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Arxivautojob
ArxivAutoJobとは何ですか？
ArxivAutoJobは、毎日自動的にarXiv論文を収集して保存するために設計されたGitHubリポジトリです。arxiv - mcp - serverプロジェクトを利用して研究論文を取得し保存し、ユーザーが最新の学術出版物にアクセスし閲覧しやすくします。ArxivAutoJobをどのように使用しますか？
このリポジトリは、GitHub上で毎日実行されるタスクとして設定されています。ユーザーはリポジトリをクローンするか、保存された論文の格納場所に直接アクセスすることができます。毎日の収集プロセスは手動で介入する必要はありません。使用シーン
ArxivAutoJobは、研究者、学者、および最新のarXiv論文に興味のあるすべての人に最適です。学術論文を簡単に取得し管理するのに役立ち、時間と労力を節約します。機能
自動収集毎日自動的にarXiv APIから最新の論文を取得し、手動操作は必要ありません。
柔軟なフィルタ条件学科、著者、またはその他のカスタム基準に基づいて論文をフィルタリングすることをサポートします。
効率的な保存管理収集した論文を自動的にアーカイブし、必要なときに簡単に検索しアクセスできます。
利点と欠点
使い方
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%230080ff;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M16.2,11.1c.4.5.4,1.2,0,1.8l-4.7,7.1h-3.8l5.3-8L7.6,4h3.8l4.7,7.1Z'/%3e%3c/svg%3e)
よくある質問
論文はどのくらいの間隔で収集されますか？
収集条件をカスタマイズできますか？
論文の数に制限はありますか？
関連リソース
arXiv MCP Serverプロジェクト
arXiv論文を収集するための基礎プロジェクトです。
arXiv公式サイト
arXivの公式リソースにアクセスするためのウェブサイトです。
厳選MCPサービス
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
246
4.8ポイント
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
268
4.5ポイント
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
5.2K
4.7ポイント
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
698
4.5ポイント
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
61
4.3ポイント
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#
531
5ポイント
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
1.7K
5ポイント
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
243
4.5ポイント