Akademik MCP Sunucusu

“Akademik” MCP Sunucusu ne yapar?

Akademik MCP Sunucusu, AI asistanlarını güçlü bir akademik makale arama yeteneğiyle buluşturmak için tasarlanmıştır. Farklı akademik sağlayıcılarla (gelecekte daha fazlası eklenecek) entegre olarak, geliştiricilerin AI iş akışlarını doğru ve güncel akademik makalelere doğrudan erişimle zenginleştirmesine olanak tanır. Bu sunucu, AI ajanları ile harici akademik veri kaynakları arasında bir köprü görevi görerek araştırma makalesi arama, yayın meta verisi getirme ve ilgili akademik içerik bulma gibi görevleri mümkün kılar. Araştırma asistanları, eğitim platformları ve yüksek kaliteli akademik kaynaklara kesintisiz erişim gerektiren bilgi odaklı uygulamalar için özellikle faydalıdır.

Prompt Listesi

Depoda açıkça belirtilmiş prompt şablonları yoktur.

Kaynak Listesi

Depo dosyalarında açıkça listelenmiş veya açıklanmış herhangi bir kaynak bulunmamaktadır.

Araç Listesi

Mevcut depo yapısında veya belgelerinde açıkça araç tanımları veya girişleri (örn. search_articles, get_metadata gibi işlevler) bulunmamıştır. Depo “doğru akademik makaleleri aramak için bir sunucu” olarak tanımlanmıştır, bu nedenle bir akademik makale arama aracı içeriyor olabilir, ancak somut araç isimleri veya açıklamaları mevcut değildir.

Bu MCP Sunucunun Kullanım Alanları

• Akademik Araştırma Desteği
  AI asistanlarının literatür taramaları veya araştırma talepleri için akademik makaleleri getirmesine olanak tanır, öğrenciler ve akademisyenler için araştırma sürecini hızlandırır.
• Eğitim İçeriği Zenginleştirme
  E-öğrenme platformları ile entegre olarak öğrencilere, güncel ve hakemli makalelere doğrudan bağlantılar sunar, ders materyalini güncel araştırmalarla zenginleştirir.
• Bilgi Tabanı Genişletme
  Güncel akademik makaleler toplayarak dinamik bilgi tabanlarının oluşturulmasını destekler, kurumların bilgi kaynaklarını korumasını ve genişletmesini sağlar.
• Atıf Oluşturma
  Akademik yazım ve referans görevleri için yayın meta verilerini getirerek atıf ve bibliyografya oluşturulmasına yardımcı olur.
• Doğruluk Kontrolü ve Doğrulama
  AI ajanlarının akademik kaynaklara referans vermesini sağlayarak oluşturulan içeriğin güvenilirliğini ve doğruluğunu artırır.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Gerekli önkoşullara sahip olduğunuzdan emin olun (örn. ilgiliyse Python, Docker veya Node.js).
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun.
3. ‘mcpServers’ bölümüne aşağıdaki JSON parçacığını ekleyerek Akademik MCP Sunucusu’nu ekleyin:

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

4. Yapılandırma dosyasını kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Sunucunun çalıştığını ve erişilebilir olduğunu doğrulayın.

Claude

1. Önkoşulların (örneğin Python veya Docker) kurulu olduğundan emin olun.
2. Claude yapılandırma dosyasını açın.
3. ‘mcpServers’ altına Akademik MCP Sunucusu’nu ekleyin:

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

4. Dosyayı kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Sunucunun Claude içinden erişilebilir olduğunu doğrulayın.

Cursor

1. Gerekli bağımlılıkları yükleyin (Python, Docker, vb.).
2. Cursor yapılandırma dosyasını düzenleyin.
3. Aşağıdaki MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Akademik MCP Sunucusu ile bağlantıyı doğrulayın.

Cline

1. Tüm önkoşulların karşılandığını doğrulayın (Python, Node.js, vb.).
2. Cline yapılandırma dosyasına erişin.
3. Akademik MCP Sunucusu’nu ekleyin:

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

4. Değişikliklerinizi kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Sunucunun düzgün çalıştığını kontrol edin.

API Anahtarlarını Güvenli Hale Getirme

API anahtarlarını güvenli hale getirmek için yapılandırmanızda ortam değişkenlerini kullanın. Örneğin:

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

Bu MCP’yi Akışlarda Kullanma

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne, MCP sunucunuzun ayrıntılarını şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm işlev ve yetenekleriyle bir araç olarak kullanabilir. “scholarly-mcp” kısmını kendi MCP sunucunuzun adıyla, URL kısmını ise kendi MCP sunucu URL’inizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bizim Görüşümüz

Akademik MCP Sunucusu, iyi tanımlanmış bir amacı ve net kullanım alanları sunuyor, ancak dokümantasyon ve depo içeriği açık prompt, kaynak ve araç tanımları açısından zayıf. Kurulum yönergeleri genel olarak çıkarılabiliyor fakat kodda detaylandırılmamış. Tak-çalıştır akademik arama arayan bir geliştirici için umut verici; ancak daha zengin dokümantasyon ve açık arayüz detaylarından fayda görecektir.

MCP Puanı