🚀 arXiv MCP サーバー

🔍 シンプルなMCPインターフェースを通じて、AIアシスタントがarXiv論文を検索およびアクセスできるようにします。

arXiv MCPサーバーは、AIアシスタントとarXiv研究リポジトリの間に架ける橋となり、メッセージ制御プロトコル（MCP）を通じて実現されます。これにより、AIモデルはプログラムで論文の内容を検索およびアクセスできるようになります。

✨ 主な機能

• 🔎 論文検索：日付範囲と分類を使用して、arXiv論文をフィルタリングして検索できます。
• 📄 論文アクセス：論文の内容をダウンロードして閲覧できます。
• 📋 論文リスト：すべてのダウンロード済み論文を確認できます。
• 🗃️ ローカルストレージ：論文をローカルに保存して、アクセス速度を向上させることができます。

🚀 クイックスタート

uvを使用してインストールするには、以下のコマンドを実行します。

uv pip install git+https://github.com/blazickjp/arxiv-mcp-server.git

開発時の手順は以下の通りです。

# リポジトリをクローンし、開発環境を設定します
git clone https://github.com/blazickjp/arxiv-mcp-server.git
cd arxiv-mcp-server

# 仮想環境を作成してアクティブ化します
uv venv
source .venv/bin/activate

# テスト依存関係を含めてインストールします
uv pip install -e ".[test]"

🔌 MCP 統合

MCPクライアントの設定ファイルに以下の内容を追加します。

{
    "mcpServers": {
        "arxiv-mcp-server": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "run",
                "arxiv-mcp-server",
                "--storage-path", "/path/to/paper/storage"
            ]
        }
    }
}

💻 使用例

基本的な使用法

サーバーは4つの主要なツールを提供しています。

1. 論文検索

フィルターを使用して論文を検索します。

result = await call_tool("search_papers", {
    "query": "transformer architecture",
    "max_results": 10,
    "date_from": "2023-01-01",
    "categories": ["cs.AI", "cs.LG"]
})

2. 論文ダウンロード

arXiv IDを指定して論文をダウンロードします。

result = await call_tool("download_paper", {
    "paper_id": "2401.12345"
})

3. 論文一覧表示

すべてのダウンロード済み論文を確認します。

result = await call_tool("list_papers", {})

4. 論文閲覧

ダウンロードした論文の内容にアクセスします。

result = await call_tool("read_paper", {
    "paper_id": "2401.12345"
})

🔧 設定

環境変数を使用して設定を行います。

🧪 テスト

テストスイートを実行するには、以下のコマンドを実行します。

python -m pytest

📄 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。詳細はLICENSEを参照してください。

チーム署名

[チーム名]によって開発されました。詳細についてはプロジェクトホームページをご覧ください。