Papers Trend MCP

论文趋势：MCP（多层感知机/移动通信协议/磁共振成像等，具体含义需根据上下文确定）

在用于ChatGPT应用的MCP服务器上，获取Hugging Face的热门论文信息。

功能

• 从Hugging Face的热门页面（https://huggingface.co/papers/trending）抓取最新论文信息
• 获取以下信息：

- 论文标题、网址 - 作者名 - 发布日期 - arXiv 网址 - GitHub网址、星标数 - 摘要（要旨）

• 以RSS、JSON/XML格式输出
• 作为MCP服务器运行

必要条件

• Python 3.13及以上版本
• uv（推荐）

安装

uv sync

如需安装开发依赖项：

uv sync --all-extras

使用方法

MCP设置（如ChatGPT Apps等）

claude_desktop_config.json 或者在MCP配置文件中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "papers-trending": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/papers-trending-mcp",
        "run",
        "papers-trending-mcp"
      ]
    }
  }
}

可用工具

• fetch_trending_papers获取Hugging Face上的热门论文

- 参数： - limit （可选）：获取论文数量（默认：10，最大：50） - 返回值：论文信息的JSON数组 - title论文标题 - urlHugging Face论文网址 - author作者/组织名（可为空） - published发布日期（例如：“2025年10月6日”，可为null） - arxiv_urlarXiv网址（可留空） - github_urlGitHub仓库URL（可为null） - github_starsGitHub星标数（例如："3.3k"、可为null） - abstract论文摘要

注意该工具会实时抓取Hugging Face上的信息。返回的数据是从实际网站上获取的准确信息。

启动MCP服务器（命令行）

stdio版（标准输入输出）

uv run python -m papers_trending_mcp

HTTP/SSE版（端口8000）

uv run python -m papers_trending_mcp.http_server

在HTTP版本的情况下，MCP客户端设置如下：

{
  "mcpServers": {
    "papers-trending-http": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

CLI命令（用于RSS输出测试）

RSS JSON输出（默认）

uv run python -m papers_trending_mcp.cli

RSS XML输出

uv run python -m papers_trending_mcp.cli --xml

开发

执行测试

pytest

HTTP/SSE服务器的测试

基本端点测试

# サーバーを起動
uv run python -m papers_trending_mcp.http_server

# 別ターミナルでテスト実行
./tests/test_http_server.sh

完整的SSE通信流程测试

# サーバーを起動
uv run python -m papers_trending_mcp.http_server

# 別ターミナルでSSEレスポンステスト実行
./tests/test_sse_response.sh

本次测试将确认以下内容：

• 建立SSE连接并获取会话ID
• MCP（最小成本原则/多协议控制器/等，具体含义需根据上下文确定） initialize 请求
• initialized 通知
• tools/list 获取工具列表
• tools/call 然后实际执行抓取操作
• 通过SSE流接收响应

注意在MCP SSE协议中/messages/ 对POST请求的直接响应为空，实际结果为 /sse 通过SSE流返回。

代码格式

black src tests

Lint 执行

ruff check src tests

故障排除

当ChatGPT MCP产生幻觉（胡言乱语的结果）时

已采取以下对策：

1. 数据量限制默认显示10条，最多限制50条，以防止大量数据造成的混乱
2. 详细说明在工具说明中明确记录每个字段的类型、含义和示例
3. 防幻觉指令在工具说明中明确写明“不要凭空捏造”
4. 实时增强明确数据是通过抓取获得的准确数据

确认方法：

# サーバーを再起動
uv run python -m papers_trending_mcp.http_server

# または ChatGPT Apps設定でMCPサーバーを再起動

推荐使用方法：

• 指示ChatGPT“获取最新的5篇论文”limit加以利用
• 不要一次性获取大量数据

项目结构

papers-trending-mcp/
├── src/
│   └── papers_trending_mcp/
│       ├── __init__.py
│       ├── server.py        # MCPサーバー（stdio）
│       ├── http_server.py   # MCPサーバー（HTTP/SSE）
│       ├── scraper.py       # スクレイピング機能
│       └── cli.py           # CLIテストコマンド
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_scraper.py      # スクレイパーユニットテスト
│   ├── test_http_server.sh  # HTTPエンドポイント基本テスト
│   └── test_sse_response.sh # SSE通信フル動作テスト
├── pyproject.toml
└── README.md