Academix (Xingyulu23)

学术MCP服务器

用于搜索、下载和分析来自多个来源的学术论文的模型上下文协议（MCP）服务器。

从以下位置聚合数据 OpenAlex, DBLP, 语义学者, arXiv，以及 交叉引用 为法学硕士提供统一的学术研究接口。

专为与大型语言模型无缝集成而设计，如 克劳德桌面 和 开源代码.

特性

• 🔍 多源搜索：跨OpenAlex（100K+免费电话/天）、DBLP（CS论文）、Semantic Scholar（人工智能推荐）、arXiv（预印本）和CrossRef（DOI解析）的统一搜索。
• 🧠 智能ID解析：自动检测和处理DOI、arXiv ID、OpenAlex ID、语义学者ID和DBLP密钥。
• 📚 BibTeX导出：DBLP的原生BibTeX支持（高质量），可自动生成其他来源的回退。支持批量导出。
• 📊 引文分析：检索引用计数、引用论文，并生成用于可视化的引用网络数据。
• 🤖 AI建议：利用Semantic Scholar的AI引擎根据内容和引用查找相关论文。
• ⚡ 异步：内置 httpx 和 asyncio 用于高性能并发API请求。

安装

快速入门（面向用户）

如果您正在使用 uv （推荐）：

uv tool install academix

或与 pip:

pip install academix

开发设置（供贡献者使用）

1. 克隆存储库:

   git clone https://github.com/your-org/academix.git
   cd academix

1. 安装依赖项:

   uv sync

1. 运行服务器:

   uv run academix

配置

1.克劳德桌面集成

要将此服务器与Claude Desktop一起使用，请将以下内容添加到配置文件中：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "academix": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "/absolute/path/to/academix", 
        "academix"
      ],
      "env": {
        "ACADEMIX_EMAIL": "your.email@example.com",
        "SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY": "optional_api_key"
      }
    }
  }
}

备注：替换 /absolute/path/to/academix 使用克隆存储库的实际路径。设置 ACADEMIX_EMAIL 强烈建议访问OpenAlex和CrossRef的“礼貌池”（更高的速率限制）。

2.OpenCode集成

对于OpenCode，修改您的配置文件（通常在 ~/.config/opencode/opencode.json):

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "academix": {
      "type": "local",
      "command": [
        "uv",
        "run",
        "--directory",
        "/absolute/path/to/academix",
        "academix"
      ],
      "environment": {
        "ACADEMIX_EMAIL": "your.email@example.com",
        "SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY": "optional_api_key"
      },
      "enabled": true,
      "timeout": 10000
    }
  }
}

配置详细信息：

• 类型：必须是 "local".
• 命令：运行服务器的完整命令数组。使用 uv run 指向目录。
• 目录：替换 /absolute/path/to/academix 你的实际路径。
• 环境：在此处添加API密钥或电子邮件。 ACADEMIX_EMAIL 是推荐的。
• 超时：可选。增加到 10000 （10秒）来处理网络延迟。

数据源覆盖率

功能支持矩阵

BibTeX质量（按来源）

推荐：对于CS论文，优先考虑BibTeX的DBLP。对于有DOI的论文，CrossRef提供了可靠的元数据。

MCP工具

使用示例

搜索论文

查找按引用次数排序的关于“LLM代理人”的论文：

use academic_search_papers with:
{
  "query": "LLM agents",
  "limit": 5,
  "sort": "citation_count"
}

获取BibTeX以获取论文列表

为多篇论文生成BibTeX（支持混合ID格式）：

use academic_get_bibtex with:
{
  "paper_ids": "10.1038/nature12345, 10.48550/arXiv.2310.08560"
}

分析引文

查找引用特定论文的人：

use academic_get_citations with:
{
  "paper_id": "W2741809807" // OpenAlex ID or DOI
}

API来源和价格限制

发展

运行测试

# Run all tests
uv run pytest

# Run with coverage report
uv run pytest --cov=academix

项目结构

academix/
├── src/academix/
│   ├── server.py          # MCP server entry point
│   ├── aggregator.py      # Orchestrator for multiple API clients
│   ├── clients/           # Individual API client implementations
│   │   ├── openalex.py
│   │   ├── dblp.py
│   │   ├── semantic.py
│   │   ├── arxiv_client.py
│   │   └── crossref.py
│   └── models.py          # Pydantic data models
├── tests/                 # Unit and integration tests
├── pyproject.toml         # Dependencies and config
└── README.md

许可证

MIT许可证