Máy chủ MCP Scholarly

Máy chủ MCP “Scholarly” làm gì?

Máy chủ MCP Scholarly được thiết kế để kết nối các trợ lý AI với khả năng tìm kiếm bài báo học thuật mạnh mẽ. Bằng cách tích hợp với nhiều nhà cung cấp học thuật (và sẽ còn nhiều hơn nữa trong tương lai), máy chủ này giúp các nhà phát triển nâng cấp quy trình AI bằng cách cung cấp truy cập trực tiếp tới các bài báo học thuật chính xác và cập nhật. Nó đóng vai trò cầu nối giữa các tác nhân AI và nguồn dữ liệu học thuật bên ngoài, cho phép thực hiện các nhiệm vụ như tìm kiếm bài báo nghiên cứu, truy xuất siêu dữ liệu xuất bản và lấy nội dung học thuật liên quan. Công cụ này đặc biệt hữu ích cho trợ lý nghiên cứu, nền tảng giáo dục và các ứng dụng tập trung vào tri thức đòi hỏi truy cập liền mạch vào nguồn học thuật chất lượng cao.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập rõ ràng trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên nào được liệt kê hoặc mô tả rõ ràng trong các tệp kho lưu trữ.

Danh sách Công cụ

Không có định nghĩa hoặc mục công cụ rõ ràng nào (ví dụ, các hàm như search_articles, get_metadata, v.v.) được tìm thấy trong cấu trúc kho lưu trữ hoặc tài liệu có sẵn. Kho lưu trữ được mô tả là “máy chủ để tìm kiếm các bài báo học thuật chính xác”, vì vậy có thể bao gồm công cụ tìm kiếm bài báo học thuật, nhưng không có tên công cụ hoặc mô tả cụ thể nào được đưa ra.

Các trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Hỗ trợ nghiên cứu học thuật
  Cho phép trợ lý AI truy xuất bài báo học thuật cho các tổng quan tài liệu hoặc hỗ trợ truy vấn nghiên cứu, giúp quy trình nghiên cứu của sinh viên và học giả trở nên hiệu quả hơn.
• Làm giàu nội dung giáo dục
  Tích hợp với nền tảng học trực tuyến để cung cấp cho sinh viên liên kết trực tiếp tới các bài báo liên quan, đã được bình duyệt, làm giàu tài liệu khóa học bằng nghiên cứu cập nhật.
• Mở rộng cơ sở tri thức
  Hỗ trợ tạo các cơ sở tri thức động bằng cách lấy các bài báo học thuật mới nhất, giúp tổ chức duy trì và mở rộng nguồn thông tin.
• Tạo trích dẫn
  Hỗ trợ tạo trích dẫn và thư mục bằng cách truy xuất siêu dữ liệu xuất bản phục vụ cho viết học thuật và tham khảo.
• Kiểm tra sự thật và xác minh
  Hỗ trợ kiểm tra sự thật bằng cách cho phép tác nhân AI tham chiếu các nguồn học thuật, nâng cao độ tin cậy và uy tín cho nội dung được tạo ra.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt đầy đủ các điều kiện tiên quyết (ví dụ: Python, Docker hoặc Node.js nếu cần).
2. Xác định vị trí tệp cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm Máy chủ MCP Scholarly bằng cách chèn đoạn JSON sau vào phần mcpServers:

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

4. Lưu tệp cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Xác minh máy chủ đang chạy và có thể truy cập.

Claude

1. Đảm bảo các điều kiện tiên quyết (như Python hoặc Docker) đã được cài đặt.
2. Mở tệp cấu hình Claude.
3. Thêm Máy chủ MCP Scholarly vào phần mcpServers:

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

4. Lưu tệp và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận máy chủ có thể truy cập từ trong Claude.

Cursor

1. Cài đặt các phụ thuộc cần thiết (Python, Docker, v.v.).
2. Chỉnh sửa tệp cấu hình Cursor.
3. Thêm cấu hình máy chủ MCP sau:

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

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Xác minh kết nối đến Máy chủ MCP Scholarly.

Cline

1. Đảm bảo đã đáp ứng tất cả các điều kiện tiên quyết (Python, Node.js, v.v.).
2. Truy cập tệp cấu hình Cline.
3. Thêm Máy chủ MCP Scholarly:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra máy chủ đang chạy ổn định.

Bảo mật API Key

Để bảo mật API key, hãy sử dụng biến môi trường trong cấu hình của bạn. Ví dụ:

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

Cách sử dụng MCP này trong luồng

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy thêm thành phần MCP vào luồng và kết nối nó với tác nhân AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy chèn thông tin máy chủ MCP sử dụng định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Hãy nhớ thay “scholarly-mcp” bằng tên thật của máy chủ MCP của bạn và thay đổi URL thành URL máy chủ MCP riêng của bạn.

Tổng quan

Ý kiến của chúng tôi

Máy chủ MCP Scholarly cung cấp mục đích rõ ràng và các trường hợp sử dụng cụ thể, nhưng tài liệu và nội dung repo vẫn còn hạn chế về prompt, tài nguyên và định nghĩa công cụ cụ thể. Hướng dẫn thiết lập có thể suy ra tổng quát nhưng chưa chi tiết trong mã nguồn. Đối với nhà phát triển cần giải pháp tìm kiếm học thuật plug-and-play, đây là lựa chọn đầy hứa hẹn, nhưng sẽ tốt hơn nếu được bổ sung tài liệu phong phú và chi tiết giao diện cụ thể hơn.

Điểm MCP