Scholar Plot MCP

ScholarPlot - AI 科研学术图表生成器

🎯 产品介绍

ScholarPlot 是一款专为科研人员打造的 AI 学术图表生成工具。无论是论文中的数据可视化图表、神经网络架构图、实验流程图，还是复杂的机制原理图，ScholarPlot 都能在几秒钟内为您生成符合顶级 SCI 期刊发表标准的专业图表。

🔬 为什么选择 ScholarPlot？

🎨 支持的图表类型

• 📈 数据图表：折线图、柱状图、散点图、箱线图、热力图、小提琴图、雷达图...
• 🧬 科研机制图：分子通路图、信号机制图、反应原理图...
• 🏗️ 架构示意图：神经网络架构、系统框架图、模型结构图...
• 📋 流程图：实验流程、算法流程、方法学示意图...
• 📊 对比分析图：多组对比、韦恩图、桑基图...

🌐 官方网站：https://figure.thirdme.com

🔌 MCP 集成

ScholarPlot 提供 MCP (Model Context Protocol) 接口，让您可以在 Claude Desktop、Cursor、Dify、n8n 等 AI 工具中直接调用 ScholarPlot 生成图表，无需离开工作环境。

🌐 MCP 文档：https://figure.thirdme.com/mcp

🚀 快速开始

步骤一：获取 API Key

1. 访问 MCP API 页面
2. 输入您的邮箱地址
3. 点击「生成 API Key」按钮
4. 复制生成的 API Key（请妥善保管，它与您的订阅和使用配额关联）

⚠️ 重要提示：请妥善保管您的 API Key。生成新的 Key 将会替换现有的 Key。如果您重新生成了 Key，请务必更新您的 MCP 配置。

步骤二：配置 Claude Desktop

将以下配置添加到您的 Claude Desktop 配置文件 mcp.json 中：

配置文件位置：

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

配置内容：

{
  "mcpServers": {
    "scholarplot-sci-figure": {
      "url": "https://figure.thirdme.com/api/mcp-sse?key=YOUR_API_KEY"
    }
  }
}

将 YOUR_API_KEY 替换为您在步骤一中获取的实际 API Key。

步骤三：在 Claude 中使用

配置完成后，重启 Claude Desktop，即可直接让 Claude 生成科研学术图表：

示例对话：

请帮我生成一个展示深度学习模型训练过程中 Loss 曲线的折线图，包含 Training Loss 和 Validation Loss 两条曲线，X 轴为 Epoch (1-100)，Y 轴为 Loss 值。

请绘制一个神经网络架构图，包含输入层、3个隐藏层（分别有 128、64、32 个神经元）和输出层。

Claude 将自动调用 MCP API 处理请求，并返回符合 SCI 期刊标准的专业学术图表。

✨ 核心功能

🤖 AI 驱动的图表生成

📊 支持的图表类型

• 数据可视化图表：折线图、柱状图、散点图、箱线图、热力图、雷达图等
• 科研机制图：分子机制图、信号通路图、反应流程图
• 架构示意图：神经网络架构图、系统框架图、模型结构图
• 流程图：实验流程图、算法流程图、方法学流程图
• 对比分析图：对比柱状图、韦恩图、桑基图

🔧 快速集成

🔒 安全可靠

📊 共享订阅

📖 API 参考

Endpoint

GET/POST https://figure.thirdme.com/api/mcp-sse?key=YOUR_API_KEY

可用工具

generate_sci_figure

根据描述生成符合 SCI 期刊标准的科研学术图表。

输入参数：

输出：

返回包含以下内容的 JSON 对象：

{
  "figureUrl": "https://figure.thirdme.com/figures/xxx.png",
  "figureCode": "// 可编辑的图表代码",
  "metadata": {
    "type": "line_chart",
    "style": "nature",
    "resolution": "300dpi",
    "format": "PNG/SVG"
  }
}

edit_figure

编辑已生成的图表，调整样式、数据或布局。

输入参数：

输出：

返回更新后的图表 URL 和代码。

错误码

🛠️ 支持的平台

💡 使用案例

案例一：生成论文 Loss 曲线图

在 Claude Desktop 中，您可以这样请求：

请帮我生成一个训练过程的 Loss 曲线图：
- X 轴：Epoch (1-50)
- Y 轴：Loss
- 包含 Training Loss（从 2.5 下降到 0.1）和 Validation Loss（从 2.8 下降到 0.15）
- 风格：Nature 期刊标准

案例二：绘制神经网络架构图

请绘制一个 Transformer 架构图，包含：
- 输入嵌入层
- 6 层 Encoder（包含 Multi-Head Attention 和 Feed Forward）
- 6 层 Decoder
- 输出层
- 使用 NeurIPS 风格，扁平化设计，无渐变

案例三：生成实验流程图

请生成一个药物筛选实验流程图：
1. 化合物库筛选 (10,000 compounds)
2. 高通量初筛 (Hit rate: 2%)
3. 二次验证 (200 compounds)
4. 活性测定 (50 compounds)
5. 毒性评估 (20 compounds)
6. 先导化合物 (5 compounds)

使用箭头连接各步骤，标注数量变化。

案例四：批量生成论文图表

我正在撰写一篇关于图像分类的论文，需要以下图表：
1. 模型架构图（CNN + Attention）
2. 训练曲线图（Accuracy 和 Loss）
3. 混淆矩阵热力图
4. 不同模型性能对比柱状图

请依次帮我生成这些图表，保持统一的视觉风格。

案例五：集成到自动化工作流

在 n8n 或 Dify 中，您可以将图表生成集成到自动化工作流中，实现批量处理和自动化操作。例如：

• 自动从实验数据生成标准化图表
• 批量将数据表格转换为可视化图表
• 论文写作辅助工作流中的图表自动生成

📝 注意事项

❓ 常见问题

Q: 在哪里可以获取 API Key？

A: 访问 https://figure.thirdme.com/mcp，输入邮箱地址即可生成 API Key。

Q: 如何测试 API Key 是否有效？

A: 在 MCP API 页面生成 Key 后，可以使用页面上的「测试 API Key」功能验证 Key 的有效性。

Q: API 使用是否收费？

A: API 使用与网页版共享同一订阅配额。具体定价请参考 定价页面。

Q: 支持哪些期刊风格？

A: 目前支持 Nature、Science、IEEE、Cell 等主流 SCI 期刊风格，并持续增加中。

Q: 图表可以导出什么格式？

A: 支持 PNG（300dpi 高清）、SVG（矢量格式）、PDF 等多种格式导出。

Q: 如何确保数据准确性？

A:

• 使用 dataValues 参数提供精确数值
• 在描述中明确标注关键数据点
• 生成后仔细核对，如有问题可使用 edit_figure 工具修正

Q: 生成的图表版权归谁？

A: 生成的图表版权归用户所有，可自由用于学术论文发表。

Q: 如何处理订阅和配额问题？

A: API 与网页版使用同一订阅服务。您可以在网页版管理订阅和查看使用情况。

📧 支持与反馈

如果您在使用过程中遇到任何问题或有任何建议，请通过以下方式联系我们：

📄 许可证

本服务遵循 ScholarPlot 的服务条款和隐私政策。

🎉 开始使用 MCP API，让 AI 为您的科研论文创建专业级学术图表！

  

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