paper-search-mcp 的项目扩展与二次开发
2025-06-27 06:44:18作者:傅爽业Veleda
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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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