openags/paper-search-mcp

何を解決するか

paper-search-mcp は、多数の公開およびオープンアクセスソースから学術論文の検索とダウンロードを行うための統合インターフェースを提供します。学術検索の分散化を解消し、複数のプラットフォームを同時にクエリ可能にし、優先順位付きのオープンアクセスリポジトリのフォールバックチェーンを通じて全文PDFを取得できます。

動作方法

このプロジェクトは2層アーキテクチャを採用しています：

1. 統合ツールキット：並列で複数のソースを検索し、結果の重複排除と download_with_fallback メカニズムを処理する高レベル層。このメカニズムは、オプションの制限付きソースを試す前に、さまざまなオープンアクセス経路を試行します。
2. プラットフォームコネクタ：arXiv、PubMed、Semantic Scholar、OpenAlexなど特定のプラットフォーム用のモジュール型コネクタ。各APIやウェブサイトの詳細（DOI抽出、メタデータ取得など）を処理します。

Model Context Protocol (MCP) サーバーとして実装されており、Claude DesktopなどのLLMクライアントに直接統合可能。またはCLIインターフェース経由でClaude Codeスキルとして利用可能です。

対象ユーザー

AI駆動の研究ワークフローにおいて、学術文献の自動発見と取得が必要な研究者、学術関係者、AI開発者。

特徴

• 複数ソース対応：arXiv、PubMed、Google Scholar、Semantic Scholar、Zenodoなど20以上のソースと統合可能。
• 無料優先戦略：有料APIキーに依存しないように、オープンで公開されたデータソースを優先。
• OA優先フォールバックチェーン：Unpaywall、CORE、OpenAIREなどのソースを通じて、法的にオープンアクセス可能なPDFを自動的に検索し、他のオプションより先に試行。
• MCP統合：AIエージェントが論文を直接検索・読むことができるため、LLMのコンテキストをシームレスに強化。
• 拡張性のある設計：academic_platforms モジュールを拡張することで、新しい学術プラットフォームを簡単に追加可能。