metamath1/mcp-server-http

Research Paper Search MCP Server

이 프로젝트는 deeplearning.ai의
MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic 강의에서 제공된 예제 서버 코드를 기반으로 하며,
StreamableHTTP 프로토콜을 사용하도록 수정한 버전입니다.

arXiv에서 논문을 검색하고 요약할 수 있는 MCP (Model Context Protocol) 서버로,
MCP 서버 학습에 최적화된 간단한 코드로 설계되었습니다.

원격 MCP 서버에 연결하는 호스트 프로그램에 대한 소스는 mcp-chatbot 저장소를 참고 하세요.

주요 기능

1. 논문 검색 도구 (search_papers)

• 특정 주제(topic)에 대한 최신 논문을 arXiv에서 검색
• 검색 결과를 JSON 파일(papers_info.json)로 저장
• 논문별로 아래 정보 포함:
  • 논문 제목
  • 저자 목록
  • 요약 (summary)
  • PDF 다운로드 URL
  • 발표일 (published date)

2. 논문 정보 조회 도구 (extract_info)

• 저장된 논문 데이터에서 특정 논문 ID를 기반으로 상세 정보 검색

3. 주제별 폴더 관리 리소스 (papers://folders)

• 저장된 모든 주제(topic) 목록을 조회
• Markdown 형식으로 결과 제공

4. 주제별 논문 리스트 조회 리소스 (papers://{topic})

• 특정 주제의 논문 목록과 상세 정보를 Markdown으로 반환

5. 자동 검색 프롬프트 (generate_search_prompt)

• 연구자가 특정 주제에 대해 논문을 조사할 때 사용할 자동화된 프롬프트 제공

프로젝트 구조

project-root/
│
├── papers/                   # 검색된 논문 데이터 저장소
│   ├── deep_learning/
│   │   └── papers_info.json
│   └── natural_language_processing/
│       └── papers_info.json
│
├── research_server_http.py    # MCP 서버 실행 코드
└── README.md                  # 프로젝트 설명

설치 및 실행 방법

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/<username>/research-paper-mcp.git
cd research-paper-mcp

2. 가상환경 생성 및 활성화 (선택 사항)

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Mac/Linux
venv\Scripts\activate     # Windows

3. 필요한 패키지 설치

pip install -r requirements.txt

사용 방법

1. 서버 실행

python research_server_http.py

서버는 기본적으로 http://0.0.0.0:8000/mcp에서 실행됩니다.

2. MCP Host

claude desktop, vscode 등 적절한 호스트 프로그램에 서버를 연결할 수 있습니다. 로컬에서 실행되는 서버를 연걸하기 위한 설정은 다음과 같습니다.

"research-server-http": {
    "type": "streamable-http",
    "url": "http://localhost:8000/mcp" 
}

원격에 서버를 배포하기 위해서 render.com같은 호스팅 서비스를 이용하세요.

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스를 따릅니다.