Serveur MCP Scholarly

Que fait le Serveur MCP “Scholarly” ?

Le Serveur MCP Scholarly est conçu pour connecter les assistants IA à une capacité robuste de recherche d’articles scientifiques. En s’intégrant à divers fournisseurs académiques (d’autres seront ajoutés à l’avenir), ce serveur permet aux développeurs d’améliorer leurs workflows IA en leur offrant un accès direct à des articles scientifiques précis et à jour. Il agit comme un pont entre les agents IA et les sources de données académiques externes, permettant des tâches telles que la recherche d’articles, la récupération de métadonnées de publication et la collecte de contenus pertinents. Cet outil est particulièrement bénéfique pour les assistants de recherche, les plateformes éducatives et les applications axées sur la connaissance qui requièrent un accès fluide à des ressources académiques de qualité.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’a été explicitement mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource n’a été explicitement listée ou décrite dans les fichiers du dépôt.

Liste des outils

Aucune définition ou entrée d’outil explicite (par exemple, fonctions telles que search_articles, get_metadata, etc.) n’a été trouvée dans la structure du dépôt ou la documentation disponible. Le dépôt est décrit comme un “serveur pour la recherche d’articles académiques précis”, il comprend donc probablement un outil de recherche, mais aucun nom ou description concret n’est présent.

Cas d’usage de ce Serveur MCP

• Assistance à la recherche académique
  Permet aux assistants IA de récupérer des articles scientifiques pour des revues de littérature ou pour répondre à des requêtes de recherche, rationalisant ainsi le processus pour étudiants et chercheurs.
• Enrichissement de contenus éducatifs
  S’intègre aux plateformes e-learning pour fournir aux étudiants des liens directs vers des articles pertinents et évalués par les pairs, enrichissant les supports de cours avec des recherches actuelles.
• Extension de base de connaissances
  Facilite la création de bases de connaissances dynamiques en puisant dans des articles académiques à jour, permettant aux organisations de maintenir et d’étendre leurs ressources informationnelles.
• Génération de citations
  Aide à la génération de citations et de bibliographies en récupérant les métadonnées de publication pour la rédaction académique et les tâches de référencement.
• Vérification des faits
  Facilite la vérification des faits en permettant aux agents IA de se référer à des sources scientifiques, améliorant la fiabilité et la crédibilité du contenu généré.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous de disposer des prérequis nécessaires (par exemple, Python, Docker ou Node.js selon le cas).
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le Serveur MCP Scholarly en incluant le fragment JSON suivant dans la section mcpServers :

   {
     "scholarly-mcp": {
       "command": "mcp-scholarly",
       "args": []
     }
   }
   

4. Enregistrez le fichier de configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible.

Claude

1. Assurez-vous que les prérequis (comme Python ou Docker) sont installés.
2. Ouvrez le fichier de configuration Claude.
3. Ajoutez le Serveur MCP Scholarly sous mcpServers :

   {
     "scholarly-mcp": {
       "command": "mcp-scholarly",
       "args": []
     }
   }
   

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur est accessible depuis Claude.

Cursor

1. Installez les dépendances nécessaires (Python, Docker, etc.).
2. Modifiez le fichier de configuration Cursor.
3. Insérez la configuration du serveur MCP suivante :

   {
     "scholarly-mcp": {
       "command": "mcp-scholarly",
       "args": []
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la connexion au Serveur MCP Scholarly.

Cline

1. Vérifiez que tous les prérequis sont réunis (Python, Node.js, etc.).
2. Accédez au fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez le Serveur MCP Scholarly :

   {
     "scholarly-mcp": {
       "command": "mcp-scholarly",
       "args": []
     }
   }
   

4. Enregistrez vos modifications et redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne correctement.

Sécurisation des clés API

Pour sécuriser vos clés API, utilisez des variables d’environnement dans votre configuration. Par exemple :

{
  "scholarly-mcp": {
    "command": "mcp-scholarly",
    "env": {
      "API_KEY": "your_api_key_here"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${API_KEY}"
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les informations de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "scholarly-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “scholarly-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et de mettre l’URL de votre serveur MCP.

Aperçu

Notre avis

Le Serveur MCP Scholarly propose un objectif clair et des cas d’usage bien définis, mais la documentation et le contenu du dépôt restent succincts en ce qui concerne les prompts, ressources et outils explicites. Les instructions d’installation peuvent être déduites de façon générique mais ne sont pas détaillées dans le code. Pour un développeur cherchant une recherche académique plug-and-play, la solution est prometteuse, mais bénéficierait d’une documentation plus riche et d’interfaces explicites.

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