ArXiv MCP Server - MCP服务，MCP服务器，MCP教程

✨ 核心功能

• 🔎 论文搜索: 支持按日期范围和类别筛选查询arXiv论文
• 📄 论文访问: 下载和阅读论文内容
• 📋 论文列表: 查看所有已下载的论文
• 🗃️ 本地存储: 论文保存在本地以加快访问速度
• 📝 研究提示: 一套用于分析学术论文的提示工具

🚀 快速开始

通过Smithery安装

使用Smithery自动为Claude Desktop安装ArXiv Server:

bash
npx -y @smithery/cli install arxiv-mcp-server --client claude

手动安装

使用uv安装:

bash
uv tool install arxiv-mcp-server

开发环境设置:

bash
git clone https://github.com/blazickjp/arxiv-mcp-server.git
cd arxiv-mcp-server
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e ".[test]"

🔌 MCP集成

在MCP客户端配置文件中添加以下配置:

json
{
"mcpServers": {
"arxiv-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"arxiv-mcp-server",
"--storage-path", "/path/to/paper/storage"
]
}
}
}

💡 可用工具

1. 论文搜索

python
result = await call_tool("search_papers", {
"query": "transformer architecture",
"max_results": 10,
"date_from": "2023-01-01",
"categories": ["cs.AI", "cs.LG"]
})

2. 论文下载

python
result = await call_tool("download_paper", {
"paper_id": "2401.12345"
})

3. 论文列表

python
result = await call_tool("list_papers", {})

4. 阅读论文

python
result = await call_tool("read_paper", {
"paper_id": "2401.12345"
})

📝 研究提示

论文分析提示

python
result = await call_prompt("deep-paper-analysis", {
"paper_id": "2401.12345"
})

⚙️ 配置

通过环境变量配置:

| 变量 | 用途 | 默认值 |
|----------|---------|---------|
| ARXIV_STORAGE_PATH | 论文存储位置 | ~/.arxiv-mcp-server/papers |

🧪 测试

运行测试套件:

bash
python -m pytest