学术型 MCP 服务器

“学术型” MCP 服务器能做什么？

学术型 MCP 服务器旨在为 AI 助手提供强大的学术文章检索能力。通过集成不同的学术数据服务商（后续还将支持更多供应商），该服务器帮助开发者增强 AI 工作流，让其能直接获取准确且最新的学术文章。它充当了 AI 智能体与外部学术数据源之间的桥梁，实现如科研论文检索、出版元数据获取、相关学术内容搜集等任务。此工具尤其适用于需要无缝获取高质量学术资源的研究助手、教育平台及以知识为核心的应用。

Prompt 模板列表

仓库中未明确提及任何 prompt 模板。

资源列表

仓库文件中未明确列出或描述任何资源。

工具列表

在现有仓库结构或文档中未发现显式的工具定义或条目（如 search_articles、get_metadata 等函数）。仓库被描述为“一台用于准确学术文章检索的服务器”，因此很可能包含学术文章搜索工具，但没有具体的工具名称或描述。

本 MCP 服务器的用例

• 学术研究辅助
  让 AI 助手可检索学术文章，用于文献综述或支持科研问题，简化学生与学者的研究流程。
• 教育内容丰富
  与在线教育平台集成，为学生直接提供相关的、同行评议的文章链接，用最新研究成果丰富课程内容。
• 知识库扩展
  通过获取最新学术文章，支持动态知识库建设，使组织持续维护和扩展其信息资源。
• 引文生成
  通过获取出版元数据，协助学术写作和参考文献任务的引文与参考文献生成。
• 事实核查与验证
  允许 AI 智能体引用学术来源进行事实核查，提高生成内容的可靠性和可信度。

如何设置

Windsurf

1. 确保你已安装所需的前置条件（如 Python、Docker 或 Node.js 等）。
2. 找到你的 Windsurf 配置文件。
3. 在 mcpServers 部分加入以下 JSON 片段以添加学术型 MCP 服务器：

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

4. 保存配置文件并重启 Windsurf。
5. 验证服务器是否已成功运行并可访问。

Claude

1. 确保已安装前置条件（如 Python 或 Docker）。
2. 打开 Claude 配置文件。
3. 在 mcpServers 下添加学术型 MCP 服务器：

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

4. 保存文件并重启 Claude。
5. 确认服务器可在 Claude 内部被访问。

Cursor

1. 安装必要的依赖（Python、Docker 等）。
2. 编辑 Cursor 配置文件。
3. 插入以下 MCP 服务器配置：

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

4. 保存并重启 Cursor。
5. 验证与学术型 MCP 服务器的连接。

Cline

1. 确认所有前置条件都已满足（Python、Node.js 等）。
2. 访问 Cline 配置文件。
3. 添加学术型 MCP 服务器：

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

4. 保存更改并重启 Cline。
5. 检查服务器是否正常运行。

API 密钥安全存储

为确保 API 密钥安全，请在配置中使用环境变量。例如：

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

如何在 FlowHunt 工作流中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，首先将 MCP 组件添加到流程，并将其与 AI 智能体连接：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式插入你的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 智能体即可作为工具使用该 MCP，并获得其全部功能和能力。请记得将 “scholarly-mcp” 替换为你实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 更换为你自己的 MCP 服务器地址。

总览

我们的评价

学术型 MCP 服务器目标明确，用例清晰，但文档和仓库内容在 prompt、资源及工具定义方面较为稀缺。设置说明可根据常规经验推断，但代码中细节较少。对于希望即插即用学术搜索的开发者而言，它具有一定吸引力，但更丰富的文档和接口细节会更有助益。

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