arxiv-mcp-server: arXiv에서 과학 논문을 검색, 다운로드, 분석하는 MCP 서버

해결하는 문제

연구자와 AI 사용자는 LLM 인터페이스와 arXiv의 방대한 과학 문헌 저장소 사이의 격차를 메우는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이 프로젝트는 수동 다운로드나 복사-붙여넣기 없이 학술 논문을 검색, 검색, 깊이 분석할 수 있는 표준화된 방법을 AI 에이전트와 클라이언트에게 제공합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Model Context Protocol (MCP)를 구현하여 Claude Desktop이나 OpenAI Codex와 같은 AI 클라이언트가 특수 도구 세트를 통해 arXiv와 상호작용할 수 있도록 합니다. arXiv API를 검색하고, 논문을 다운로드(마크다운으로 변환하거나 PDF 폴백 사용)하며, 섹션별로 원본 LaTeX 소스 코드를 검색할 수 있습니다. 또한 Semantic Scholar API와 통합하여 인용 그래프를 따르고, 다운로드된 논문을 분석하기 위한 선택적 로컬 의미 검색 기능을 포함합니다.

대상 사용자

• AI Researchers 문헌 리뷰나 연구 발견을 자동화하려는 사람들
• Developers 과학 데이터에 기반한 접근이 필요한 AI 에이전트를 구축하는 사람
• Students and Academics LLM 기반 IDE 또는 데스크톱 앱을 사용하여 복잡한 주제를 통합하는 사람들

주요 기능

• Multi-modal retrieval: 쿼리를 통한 검색, 전체 텍스트를 마크다운으로 다운로드, 특정 LaTeX 섹션 검색을 지원합니다.
• Citation Intelligence: Semantic Scholar를 통해 참조 및 인용 논문을 가져옵니다.
• Advanced Workflows: 심층 논문 분석, 문헌 통합, 연구 질문 작성을 위한 내장된 프롬프트 워크플로를 포함합니다.
• Local-First Storage: 개인 정보 보호와 속도를 위해 논문과 의미 인덱스가 사용자 머신에 로컬로 저장됩니다.