paper-search-mcp 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

paper-search-mcp 是一个开源项目，旨在为用户提供一个基于 Python 的 Model Context Protocol（MCP）服务器，用于从多个学术资源平台如 arXiv、PubMed、bioRxiv 等搜索并下载学术文章。该项目被设计为能够与大型语言模型如 Claude Desktop 无缝集成，为研究人员和 AI 驱动的工作流提供便利。

项目的核心功能

• 多源支持：用户可以从 arXiv、PubMed、bioRxiv 等多个平台搜索和下载论文。
• 标准化输出：所有检索到的论文信息都通过 Paper 类以统一的字典格式返回。
• 异步工具：利用 httpx 库高效处理网络请求。
• MCP 集成：兼容 MCP 客户端，增强 LLM 的上下文功能。
• 可扩展设计：通过扩展 academic_platforms 模块，可以轻松添加新的学术平台支持。

项目使用了哪些框架或库？

• Python：项目主要使用 Python 编程语言。
• httpx：用于异步网络请求。
• uv：项目打包和运行工具。
• pytest 和 flake8：用于项目开发和测试。

项目的代码目录及介绍

项目的主要目录结构如下：

paper-search-mcp/
├── .github/            # GitHub 工作流文件
├── academic_platforms/ # 存放不同学术平台搜索逻辑的模块
├── docs/               # 文档目录
├── images/             # 图片资源
├── paper_search_mcp/   # 核心代码模块
├── tests/              # 测试模块
├── .gitignore          # Git 忽略文件
├── Dockerfile          # Docker 容器配置文件
├── LICENSE             # MIT 许可证文件
├── README.md           # 项目说明文件
├── pyproject.toml      # Python 项目配置文件
└── smithery.yaml       # Smithery 配置文件

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 增加新的学术平台支持：通过扩展 academic_platforms 模块，可以添加更多学术资源的搜索和下载功能。
2. 提升用户体验：优化用户界面和交互逻辑，使得搜索和下载过程更加直观和便捷。
3. 集成更多数据处理工具：增加对检索结果的数据分析和处理功能，如文本挖掘、关键词提取等。
4. 提高系统稳定性：优化代码质量，提高系统运行的稳定性和错误处理能力。
5. 扩展 API 功能：提供更丰富的 API 接口，允许第三方应用更灵活地使用项目功能。

通过上述扩展和二次开发的方向，paper-search-mcp 项目将能够更好地服务于学术研究社区，提高学术资源获取的效率和质量。