Scholar MCP

Scholar MCP רץ באופן מקומי מתוך חבילת Python שפורסמה ב-PyPI: scholar-mcp, גרסה 0.8.4. הוא משתמש ב-MCP על גבי stdio, ולכן הלקוח מפעיל אותו כתוכנה ומתקשר איתו דרך קלט ופלט סטנדרטיים. כדי להריץ אותו צריך Python; לקוחות מפעילים אותו בדרך כלל עם uvx (מתוך uv) או אחרי pip install - הפקודה המקובלת היא uvx scholar-mcp. הוא קורא את משתני הסביבה האלה: SCHOLAR_DATA_DIR, SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS, S2_API_KEY (סודי), OPENALEX_API_KEY (סודי), CORE_API_KEY (סודי), SCOPUS_API_KEY (סודי), DASHSCOPE_API_KEY (סודי), EXA_API_KEY (סודי), ZOTERO_API_KEY (סודי), ZOTERO_LIBRARY_ID, NOTION_API_KEY (סודי) ו-NOTION_DATA_SOURCE_ID; יש להגדיר אותם בתצורת הלקוח עבור השרת הזה.

בפורמט ה-JSON של mcpServers, שלקוחות MCP רבים לדסקטופ ולעורכי קוד קוראים, הרשומה נראית כך (מצייני מקום בסוגריים זוויתיים):

{
  "mcpServers": {
    "scholar-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "scholar-mcp"
      ],
      "env": {
        "SCHOLAR_DATA_DIR": "<ערך>",
        "SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS": "<ערך>",
        "S2_API_KEY": "<סוד>",
        "OPENALEX_API_KEY": "<סוד>",
        "CORE_API_KEY": "<סוד>",
        "SCOPUS_API_KEY": "<סוד>",
        "DASHSCOPE_API_KEY": "<סוד>",
        "EXA_API_KEY": "<סוד>",
        "ZOTERO_API_KEY": "<סוד>",
        "ZOTERO_LIBRARY_ID": "<ערך>",
        "NOTION_API_KEY": "<סוד>",
        "NOTION_DATA_SOURCE_ID": "<ערך>"
      }
    }
  }
}

נגזר מהרשומה במרשם, ולא נבדק כאן. מה השרת עושה, ובאילו תנאים, נקבע על ידי המפרסם שלו; כדאי לבדוק את מאגר הקוד או את האתר שלו לפני שנותנים לו גישה לחשבונות או לקבצים שלך. איך מוסיפים שרת MCP לעוזר AI · לפני שמתחברים