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#208 · sur 443 · selon les téléchargements hebdomadairesServeur MCP

Semantic Scholar MCP Server

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Classement
#208
sur 443 · selon les téléchargements hebdomadaires
Téléchargements hebdomadaires
68
npm + PyPI, 7 derniers jours
Étoiles GitHub
164
Dépôt sur GitHub

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Communauté
Installation
uvx semantic-scholar-fastmcp
mcpServers
{
  "mcpServers": {
    "semantic-scholar-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "semantic-scholar-fastmcp"
      ]
    }
  }
}
Transport
stdio
Environnement d’exécution
Python
Authentification
Non requise
Outils
16
Licence
MIT
Étoiles
164
Outils
paper_relevance_searchpaper_bulk_searchpaper_title_searchpaper_detailspaper_batch_detailspaper_authorspaper_autocompletesnippet_searchpaper_citationspaper_referencesauthor_searchauthor_details+4

Seize outils couvrent le corpus Semantic Scholar à trois niveaux : les articles, les auteurs et le graphe de citations, où paper_citations et paper_references parcourent la même relation dans des sens opposés. paper_batch_details et author_batch_details récupèrent plusieurs enregistrements en un seul appel, évitant qu’une revue de littérature ne se transforme en cinquante allers-retours et ne bute sur les limites de requêtes. snippet_search recherche directement dans le texte des articles plutôt que dans leurs métadonnées ; le serveur repose sur FastMCP, accepte une clé API facultative et régule ses appels pour respecter les limites du service.

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