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Book Fetch (Library Genesis)

一个通过MCP客户端与全球出版书籍交互的工具,支持长文本分页缓存,并计划集成Gemini问答和SciHub资源。
2.5分
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什么是Book Fetch MCP?

Book Fetch MCP是一个创新的AI工具,允许用户直接与任何已出版的书籍进行对话。它通过Model Context Protocol(MCP)实现,可以处理超长文本并支持智能问答功能。

如何使用Book Fetch MCP?

只需简单配置MCP客户端,您就可以开始查询书籍内容、获取摘要或提出具体问题。系统会自动处理长文本分页和缓存。

适用场景

非常适合研究人员快速获取书籍信息、学生查找参考资料、或任何需要从书籍中提取特定知识的情况。

主要功能

书籍对话直接与任何已出版书籍进行问答交互
长文本处理自动分页处理超长书籍内容,保持对话连贯性
Gemini 1.5集成利用Gemini的大上下文窗口进行深度书籍分析(开发中)
内置RAG引擎服务器端检索增强生成系统,提供更精准的书籍内容检索(开发中)
Sci-Hub集成计划中的学术论文访问功能,促进知识自由传播(规划中)

优势与局限性

优势
无需手动翻阅整本书即可快速获取所需信息
智能处理超长文本,自动分页和缓存
未来将支持更强大的AI分析和检索功能
致力于知识自由获取的愿景
局限性
部分高级功能仍在开发中
依赖第三方书籍数据源
超长文本处理可能需要额外时间

如何使用

安装依赖
确保已安装uv工具,并进入项目目录
配置MCP客户端
在claude_desktop_config.json中添加服务器配置
启动服务
配置完成后,MCP客户端将自动管理服务器进程

使用案例

快速获取书籍摘要用户需要快速了解一本书的核心内容
查找特定概念解释学生在教科书中寻找复杂概念的解释

常见问题

这个服务可以访问所有书籍吗?
如何处理非常长的书籍?
Gemini 1.5集成有什么优势?

相关资源

MCP协议文档
Model Context Protocol的官方技术文档
项目代码库
Book Fetch MCP的开源代码仓库
UV工具安装指南
UV依赖管理工具的安装和使用教程
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "book-fetcher": {
        "command": "uv",
        "args": [
        "--directory",
        "<PATH_TO_PARENT_DIR>/libgen-mcp",
        "run",
        "main.py"
        ]
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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