paperscraper MCP Server是一个通过Model Context Protocol (MCP)连接AI助手与多个学术文献库的服务,支持搜索科学文章、访问元数据、下载PDF、检索引用以及进行深度分析。
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pip install -r requirements.txt
paperscraper MCP Server是一个通过Model Context Protocol (MCP)连接AI助手与多个学术文献库的服务,支持搜索科学文章、访问元数据、下载PDF、检索引用以及进行深度分析。
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pip install -r requirements.txt
一个基于MCP协议的学术论文搜索与下载服务器,支持从DBLP会议页面抓取论文信息并下载IEEE和ACM等出版商的PDF文件。
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uvx --from git+https://github.com/Xyfuture/paper-searcher-mcp paper-searcher-mcp
一个基于arXiv集成的学术论文研究服务器,提供论文搜索、信息提取、资源访问和研究提示生成功能。
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uv run research_server.py
一款通过LinkedIn搜索和邮件增强功能查找目标公司相关联系人的独立工具。
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python3 -m venv venv
通过Perplexity Python SDK提供结构化网络搜索结果的MCP服务器,适用于需要快速获取网络搜索结果的场景。
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uv run pytest
一款自托管的模型上下文协议(MCP)服务器,具备检索增强生成(RAG)能力,专为Mac用户设计,可通过本地文档扩展Claude的上下文窗口。
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uv run pytest

@will-cppa/pinecone-read-only-mcp
一个提供Pinecone向量数据库语义搜索功能的模型上下文协议(MCP)服务器,支持混合搜索(密集+稀疏)和重新排序。
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npx @will-cppa/pinecone-read-only-mcp --api-key YOUR_API_KEY
一个轻量级、开源的模型上下文协议前端,用于结构化的植物基因组学研究,提供基因查询、标识符规范化、多源注释检索和文献搜索等功能。
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pip install uv
一个允许LLM查询英国童子军政策、组织和规则(POR)的服务,包括苏格兰变体和附件。首次使用时下载官方POR PDF并将提取的文本缓存在内存中,提供一个名为`search_por`的MCP工具。
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uv run por_server.py
potatosearch是一个轻量级向量文档搜索系统,通过仅存储向量和轻量级定位器来优化资源使用,支持多种文档格式的索引和搜索,适用于本地或高度信任的网络环境。
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pip install -e .
MCP服务器是一个轻量级的模型上下文协议服务器,集成了Tavily搜索API,使大型语言模型能够实时访问互联网信息,而不仅仅依赖静态训练数据。
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python -r requirement.txt
Printables MCP Server是一个用于与Printables.com交互的模型上下文协议服务器,提供3D模型搜索、文件检索和描述抓取功能。
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MCP服务器提供三层代码项目索引(项目分析、文件索引、函数索引),支持语义搜索和AST解析,适用于代码理解与检索。
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python --version # Должно быть 3.12.x
为企业级LLM提供基于磁盘的结构化项目记忆存储,无缝集成M365,无需数据库。
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pip install -r requirements.txt
一个高级的模型内容协议(MCP)服务器,提供从PubMed数据库搜索、分析和检索学术医学论文的工具。
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pydantic-ai-researcher是一个研究系统,通过两个专门代理(研究代理和评估代理)之间的异步循环,利用外部MCP服务器回答复杂查询,并通过迭代评估和优化答案。
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基于Qdrant和OpenAI嵌入的语义搜索服务,提供长期记忆和混合搜索功能。
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uvx better-qdrant-mcp
一个轻量级、生产就绪的检索增强生成(RAG)系统,结合ChromaDB向量搜索、Ollama LLM智能和网络搜索功能,从知识库中提供准确、上下文感知的响应。
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pip install chromadb
一个基于检索增强生成(RAG)的系统,用于通过语义搜索和AI生成回答关于课程材料的问题。
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uv run uvicorn app:app --reload --port 8000
一个结合RAG(检索增强生成)和MCP工具调用的产品支持助手,提供准确的工具支持答案。
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python -m venv venv