文章摘要生成器
模型上下文协议（MCP）服务器，帮助AI代理从研究文章中提取信息并将其组织到结构化分析模板中。
它有什么作用？
此MCP服务器允许AI代理（如Claude）：
- 自动识别纸张类型 （方法、文献综述或发现）
- 从研究论文中提取信息
- 自动填写结构化分析模板
- 组织元数据（作者、年份、出版商等）
- 总结关键部分（背景、方法、结果）
- 将完成的分析另存为markdown文件
📋 支持的纸张类型
1. 方法论文 （默认）
提出新算法、模型或技术的论文。
- 模板：
template/Method.md - 示例：“注意力是你所需要的一切”，“ResNet”，“BERT”
2. 文献综述论文
综述和综合现有研究的论文。
- 模板：
template/LiteratureReview.md - 示例：“深度学习评论”、“NLP方法综述”
3. 调查结果文件
通过实验发现对现有方法的新见解的论文。
- 模板：
template/Findings.md - 示例：“关于微调BERT的稳定性”，“BERT学到了什么”
🛠️ 特性
AI代理的核心工具
- 初始化模板 -从空白文章模板开始（支持“方法”、“文献综述”或“发现”）
- update_metadata -填写frontmatter字段（因模板类型而异）
- update_section -向部分添加内容（因模板类型而异）
- update_code_repository -指向论文代码库URL的链接
- 发布_文章 -使用文件名保存已完成的分析
- get_current模板 -加载以前保存的文章进行编辑
- get_current状态 -查看当前工作模板而不保存
模板专用工具
- update_review_period -为文献综述模板设置时间段（例如“2010-2023”）
- update_papers_reviewed -为文献综述模板设置已审阅的论文数量
- update_dataset -为“发现”模板设置数据集名称
备注：服务器是有状态的-它会自动维护模板状态和类型，因此您不需要在工具调用之间传递内容！
📁 项目结构
Article-Summarizer-MCP/
├── server.py # MCP server implementation
├── template/
│ ├── Method.md # Method paper template
│ ├── LiteratureReview.md # Literature review template
│ └── Findings.md # Findings paper template
├── articles/ # Output directory for saved articles
├── prompts/
│ ├── AGENT_INSTRUCTIONS.md # Method paper workflow
│ ├── LITERATURE_REVIEW_INSTRUCTIONS.md # Literature review workflow
│ ├── FINDINGS_INSTRUCTIONS.md # Findings paper workflow
│ └── PAPER_TYPE_IDENTIFICATION.md # Guide for identifying paper types
├── mcp-config.json # Example MCP client configuration
├── pyproject.toml # Project dependencies
└── uv.lock # Dependency lock file📦 安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/YapWH1208/Article-Summarizer-MCP.git
cd Article-Summarizer-MCP
# Install dependencies
uv sync
# Run the server
uv run python server.py🔧 配置
添加到您的MCP客户端配置中（例如，Claude Desktop）：
{
"mcpServers": {
"Article Summarizer": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"e:\\Article-Summarizer-MCP",
"run",
"python",
"server.py"
]
}
}
}💡 工作流示例
方法论文示例
User: "Analyze the 'Attention is All You Need' paper"
AI Agent (using MCP tools):
Phase 0: Identify paper type → Method paper (proposes Transformer)
1. initialize_template(template_type="Method") - Initialize Method template
2. update_metadata(field, value) - Fill in tags, Author, Year, etc. (9 calls)
3. update_code_repository(url) - Add GitHub link (if available)
4. update_section(section, new_content) - Fill sections (7 calls)
5. publish_article("vaswani2017_attention_is_all_you_need") - Save
Result: articles/vaswani2017_attention_is_all_you_need.md文献综述示例
User: "Analyze the 'Deep Learning' review by LeCun et al."
AI Agent (using MCP tools):
Phase 0: Identify paper type → Literature Review (surveys 200+ papers)
1. initialize_template(template_type="LiteratureReview") - Initialize review template
2. update_metadata(field, value) - Fill metadata including Scope, KeyThemes (9 calls)
3. update_review_period("1980-2015") - Set review period
4. update_papers_reviewed("~200 papers") - Set paper count
5. update_section(section, new_content) - Fill sections (11 calls)
6. publish_article("lecun2015_review_deep_learning") - Save
Result: articles/lecun2015_review_deep_learning.md调查结果论文示例
User: "Analyze 'On the Stability of Fine-tuning BERT'"
AI Agent (using MCP tools):
Phase 0: Identify paper type → Findings (experiments on existing BERT)
1. initialize_template(template_type="Findings") - Initialize findings template
2. update_metadata(field, value) - Fill including BaselineMethod, KeyFinding (10 calls)
3. update_dataset("GLUE benchmark") - Set dataset
4. update_code_repository(url) - Add GitHub link
5. update_section(section, new_content) - Fill sections (15 calls)
6. publish_article("mosbach2020_findings_stability_finetuning") - Save
Result: articles/mosbach2020_findings_stability_finetuning.md主要优势：服务器自动维护状态和模板类型！
请参阅中的提示文件 prompts/ 了解每种纸张类型的详细工作流程指南。
📚 文档
AI代理说明
- 提示/纸张类型识别.md -纸张类型识别指南
- promises/AGENT_INSTRUCTIONS.md -方法论文的工作流程
- promises/LITERATURE_REVIEW_INSTRUCTIONS.md -文献综述工作流程
- 提示/查找_结构.md -调查结果论文的工作流程
模板参考
- 模板/方法.md -方法纸张模板结构
- 模板/文献综述.md -文献综述模板结构
- 模板/查找.md -调查结果论文模板结构
🎯 用例
- 文献综述机构
- 论文注释和笔记
- 建立个人研究数据库
- 系统评价数据提取
- 研究论文摘要
🏗️ 建筑
有状态的服务器设计
MCP服务器使用 服务器端状态管理 要跟踪当前模板并键入：
# Server maintains these states internally
current_template_content: str | None = None
current_template_type: str | None = None # "Method", "LiteratureReview", or "Findings"
# When you call tools:
initialize_template(template_type="Method") # Sets both content and type
update_metadata(...) # Modifies current_template_content
update_section(...) # Modifies current_template_content
publish_article(...) # Saves current_template_content优点：
- 无需通过
content调用之间的参数 - 自动模板类型跟踪和验证
- 当与错误的模板一起使用时，特定类型的工具会发出警告
- API更简单，参数更少
- 减少数据传输开销
多模板支持
服务器支持三种模板类型，每种类型都有：
- 唯一元数据字段 （例如，审查范围、调查结果的基线方法）
- 专业科室 （例如，用于综述的分类学、发现的统计意义）
- 模板专用工具 （例如，update_review_period、update_dataset）
🔗 需求
- Python 3.13+
- MCP兼容客户端（例如Claude Desktop）
- 依赖关系：
mcp[cli],httpx