MCP 服务器集合

这是一个 MCP（模型上下文协议）服务器集合，包括几个实用工具服务器。

🚀 包含的服务器

1 thesis-reference-manager - 论文参考管理工具

• 功能：搜索 arXiv 论文，保存搜索结果，分析 LaTeX 引用
• 文档：thesis_reference_manager.py
• 工具：
  • search_papers_arxiv：在 arXiv 上搜索论文
  • get_paper_details：获取论文的详细信息
  • save_search_results：将搜索结果保存到本地
  • analyze_citations：分析 LaTeX 引用
  • clean_unused_references：清理未使用的引用
  • convert_citations_to_superscript：转换引用格式

2 docx-image-tagger - DOCX 图像标签工具

• 功能：从 DOCX 文件中提取图像并生成标签
• 文件：docx_image_tagger.py

3 local-image-analyzer - 本地图像分析工具

• 功能：分析本地图像并生成智能字幕
• 文档：local_image_analyzer.py

4 Hello world - 简单示例服务器

• 功能：MCP 服务器基本示例
• 文件：helloworld.py

📦 安装与配置

1 环境需求

# 创建 conda 环境
conda create -n docx-mcp python=3.9
conda activate docx-mcp

# 安装依赖
pip install mcp requests

2 配置 Cursor

在 ~/.cursor/mcp.json 中添加服务器配置到中间：

{
  "mcpServers": {
    "thesis-reference-manager": {
      "command": "python",
      "args": ["path/to/thesis_reference_manager.py"],
      "description": "论文参考文献管理工具"
    }
  }
}

🎯 使用示例

搜索并保存论文

# 1. 搜索论文
results = await search_papers_arxiv("机器学习", max_results=5)

# 2. 保存到本地
await save_search_results(results, "D:/Users/username/Desktop/references")

分析 LaTeX 引用

# 分析引用
await analyze_citations("thesis_draft.tex")

# 清理未使用的参考文献
await clean_unused_references("thesis_draft.tex")

🔧 开发

运行服务器

# 激活环境
conda activate docx-mcp

# 运行服务器
python thesis_reference_manager.py

测试服务器

# 测试初始化
echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "initialize", "params": {"protocolVersion": "2024-11-05", "capabilities": {}, "clientInfo": {"name": "test", "version": "1.0.0"}}}' | python thesis_reference_manager.py

📁 项目结构

mcp_servers/
├── thesis_reference_manager.py    # 论文管理服务器
├── docx_image_tagger.py          # DOCX 图像标签服务器
├── local_image_analyzer.py       # 图像分析服务器
├── helloworld.py                 # 示例服务器
├── readme/                       # 文档目录
├── test/                         # 测试目录
└── README.md                     # 项目说明

🤝 贡献

欢迎提交 Issues 和 Pull Requests！

📄 许可证

MIT 许可证

🙏 感谢

感谢 MCP 协议和 Cursor 团队的支持！