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Arxiv MCP Server

arXiv研究アシスタントMCPサーバーは、PythonとFastMCPフレームワークを基に構築されたローカルサーバーで、arXiv.orgの論文データベースとのやり取りに特化しています。キーワード検索、分類別最新論文の取得、論文詳細の照会、著者検索、トレンド分析などの機能を提供し、論文の要約や比較プロンプトの生成もサポートしており、ユーザーが学術文献を効率的に探索できるようになっています。
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arXiv Research Assistantとは?

これは、研究者や学生向けに特別に設計されたインテリジェントな論文アシスタントで、arXiv.org上の数百万の学術論文にすばやくアクセスできます。キーワード、著者、または分類で論文を検索し、論文の詳細や比較機能を提供します。

arXiv Research Assistantの使い方は?

Claude AIを通じて直接サーバーとやり取りするか、ローカルサーバーを起動してからコマンドラインツールを使うことができます。主な機能には、論文検索、詳細表示、論文比較が含まれます。

適用シーン

学術研究、文献レビュー、分野の最新動向の追跡、特定の著者の論文の検索、および関連論文の内容の迅速な比較に適しています。

主要機能

キーワード検索キーワードで関連する論文を検索し、関連性または時間で並べ替えることができます。
分類の最新論文特定の学科分野(cs.AI、math.APなど)の最新論文リストを取得します。
論文詳細arXiv IDを使って論文の完全なメタデータ(タイトル、著者、要約など)を取得します。
著者検索特定の著者が発表したすべての論文を検索します。
トレンド分析(実験的)学科分野内の人気のキーワードとトピックの概要を取得します。
要約プロンプト生成最適化されたプロンプトを自動生成し、AIが論文内容をよりよく要約できるように支援します。
比較プロンプト生成2つの論文に対して構造化された比較プロンプトを生成し、異同点の分析を容易にします。

利点と制限

利点
arXivデータベースに直接接続し、最新の論文情報を取得する
複数の検索方法をサポートし、さまざまな研究ニーズに対応する
インテリジェントなプロンプト生成を提供し、AIによる研究支援体験を最適化する
軽量設計で、高い実行効率を実現する
制限
トレンド分析機能は現在、模擬データを使用しています。
ローカルインストールには基本的な技術知識が必要です。
一部の高度な機能はまだ開発中です。

使い方

サーバーのインストール
Smitheryを通じて自動インストールするか、PyPIから手動でインストールします。
サーバーの起動
サーバープログラムを実行します。
Claude AIの設定
ClaudeのMCP設定にサーバー設定を追加します。
使用開始
Claude AIのインターフェイスを通じてarXiv Research Assistantとやり取りします。

使用例

最新のAI論文を検索する人工知能分野の最新の研究動向を追跡します。
特定のテーマを研究する特定のテーマに関する関連文献を深く研究します。
著者の研究概要を調べる特定の著者の研究成果を把握します。
論文の比較2つの関連する論文の異同点を比較します。

よくある質問

ある学科の分類コードをどうやって知ることができますか?
検索結果の数に制限はありますか?
トレンド分析機能のデータソースは何ですか?
サーバーは常にインターネットに接続しておく必要がありますか?
検索結果をエクスポートできますか?

関連リソース

arXiv公式ウェブサイト
学術論文のオープンアクセスプラットフォーム
FastMCPフレームワークドキュメント
サーバーが使用する技術フレームワーク
Smitheryインストールガイド
ワンクリックでのサービスインストール
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコード
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": {
    "arXivPaper": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "arxiv-paper-mcp"
      ]
    }
  }
}
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。
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
322
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
803
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
236
4ポイント
B
Bing Search MCP
Microsoft Bing検索APIを統合するためのMCPサーバーで、ウェブページ、ニュース、画像の検索機能をサポートし、AIアシスタントにウェブ検索機能を提供します。
Python
214
4ポイント
M
Modelcontextprotocol
認証済み
このプロジェクトは、Sonar APIを統合したMCPサーバーの実装で、Claudeにリアルタイムのネットワーク検索機能を提供します。システムアーキテクチャ、ツールの設定、Dockerデプロイ、およびマルチプラットフォーム統合ガイドが含まれています。
TypeScript
1.1K
5ポイント
B
Bilibili MCP Js
認証済み
Model Context Protocol (MCP)に基づくB站動画検索サーバーで、APIインターフェースを通じて動画コンテンツの検索、ページング検索、動画情報の返却をサポートし、LangChain呼び出しのサンプルとテストスクリプトを含みます。
TypeScript
231
4.2ポイント
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCPサーバーは、Firecrawlのウェブページ取得機能を統合したモデルコンテキストプロトコルサーバーで、豊富なウェブページ取得、検索、コンテンツ抽出機能を提供します。
TypeScript
3.8K
5ポイント
R
Rednote MCP
RedNote MCPは、小红书のコンテンツへのアクセスを提供するツールで、認証管理、キーワードによるノート検索、コマンドラインによる初期化などの機能をサポートし、URLを通じてノートコンテンツにアクセスできます。
TypeScript
433
4.5ポイント
厳選MCPサービス
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
252
4.8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
5.2K
4.7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
276
4.5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
705
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
70
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#
541
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
1.7K
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
259
4.5ポイント
AIbase
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