Scholarscope MCP
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Scholarscope MCP

ScholarScope MCPはFastMCPに基づいて構築された学術研究用のMCPサーバーで、OpenAlex APIを通じて論文、著者、機関の検索、引用関係の照会、および全文取得機能を提供し、インテリジェントな研究アシスタント向けに設計されています。
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ScholarScope MCPとは?

ScholarScope MCPは、Model Context Protocolに基づくインテリジェントな学術研究サーバーで、研究者、学生、学者を対象に設計されています。OpenAlex学術データベースとJina全文検索サービスを統合し、学術文献を迅速に検索し、引用関係を分析し、可能な場合は完全な論文内容を取得することができます。

ScholarScope MCPをどのように使用するか?

Claude Desktopまたは他のMCPクライアントを通じて接続した後、「人工知能に関する最新の論文を検索」や「特定の著者の引用状況を調べる」などの自然言語で学術情報を問い合わせることができます。サーバーは自動的にリクエストを処理し、構造化された学術情報を返します。

適用シナリオ

文献レビュー、研究テーマの探索、学術トレンドの分析、引用ネットワークの研究、関連論文の迅速な取得、特定の著者または機関の研究成果の追跡

主要機能

論文検索
キーワード、タイトル、著者、または機関を指定して関連する学術論文を検索し、複数の並べ替え方式をサポートします。
引用分析
論文の引用関係と被引用状況を取得し、学術的な影響力ネットワークを構築します。
全文取得
Jinaサービスを通じて、可能な場合は論文の完全なテキスト内容を取得します。
著者と機関検索
特定の著者または研究機関に関連する論文と学術成果を検索します。
関連研究
現在の論文に関連する研究活動と学術トレンドを発見します。
利点
複数の学術データソースを統合し、豊富で包括的な情報を提供します。
自然言語によるクエリをサポートし、使いやすく直感的です。
迅速な応答と高い検索効率を実現します。
構造化されたデータを提供し、さらなる分析を容易にします。
OpenAlex学術データベースを無料で利用できます。
制限
全文取得はサードパーティサービスの可用性に依存します。
OpenAlex APIを使用するにはメールアドレスの設定が必要です。
データ処理能力はAPI呼び出し制限によって制約されます。
一部のニッチ分野の文献カバレッジが不十分な場合があります。

使い方

環境準備
Python 3.13+とuvパッケージマネージャーがインストールされていることを確認してください。
依存関係のインストール
プロジェクトをクローンし、必要な依存パッケージをインストールします。
環境変数の設定
.envファイルを作成し、OpenAlexに必要なメール設定を行います。
クライアントの接続
Claude Desktopまたは他のMCPクライアントを設定してサーバーに接続します。

使用例

文献レビュー支援
特定の研究分野の文献レビューを行う際に、関連する論文と引用情報を迅速に収集します。
研究トレンド分析
特定の技術分野の研究開発トレンドとホットトピックを分析します。
学術関係の掘り下げ
学者間の協力関係と論文引用ネットワークを探索します。

よくある質問

なぜメールアドレスの設定が必要なのですか?
有料の論文の全文を取得できますか?
検索結果の精度はどの程度ですか?
中国語での検索はサポートされていますか?

関連リソース

OpenAlex公式サイト
オープンな学術データベースで、豊富な論文、著者、機関の情報を提供します。
Model Context Protocol
MCPの公式ドキュメントと仕様説明。
Jina AI
全文検索とコンテンツ処理に使用されるAIサービス。
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードと最新の更新情報。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "Tool Example": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory", "/path/to/mcp_server",
        "fastmcp",
        "run",
        "src/server.py"
      ]
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
6.7K
5ポイント
M
MCP
Microsoft公式のMCPサーバーで、AIアシスタントに最新のMicrosoft技術ドキュメントの検索と取得機能を提供します。
9.7K
5ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
8.9K
5ポイント
A
Apple Health MCP
SQLでAppleの健康データをクエリするためのMCPサーバーで、DuckDBをベースにした効率的な分析をサポートし、自然言語クエリと自動レポートの生成が可能です。
TypeScript
7.0K
4.5ポイント
A
Annas MCP
Anna's ArchiveのMCPサーバーとCLIツールは、このプラットフォームのドキュメントを検索およびダウンロードするためのもので、APIキーを使用したアクセスをサポートしています。
Go
5.9K
4.5ポイント
S
Search1api
Search1API MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバーで、検索とクローリング機能を提供し、複数の検索サービスとツールをサポートします。
TypeScript
11.9K
4ポイント
D
Duckduckgo MCP Server
認証済み
DuckDuckGo検索MCPサーバーは、ClaudeなどのLLMにウェブ検索とコンテンツ取得サービスを提供します。
Python
40.0K
4.3ポイント
M
MCP Server Airbnb
認証済み
Airbnbの宿泊施設検索と詳細照会のMCPサービス
TypeScript
11.2K
4ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
15.1K
4.8ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
12.3K
4.5ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
42.5K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
24.2K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
12.0K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
14.8K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
14.5K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
21.2K
4.5ポイント
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