Scholarly

Servidor MCP mcp-scholarly

Un servidor MCP para buscar artículos académicos precisos. Se añadirán más proveedores académicos próximamente.

Herramientas de búsqueda

• search-arxiv — búsqueda en arXiv (sin necesidad de clave)
• search-google-scholar — Google Scholar mediante la librería scholarly (grupo de proxies gratuito)
• search-google-web — búsqueda web de Google mediante la API de SerpBase. Opcional; solo se registra cuando SERPBASE_API_KEY está configurado. Obtén una clave en https://serpbase.dev/dashboard/api-keys (hay plan gratuito disponible).

Componentes

Herramientas

El servidor implementa una herramienta:

• search-arxiv: Busca en arXiv artículos relacionados con la palabra clave dada.
  • Acepta "keyword" como argumento de cadena obligatorio

Inicio rápido

Instalación

Claude Desktop

En MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json En Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Configuración de servidores no publicados

``` "mcpServers": { "mcp-scholarly": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/Users/adityakarnam/PycharmProjects/mcp-scholarly/mcp-scholarly", "run", "mcp-scholarly" ] } } ```

Configuración de servidores publicados

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

o si usas Docker

Configuración de servidores Docker publicados

``` "mcpServers": { "mcp-scholarly": { "command": "docker", "args": [ "run", "--rm", "-i", "mcp/scholarly" ] } } ```

Instalación mediante Smithery

Para instalar mcp-scholarly para Claude Desktop automáticamente mediante Smithery:

npx -y @smithery/cli install mcp-scholarly --client claude

Desarrollo

Compilación y publicación

Para preparar el paquete para su distribución:

1. Sincroniza las dependencias y actualiza el archivo de bloqueo:

uv sync

2. Compila las distribuciones del paquete:

uv build

Esto creará distribuciones de código fuente y wheel en el directorio dist/.

3. Publica en PyPI:

uv publish

Nota: Deberás configurar las credenciales de PyPI mediante variables de entorno o indicadores de línea de comandos:

• Token: --token o UV_PUBLISH_TOKEN
• O nombre de usuario/contraseña: --username/UV_PUBLISH_USERNAME y --password/UV_PUBLISH_PASSWORD

Depuración

Dado que los servidores MCP se ejecutan sobre stdio, la depuración puede ser complicada. Para una mejor experiencia de depuración, recomendamos encarecidamente usar el Inspector MCP.

Puedes iniciar el Inspector MCP mediante npm con este comando:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /Users/adityakarnam/PycharmProjects/mcp-scholarly/mcp-scholarly run mcp-scholarly

Al iniciarse, el Inspector mostrará una URL a la que puedes acceder en tu navegador para comenzar a depurar.

Uso con zorp

zorp necesita una herramienta MCP con capacidad de búsqueda antes de que validate se ejecute. Este servidor cumple ese requisito, porque zorp coincide con un verbo de búsqueda en el nombre de la herramienta y estas herramientas se llaman search-arxiv y search-google-scholar.

zorp-agent --yes \
  --mcp "stdio:scholarly:uv:run:mcp-scholarly" \
  validate "<your research question>"

O configúralo una vez, para que cada ejecución lo recoja:

# .zorp/mcp.toml
[[server]]
name = "scholarly"
transport = "stdio"
command = "uv"
args = ["run", "mcp-scholarly"]
trust = "sandbox"
timeout_secs = 60

Notas medidas según el transporte de zorp, no supuestas:

• search-arxiv responde en aproximadamente 1 segundo. El presupuesto de lectura de stdio predeterminado de zorp es de 30 segundos, por lo que el valor predeterminado es cómodo. timeout_secs = 60 anterior es margen adicional para search-google-scholar, que pasa por scholarly y un grupo de proxies gratuito y es mucho menos predecible.
• El registro va a stderr. Nada más que JSON-RPC llega a stdout, que es lo que requiere el marco delimitado por líneas nuevas de zorp.
• Una palabra clave vacía devuelve un error de herramienta MCP en lugar de un conjunto de resultados vacío. A zorp le importa esa distinción: una búsqueda fallida que parezca "sin trabajo previo" pondría una puntuación de novedad incorrecta en un registro de evidencia.
• arXiv devuelve coincidencias de mejor esfuerzo para cualquier consulta, incluido el sinsentido, por lo que un conjunto de resultados no vacío no es por sí solo evidencia de que exista trabajo previo. La descripción de la herramienta lo indica, ya que ese es el texto que lee el modelo.