Scholarly MCP Server

Čo robí „Scholarly“ MCP Server?

Scholarly MCP Server je navrhnutý na prepojenie AI asistentov s robustnou schopnosťou vyhľadávania akademických článkov. Integráciou s rôznymi akademickými poskytovateľmi (ďalší budú pribúdať) tento server umožňuje vývojárom posilniť AI workflowy o priamy prístup k presným a aktuálnym vedeckým článkom. Slúži ako most medzi AI agentmi a externými akademickými dátovými zdrojmi, čím umožňuje úlohy ako vyhľadávanie vedeckých prác, získavanie publikačných metadát alebo vyhľadávanie relevantného akademického obsahu. Tento nástroj je obzvlášť užitočný pre výskumných asistentov, vzdelávacie platformy a aplikácie zamerané na znalosti, ktoré potrebujú plynulý prístup ku kvalitným vedeckým zdrojom.

Zoznam promptov

V repozitári neboli výslovne uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári neboli výslovne uvedené ani popísané žiadne zdroje.

Zoznam nástrojov

V dostupnej štruktúre repozitára ani v dokumentácii neboli nájdené žiadne explicitné definície alebo záznamy o nástrojoch (napr. funkcie typu search_articles, get_metadata atď.). Repo je popísané ako „server na vyhľadávanie presných akademických článkov“, preto pravdepodobne obsahuje nástroj na vyhľadávanie článkov, no konkrétne názvy a popisy chýbajú.

Použitia tohto MCP servera

• Asistencia pri akademickom výskume
  Umožňuje AI asistentom získavať vedecké články na literárne rešerše a podporu výskumných otázok, čím zjednodušuje proces pre študentov a akademikov.
• Obohatenie vzdelávacieho obsahu
  Integrácia s e-learningovými platformami poskytuje študentom priame odkazy na relevantné, recenzované články a obohacuje študijné materiály o aktuálny výskum.
• Rozširovanie znalostnej bázy
  Podpora budovania dynamických znalostných báz cez získavanie aktuálnych vedeckých článkov, čo umožňuje organizáciám udržiavať a rozširovať informačné zdroje.
• Generovanie citácií
  Pomáha pri generovaní citácií a bibliografií získavaním publikačných metadát na akademické písanie a referencovanie.
• Overovanie faktov a verifikácia
  Umožňuje AI agentom overovať tvrdenia cez odkazy na vedecké zdroje, čím zvyšuje dôveryhodnosť a presnosť generovaného obsahu.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalované požadované predpoklady (napr. Python, Docker alebo Node.js podľa potreby).
2. Nájdite svoj konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte Scholarly MCP Server vložením nasledovného JSON úseku do sekcie mcpServers:

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

4. Uložte konfiguračný súbor a reštartujte Windsurf.
5. Overte, že server beží a je dostupný.

Claude

1. Uistite sa, že sú nainštalované všetky predpoklady (napríklad Python alebo Docker).
2. Otvorte konfiguračný súbor Claude.
3. Pridajte Scholarly MCP Server pod mcpServers:

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

4. Uložte súbor a reštartujte Claude.
5. Overte, že server je v Claude prístupný.

Cursor

1. Nainštalujte potrebné závislosti (Python, Docker atď.).
2. Upravte konfiguračný súbor Cursor.
3. Vložte nasledujúcu konfiguráciu MCP servera:

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

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Overte pripojenie na Scholarly MCP Server.

Cline

1. Overte, že všetky predpoklady sú splnené (Python, Node.js atď.).
2. Prístup k súboru s konfiguráciou Cline.
3. Pridajte Scholarly MCP Server:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Cline.
5. Skontrolujte, že server beží správne.

Zabezpečenie API kľúčov

Na zabezpečenie API kľúčov použite premenné prostredia vo vašej konfigurácii. Napríklad:

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

Ako používať tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho workflowu vo FlowHunt najskôr pridajte MCP komponent do flowu a prepojte ho s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V časti systémovej konfigurácie MCP vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent tento MCP server používať ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite „scholarly-mcp“ nahradiť skutočným názvom vášho MCP servera a URL adresou vášho servera.

Prehľad

Náš názor

Scholarly MCP Server má jasne definovaný účel a prehľadné použitia, avšak dokumentácia a obsah repozitára sú skromné, pokiaľ ide o explicitné šablóny promptov, zdroje či nástroje. Nastavenie sa dá odvodiť všeobecne, ale nie je detailne popísané v kóde. Pre vývojára hľadajúceho plug-and-play akademické vyhľadávanie je sľubný, no prospelo by mu bohatšie rozhranie a detailnejšia dokumentácia.

MCP skóre