Arxivloader MCP Server And Client

🚀 Arxivloader MCP サーバーとクライアント

このプロジェクトは、arXiv から研究論文を取得するための、MCP（マイクロサービス通信プロトコル）に基づくサーバーとクライアントのセットアップを提供します。MCPサーバーはクエリを処理し、関連する研究論文を取得します。一方、クライアントはMCPプロトコルを使用してサーバーと通信します。このプロジェクトでは、Streamlit を使用してシンプルなUIを実装し、LangChain、Groq、MCP などのツールを統合して通信を実現しています。

✨ 主な機能

• MCP通信：MCPプロトコルを通じて、サーバーとクライアント間で効率的な通信を実現します。
• 研究論文検索：ユーザーのクエリに基づいて、arXivから関連する研究論文を取得します。
• Streamlit UI：クエリを入力し、研究論文の結果を表示するためのシンプルなWebインターフェースを提供します。
• ツール統合：GroqとLangChainを利用して、クエリ処理と実行能力を強化します。

📦 インストール

必要条件

• Python 3.8 以上
• streamlit
• mcp
• langchain
• langchain_groq
• dotenv
• asyncio

必要な依存関係は以下のコマンドでインストールできます。

pip install -r requirements.txt

手順

1. このリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/alihassanml/Arxivloader-MCP-Server-and-Client.git
cd Arxivloader-MCP-Server-and-Client

2. 必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

3. .env ファイルを設定して、GroqとMCPの関連設定を行います。

💻 使用例

基本的な使用法

1. MCPサーバーを起動します。

サーバースクリプトを実行して、MCPサーバーを起動します。

python arxivloader.py

2. Streamlit付きのクライアントを実行します。

サーバーとやり取りするためのStreamlitクライアントインターフェースを起動します。

streamlit run client.py

3. 研究論文を検索します。

クライアントインターフェースが起動したら、研究論文の名前またはクエリフィールドを入力できます。サーバーは関連する論文を取得し、その詳細情報を表示します。

高度な使用法

以下は、システムの動作原理の例です。

1. ユーザーがStreamlitインターフェースでクエリワードを入力します。例えば、「Medical Claim Processing OR Health Insurance Billing」。
2. MCPサーバーがクエリを処理し、arXivから関連する研究論文のデータを取得します。
3. クライアントは取得した論文の詳細情報（タイトル、著者、公開日など）を表示します。

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

.
├── arxivloader.py          # クエリを処理し、研究論文を取得するためのMCPサーバーコード
├── client.py               # サーバーとやり取りするためのStreamlitインターフェース付きのクライアントUI
├── requirements.txt        # Pythonの依存関係のリスト
├── .env                    # GroqとMCPの設定を行うための環境変数ファイル
└── README.md               # プロジェクトのドキュメント

貢献

このリポジトリをForkし、プロジェクトに貢献することを歓迎します。問題を発見した場合や機能要求がある場合は、Issuesを開いてください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。