Salvează fișierul și repornește Claude.
5. Confirmă că serverul este accesibil din interiorul Claude.

Cursor

1. Instalează dependențele necesare (Python, Docker etc.).
2. Editează fișierul de configurare Cursor.
3. Inserează următoarea configurație MCP server:

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

4. Salvează și repornește Cursor.
5. Verifică conexiunea la serverul Scholarly MCP.

Cline

1. Confirmă că sunt îndeplinite toate cerințele (Python, Node.js etc.).
2. Accesează fișierul de configurare Cline.
3. Adaugă serverul Scholarly MCP:

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

4. Salvează modificările și repornește Cline.
5. Verifică dacă serverul rulează corect.

Securizarea cheilor API

Pentru a securiza cheile API, folosește variabile de mediu în configurație. De exemplu:

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești “scholarly-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să schimbi URL-ul cu cel al propriului server MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Serverul Scholarly MCP oferă un scop bine definit și cazuri de utilizare clare, însă documentația și conținutul repo-ului sunt sărace în definiții explicite de prompt, resurse și instrumente. Instrucțiunile de configurare pot fi deduse generic, dar nu sunt detaliate în cod. Pentru un dezvoltator care caută o căutare academică plug-and-play, este promițător, însă ar beneficia de o documentație mai bogată și detalii explicite de interfață.

Scor MCP