概要

Scholar MCPは、ローカルで動作する「論文支援MCPサーバー」です。9つの検索ソースを横断して論文を探索し、複数のダウンロード経路（Sci-Hub、arXiv、Unpaywall等）を試行してPDFを取得します。取得した論文はAIによる要約や解析、コードベースの推薦エンジン、引用関係のグラフ化といった機能で付加価値を与えられます。PyPIパッケージとして配布され、AI対応のIDEやローカルツールチェーンと連携して研究の効率化・自動化を図る設計です。

リポジトリの統計情報

スター数: 50
フォーク数: 4
ウォッチャー数: 50
コミット数: 10
ファイル数: 12
メインの言語: Python

主な特徴

9ソース横断検索とメタデータ正規化による論文探索
Sci-Hub/arXiv/Unpaywallなどを組み合わせた冗長なダウンロード機能
AIを活用した要約・解析と、コードベースの論文レコメンデーション
citation_graphモジュールによる引用ネットワーク生成と可視化準備

技術的なポイント

Scholar MCPはシンプルなPythonモジュール群で構成され、ローカルで完結することを念頭に置いた設計です。検索パイプラインは複数のプロバイダ（9ソース）から並列にメタデータを取得し、スキーマを揃えて統合することで重複除去やランキングを行います。downloader.pyは多重フェイルオーバー戦略を持ち、まず公式ソース（arXivや出版社のオープンAPI）を試し、次にUnpaywall等の合法的なルート、さらにユーザ設定でSci-Hubなどのミラーを利用する構成を想定しています。取得したPDFはメタデータと紐付けてキャッシュ/ローカルDBに保存され、再取得や差分チェックを効率化します。

AI解析部分は外部LLMやローカル推論を想定したプラグイン的な設計で、要約、キーワード抽出、引用抽出、図表検出といった解析タスクをモジュールごとに分離しています。埋め込み（embeddings）を用いたセマンティック検索や、論文本文とユーザコードの類似度計算を行うことで「コードベースの推薦」を実現します。citation_graph.pyはネットワーク構築用のユーティリティを提供し、NetworkX等に渡して可視化や中心性解析が可能です。

運用面ではAPIサーバー（MCPプロトコル相当）として起動でき、AI IDEとの連携を目的とした軽量エンドポイントを持ちます。エラーハンドリング、リトライ、レート制御、プロバイダごとの最適化（crawlerのUser-Agent、ヘッダ管理）など実運用を見据えた実装が行われている点も特徴です。なお、Sci-Hub等の利用は法的観点で議論があるため、ツールは複数の合法ルートを優先する設計になっています。

（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
LICENSE: file
README.md: file
citation_graph.py: file
downloader.py: file

…他 7 ファイル

まとめ

ローカルで完結する論文探索〜解析〜推薦を統合する実用的なツール群です。（約50字）

リポジトリ情報：

名前: scholar-mcp
説明: Local paper tool MCP server for AI IDEs - search, download (Sci-Hub/arXiv/Unpaywall), AI analysis, code-based recommendation, citation graph
スター数: 50
言語: Python
URL: https://github.com/45645678a/scholar-mcp
オーナー: 45645678a
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/183086924?v=4

READMEの抜粋：

Scholar MCP Server

Local academic paper tool MCP server — 9-source search, multi-source download, AI-powered analysis, citation graph, code-based paper recommendation.

Quick Install

…

Scholar MCP — ローカル論文支援サーバー