Academia MCP

🚀 Academia MCP

Academia MCPは、科学論文やデータセットの検索、取得、分析、レポート作成を行うためのツールを備えたMCPサーバーです。

✨ 主な機能

• ArXivの検索とダウンロード
• ACL Anthologyの検索
• Hugging Faceデータセットの検索
• Semantic Scholarの引用文献と参考文献の取得
• Exa、Brave、またはTavilyを通じたウェブ検索
• ウェブページのクローリング、LaTeXのコンパイル、PDFの読み取り
• オプションでLLMを利用したドキュメントのQAや研究提案ワークフローのツール

📦 インストール

必要条件

• Python 3.12以上

インストール方法

• pipを使用する場合（エンドユーザー向け）:

pip3 install academia-mcp

• 開発用（uv + Makefile）:

uv venv .venv
make install

🚀 クイックスタート

HTTP経由で実行（デフォルトのトランスポート）

python -m academia_mcp --transport streamable-http
# または
uv run -m academia_mcp --transport streamable-http

stdio経由で実行（Claude DesktopのようなローカルMCPクライアント用）

python -m academia_mcp --transport stdio
# または
uv run -m academia_mcp --transport stdio

注意事項

• トランスポート: stdio, sse, streamable-http。
• host/portはHTTPトランスポートで使用され、stdioでは無視されます。デフォルトのポートは5056（またはPORT）です。

💻 Claude Desktopの設定

{
  "mcpServers": {
    "academia": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "-m",
        "academia_mcp",
        "--transport",
        "stdio"
      ]
    }
  }
}

💻 使用例

利用可能なツール（ワンライナー）

• arxiv_search: 分野固有のクエリとフィルターを使用してArXivを検索します。
• arxiv_download: IDで論文を取得し、構造化テキスト（HTML/PDFモード）に変換します。
• anthology_search: フィールド付きクエリとオプションの日付フィルターを使用してACL Anthologyを検索します。
• hf_datasets_search: フィルターとソートを使用してHugging Faceデータセットを検索します。
• s2_get_citations: 特定のArXiv論文を引用している論文をリストアップします（Semantic Scholar Graph）。
• s2_get_references: 特定のArXiv論文が引用している論文をリストアップします。
• visit_webpage: ウェブページを取得して正規化します。
• web_search: 統一された検索ラッパーです。Exa/Brave/Tavilyのキーの少なくとも1つが設定されている場合に利用可能です。
• exa_web_search, brave_web_search, tavily_web_search: プロバイダー固有の検索です。
• get_latex_templates_list, get_latex_template: 組み込みのLaTeXテンプレートを列挙して取得します。
• compile_latex: WORKSPACE_DIRでLaTeXをPDFにコンパイルします。
• read_pdf: PDFからページごとにテキストを抽出します。
• download_pdf_paper, review_pdf_paper: PDFをダウンロードし、必要に応じてレビューします（LLM + ワークスペースが必要）。
• document_qa: 提供されたドキュメントチャンクに関する質問に回答します（LLMが必要）。
• extract_bitflip_info, generate_research_proposals, score_research_proposals: 研究提案のヘルパーツールです（LLMが必要）。

利用可能なツールの注意事項

• compile_latex, read_pdf, download_pdf_paper, review_pdf_paperを使用するにはWORKSPACE_DIRを設定してください。
• LLMツール（document_qa, review_pdf_paper, およびbitflipツール）を使用するにはOPENROUTER_API_KEYを設定してください。
• web_searchとプロバイダー固有のツールを使用するには、EXA_API_KEY, BRAVE_API_KEY, TAVILY_API_KEYのいずれかを設定してください。

環境変数

使用するツールに応じて必要に応じて設定してください。

• OPENROUTER_API_KEY: LLM関連のツールに必要です。
• BASE_URL: OpenRouterのベースURLをオーバーライドします。
• DOCUMENT_QA_MODEL_NAME: document_qaのデフォルトモデルをオーバーライドします。
• BITFLIP_MODEL_NAME: bitflipツールのデフォルトモデルをオーバーライドします。
• TAVILY_API_KEY: web_searchでTavilyを有効にします。
• EXA_API_KEY: web_searchとvisit_webpageでExaを有効にします。
• BRAVE_API_KEY: web_searchでBraveを有効にします。
• WORKSPACE_DIR: 生成されたファイル（PDF、一時ファイル）のディレクトリです。
• PORT: HTTPポート（デフォルトは5056）です。

これらの環境変数は、プロジェクトのルートにある.envファイルに記述することができます。

🐳 Docker

イメージのビルド

docker build -t academia_mcp .

サーバーの実行（HTTP）

docker run --rm -p 5056:5056 \
  -e PORT=5056 \
  -e OPENROUTER_API_KEY=your_key_here \
  -e WORKSPACE_DIR=/workspace \
  -v "$PWD/workdir:/workspace" \
  academia_mcp

既存のイメージの使用

phoenix120/academia_mcp

📚 ドキュメント

サンプル

• 包括的なレポートのスクリーンキャスト（YouTube）
• 単一論文のスクリーンキャスト（YouTube）

Makefileのターゲット

• make install: uvを使用してパッケージを編集可能なモードでインストールします。
• make validate: black、flake8、およびmypy（strict）を実行します。
• make test: pytestを使用してテストスイートを実行します。
• make publish: uvを使用してビルドして公開します。

LaTeX/PDFの必要条件

LaTeX/PDFツールを使用する場合のみ必要です。LaTeXディストリビューションがインストールされ、pdflatexとlatexmkがPATHに含まれていることを確認してください。Debian/Ubuntuの場合:

sudo apt install texlive-latex-base texlive-fonts-recommended texlive-latex-extra texlive-science latexmk