Mpc Sintific Search By Ai For Ai

🚀 科学検索 MCP for Cursor

このプロジェクトは、Cursor 用の Model Control Protocol (MCP) を実装し、複数の学術検索エンジンを通じて科学検索を行う機能を提供します。

⚠️ 重要提示

AI コーディングにより振動が実装されています。

✨ 主な機能

• MCP プロトコルを使用して Cursor に統合されています。
• 複数のエンジンを跨いだ科学検索が可能です。
  • DuckDuckGo（汎用的なウェブ検索）
  • Google Scholar（論文検索）
  • PubMed（生物医学文献検索）
  • arXiv（物理学、数学、コンピュータサイエンスなどの分野のプレプリントサーバー）
  • Semantic Scholar（Tor プロキシを通じた AI 駆動の研究論文検索）

📦 インストール

1. このリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/yourusername/cursor-scientific-search.git
cd cursor-scientific-search

2. 必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

特定の検索エンジンについては、追加の依存関係をインストールする必要があります。

# arXiv 検索用
pip install arxiv

# Google Scholar 用
pip install scholarly

# PubMed 用
pip install pymed

# Semantic Scholar（Tor が必要）
pip install requests[socks]

Semantic Scholar 用の Tor 設定

Semantic Scholar の検索では、レート制限と IP ブロックを回避するために Tor を使用します。この機能を使用するには：

1. Tor をインストールします。
   • Linux：sudo apt install tor（Debian/Ubuntu）または sudo pacman -S tor（Arch）
   • macOS：brew install tor
   • Windows：Tor ブラウザをダウンロードしてインストールします。これには Tor サービスが含まれています。
2. Tor サービスを起動します。
   • Linux：sudo systemctl start tor または sudo service tor start
   • macOS：brew services start tor
   • Windows：Tor ブラウザにはサービスが含まれています。または、Tor Expert Bundle を使用することもできます。
3. Tor が 9050 ポート（デフォルト）で動作していることを確認します。

nc -z localhost 9050 && echo "Tor 正在运行"

4. 科学検索 MCP は、Semantic Scholar のリクエストを自動的に Tor 経由でルーティングします。

💻 使用例

基本的な使用法

# 科学論文を異なるエンジンで検索する
# 在 arXiv 上搜索量子计算论文
results = await mcp_scientific_search_search_scientific(
    query="quantum computing", 
    engine="arxiv"
)

# 在 PubMed 上搜索 COVID-19 研究
results = await mcp_scientific_search_search_scientific(
    query="COVID-19 treatment",
    engine="pubmed"
)

# 在 Google Scholar 上搜索人工智能论文
results = await mcp_scientific_search_search_scientific(
    query="artificial intelligence",
    engine="gScholar"
)

# 在 Semantic Scholar 上搜索自然语言处理
results = await mcp_scientific_search_search_scientific(
    query="natural language processing",
    engine="semScholar"
)

高度な使用法

from typing import Dict, Any
def print_result(result: Dict[str, Any]) -> None:
    """打印搜索结果的元数据."""
    print(f"标题：{result['title']}")
    print(f"作者：{result['authors']}")
    print(f"摘要：{result['abstract']}")
    print(f"出版物：{result.get('publication', 'N/A')}")
    print(f"DOI：{result.get('doi', 'N/A')}")
    print(f"链接：{result['url']}\n")

# 示例用法
results = await mcp_scientific_search_search_scientific(
    query="machine learning",
    engine="arxiv"
)
for result in results:
    print_result(result)

注意事項

• Google Scholar のレート制限：短時間に大量のリクエストを行わないでください。これにより、Google のレート制限がトリガーされる可能性があります。
• Tor の安定性：Tor サービスが動作していることを確認してください。そうでない場合、Semantic Scholar のリクエストが失敗する可能性があります。

トラブルシューティング

問題：Semantic Scholar に接続できません

解決方法：

1. Tor がインストールされ、正しく構成されていることを確認します。
2. Tor が 9050 ポートでリッスンしていることを確認します。
3. ネットワーク接続が正常であることを確認します。

問題：検索結果が空です

考えられる原因：

• リクエストのパラメータが誤っています（例えば、クエリ文字列が無効またはエンジン名が正しくない）。
• ネットワーク接続が中断されています。

サンプルコードの出力

以下のコードを実行します。

from mcpScientificSearch import MPSSearcher
import asyncio

async def main():
    async with MPSSearcher() as searcher:
        # 在 arXiv 上搜索量子计算论文
        arxiv_results = await searcher.search(
            query="quantum computing",
            engine="arxiv"
        )
        print("arXiv 结果：")
        for result in arxiv_results:
            print(f"标题：{result['title']}")
            print(f"作者：{result['authors']}\n")

        # 在 Google Scholar 上搜索人工智能论文
        gscholar_results = await searcher.search(
            query="artificial intelligence",
            engine="gScholar"
        )
        print("Google Scholar 结果：")
        for result in gscholar_results:
            print(f"标题：{result['title']}")
            print(f"作者：{result['authors']}\n")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

出力例：

arXiv 结果：
标题：Quantum Computing for Beginners
作者：John Doe, Jane Smith

Google Scholar 结果：
标题：Introduction to Artificial Intelligence
作者：Alice Johnson, Bob Brown
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