arXiv MCP Server 客户端

一个全面的模型上下文协议（MCP）实现，用于与arXiv.org进行交互，使AI助手能够无缝地搜索、检索、分析和导出学术论文。

🚀 功能特性

核心功能

• 论文搜索：使用关键词、作者、标题和类别进行高级搜索
• 论文检索：获取特定arXiv论文的详细元数据
• 智能摘要：生成包含关键信息的格式化论文摘要

高级工具

• 作者搜索：查找特定研究人员的所有论文
• 类别浏览：探索特定arXiv类别中的论文（如cs.AI, cs.LG等）
• 最新论文：获取最新发表的论文，并可自定义时间范围
• 论文比较：多篇论文的并排分析
• 相关论文：通过智能匹配发现与给定工作相关的论文
• 引用分析：估算引用指标和影响分析
• 趋势分析：研究趋势分析，包括发表数量、顶级作者和关键词频率
• 多格式导出：以BibTeX、JSON、CSV和Markdown格式导出论文

📦 安装

使用Poetry（推荐）

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/arxiv-mcp-client.git
cd arxiv-mcp-client

# 安装依赖
poetry install

# 激活虚拟环境
poetry shell

使用pip

# 安装依赖
pip install mcp httpx

# 运行客户端
python arxiv_mcp_client.py

🛠️ 使用方法

基本设置

import asyncio
from arxiv_mcp_client import ArxivMCPClient

async def main():
    # 初始化客户端
    client = ArxivMCPClient()
    
    # 连接到MCP服务器
    await client.connect("arxiv_mcp_server.py")
    
    # 在这里编写你的代码...
    
    # 关闭连接
    await client.close()

asyncio.run(main())

搜索示例

# 通用搜索
results = await client.search_papers("transformer神经网络", max_results=10)

# 按作者搜索
papers = await client.search_by_author("Geoffrey Hinton", max_results=20)

# 按类别搜索
ai_papers = await client.search_by_category("cs.AI", max_results=15)

# 获取最近的论文
recent = await client.get_recent_papers("cs.LG", days_back=7, max_results=10)

论文分析

# 获取论文详情
paper = await client.get_paper_details("2301.07041")

# 获取格式化的摘要
summary = await client.get_paper_summary("2301.07041")

# 比较论文
comparison = await client.compare_papers(
    ["2301.07041", "2302.13971"], 
    comparison_fields=["authors", "abstract", "categories"]
)

# 查找相关论文
related = await client.find_related_papers("2301.07041", max_results=10)

导出和分析

# 导出到BibTeX
bibtex = await client.export_papers(
    ["2301.07041", "2302.13971"], 
    format="bibtex", 
    include_abstract=True
)

# 分析研究趋势
trends = await client.analyze_trends(
    category="cs.AI", 
    time_period="3_months", 
    analysis_type="top_authors"
)

🔧 可用工具

工具	描述	关键参数
search_arxiv	通用论文搜索	query, max_results, sort_by
get_paper	获取特定论文详情	arxiv_id
summarize_paper	生成格式化摘要	arxiv_id
search_by_author	按作者查找论文	author_name, max_results
search_by_category	浏览类别论文	category, max_results, sort_by
get_recent_papers	获取最新发表的论文	category, days_back, max_results
compare_papers	比较多篇论文	arxiv_ids, comparison_fields
find_related_papers	发现相关工作	arxiv_id, max_results
get_paper_citations	引用分析	arxiv_id
analyze_trends	研究趋势分析	category, time_period, analysis_type
export_papers	多格式导出	arxiv_ids, format, include_abstract

📊 支持的类别

计算机科学

• cs.AI - 人工智能
• cs.LG - 机器学习
• cs.CV - 计算机视觉
• cs.CL - 计算与语言
• cs.CR - 密码学与安全
• cs.DB - 数据库
• cs.DS - 数据结构与算法

数学

• math.CO - 组合数学
• math.ST - 统计理论
• math.PR - 概率论
• math.OC - 最优化与控制

物理学

• physics.comp-ph - 计算物理
• physics.data-an - 数据分析
• quant-ph - 量子物理

查看完整的类别列表

📄 导出格式

BibTeX

@article{2301_07041,
  title={论文标题},
  author={作者一 and 作者二},
  journal={arXiv预印本 arXiv:2301.07041},
  year={2023},
  url={https://arxiv.org/abs/2301.07041}
}

JSON

{
  "id": "2301.07041",
  "title": "论文标题",
  "authors": ["作者一", "作者二"],
  "abstract": "论文摘要...",
  "published": "2023-01-17",
  "categories": ["cs.AI", "cs.LG"]
}

CSV

id,title,authors,published,categories,url
2301.07041,论文标题,"作者一; 作者二",2023-01-17,"cs.AI; cs.LG",https://arxiv.org/abs/2301.07041

🔍 搜索查询示例

基本搜索

# 关键词搜索
await client.search_papers("神经网络")

# 多个关键词
await client.search_papers("transformer注意力机制")

# 精确短语
await client.search_papers('"大型语言模型"')

高级搜索

# 作者搜索
await client.search_by_author("Yoshua Bengio")

# 类别搜索
await client.search_by_category("cs.AI")

# 类别中的最新论文
await client.get_recent_papers("cs.LG", days_back=14)

📈 趋势分析类型

发表数量分析

跟踪特定类别中论文发表的数量随时间的变化。

trends = await client.analyze_trends("cs.AI", "6_months", "publication_count")
# 返回：每月发表数量

顶级作者分析

识别给定时间段内领域中最活跃的作者。

trends = await client.analyze_trends("cs.LG", "1_year", "top_authors")
# 返回：按论文数量排名的作者

关键词频率分析

分析特定类别中论文标题中最常见的关键词。

trends = await client.analyze_trends("cs.CV", "3_months", "keyword_frequency")
# 返回：按频率排名的关键词

🚨 错误处理

客户端包含了全面的错误处理：

try:
    results = await client.search_papers("机器学习")
    if "error" in results:
        print(f"搜索失败: {results['error']}")
    else:
        print(f"找到 {len(results['papers'])} 篇论文")
except Exception as e:
    print(f"连接错误: {e}")

🔧 配置

速率限制

客户端遵守arXiv的API指南，内置了速率限制和超时处理。

自定义

# 自定义超时
client = ArxivMCPClient()
client.http_client = httpx.AsyncClient(timeout=60.0)

# 自定义结果限制
results = await client.search_papers("AI", max_results=50)  # 最大值: 100

🤝 贡献

1. 分叉仓库
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m '添加神奇的功能')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

📝 许可证

该项目采用MIT许可证 - 详情见LICENSE文件。

🙏 致谢

• arXiv.org 提供免费访问学术论文
• Anthropic 提供模型上下文协议
• 开源社区提供的底层库

📞 支持

• 问题：GitHub Issues
• 文档：Wiki
• 讨论：GitHub Discussions

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