arxiv-mcp-server MCP工具 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。已获得 2.7k 颗 GitHub Star,综合评分 8.2 分,整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。
基于MCP协议的arXiv论文搜索和分析工具,支持Claude、GPT等LLM集成。允许AI助手直接查询学术论文、获取摘要和元数据,是科研工作者和AI开发者的理想助手。
arxiv-mcp-server MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。
基于MCP协议的arXiv论文搜索和分析工具,支持Claude、GPT等LLM集成。允许AI助手直接查询学术论文、获取摘要和元数据,是科研工作者和AI开发者的理想助手。
arxiv-mcp-server MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/blazickjp/arxiv-mcp-server
# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"arxiv-mcp-server-mcp--": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "arxiv-mcp-server"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例: 用户: 请帮我用 arxiv-mcp-server MCP工具 执行以下任务... Claude: [自动调用 arxiv-mcp-server MCP工具 MCP 工具处理请求] # 查看可用工具列表 # 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"arxiv-mcp-server_mcp__": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "arxiv-mcp-server"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
A local MCP server for agent literature work. The differentiator is original-LaTeX section reads, BibTeX from arXiv metadata, and topic watches. Papers stay on disk. The working loop is paper ID → outline → one section → citations. Search is optional.
Choose the install variant that matches the features you need:
```bash
The default install is uvx arxiv-mcp-server. Command-based integrations need uv, which provides uvx. No repository clone or Python environment setup is required.
uvx arxiv-mcp-server
Add this stdio configuration to clients that accept the mcpServers JSON shape, such as Claude Desktop and Kiro. Other clients may use a top-level servers object, TOML, or their own settings UI; consult the client's MCP documentation.
{
"mcpServers": {
"arxiv": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": ["arxiv-mcp-server"]
}
}
}
The default paper directory is ~/.arxiv-mcp-server/papers. To choose another directory, append "--storage-path", "/absolute/path/to/papers" to args.
The supported package is published on PyPI as arxiv-mcp-server==0.7.2. An unrelated npm package uses the same name, so do not install this server with npm, pnpm, or npx arxiv-mcp-server.
Listed on the official MCP registry, latest 0.7.2.
uvx reuses cached tool environments. Force it to resolve the current PyPI release with a supported interpreter, then restart your MCP client:
uvx --python 3.11 --refresh-package arxiv-mcp-server arxiv-mcp-server
If your client still launches an older environment, add "--python", "3.11" before "arxiv-mcp-server" in its args array.
To place arxiv-mcp-server on your PATH instead of launching it through uvx:
uv tool install arxiv-mcp-server
If the command is not immediately available, run uv tool update-shell and restart the terminal. Afterward, use "command": "arxiv-mcp-server" and omit the package name from args.
Tool schemas stay short on purpose. Use this section (not the always-loaded MCP description) for query tutorials, category catalogs, and workflow examples.
Query construction
"multi-agent systems", "neural networks""AI agents" OR "software agents"ti:"exact title phrase", au:"author name", abs:"keyword", cat:cs.LG"machine learning" ANDNOT "survey"Advanced patterns
ti:"transformer architecture"au:"Smith" AND ti:"quantum""deep learning" ANDNOT ("survey" OR "review")"artificial intelligence" AND (robotics OR "computer vision")Category filtering (recommended for relevance)
Computer Science: cs.AI (AI), cs.LG (ML), cs.CL (NLP), cs.CV (vision), cs.MA (multi-agent), cs.RO (robotics), cs.NE (neural/evolutionary), cs.IR (IR), cs.HC (HCI), cs.CR (security), cs.DB (databases)
Statistics & Math: stat.ML, stat.AP, math.OC, math.ST
Physics & other: quant-ph, eess.SP, eess.AS, physics.data-an
Effective examples
ti:"reinforcement learning" with categories: ["cs.LG", "cs.AI"]au:"Hinton" AND "deep learning" with categories: ["cs.LG"]"multi-agent" ANDNOT "survey" with categories: ["cs.MA"]abs:"transformer" AND ti:"attention" with categories: ["cs.CL"]Dates and sorting
YYYY-MM-DD (date_from / date_to)sort_by is relevance; use date for newest-first monitoringdate_to: "2010-12-31" with title/abstract field searchesResult size, abstracts, and pagination
max_results is 5 (cap 50). Pass an explicit value for larger pages.abstract_mode: snippet (default, ~280 chars, marked … [truncated] when cut), full (complete abstract), or none (omit abstracts). Other metadata (title, authors, categories, dates, URLs) is always returned.total_results (corpus hits), returned, has_more, start, next_start, and abstract_modestart=next_start with the same abstract_mode for the next page| Setting | Default | Purpose |
|---|---|---|
--storage-path | ~/.arxiv-mcp-server/papers | Paper, source-cache, alert, and index storage |
MAX_RESULTS | 50 | Server-side cap for result counts |
REQUEST_TIMEOUT | 60 | PDF fallback download timeout in seconds |
TRANSPORT | stdio | stdio, http, or streamable-http |
HOST | 127.0.0.1 | HTTP bind host |
PORT | 8000 | HTTP bind port |
ALLOWED_HOSTS | empty | Additional accepted HTTP Host values |
ALLOWED_ORIGINS | empty | Additional accepted HTTP Origin values |
SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY | empty | Free Semantic Scholar API key for citation_graph. Get one at https://www.semanticscholar.org/product/api#api-key to avoid rate limits. Unauthenticated requests work until quota exhausted. |
Environment variable names are case-insensitive through Pydantic settings. --storage-path is a command-line option rather than an environment setting.
The same MCP server and research skill are packaged for both major plugin systems:
| Integration | Manifest | Marketplace |
|---|---|---|
| Claude Code | .claude-plugin/plugin.json | .claude-plugin/marketplace.json |
| OpenAI Codex / ChatGPT Work | .codex-plugin/plugin.json | .agents/plugins/marketplace.json |
| Kiro Power | POWER.md | mcp.json |
| Shared MCP launch | .mcp.json for Claude and repository-local clients; .codex-mcp.json for Codex plugins | uvx arxiv-mcp-server |
| Shared research workflow | skills/arxiv-mcp-server/SKILL.md | Installed with either plugin |
</details>
For the richer Kiro Power integration, open the Powers panel, choose Add Custom Power → Import power from GitHub, and enter:
https://github.com/blazickjp/arxiv-mcp-server
The Power installs the MCP connection from mcp.json and adds focused arXiv research guidance. Kiro users who prefer manual configuration can place the generic configuration above in .kiro/settings/mcp.json for one workspace or ~/.kiro/settings/mcp.json for all workspaces.
arxiv-mcp-server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务端程序,旨在为 AI 助手提供强大的 arXiv 论文检索与阅读能力。通过该服务,AI 可以直接访问 arXiv 数据库,实现学术论文的自动化搜索、下载与深度分析,极大提升科研工作流的智能化程度。
本项目提供核心论文检索功能,支持按日期范围和类别筛选 arXiv 论文;具备论文下载与全文阅读能力,并支持通过 list_papers 查看已下载的内容。所有论文均通过 Local Storage 本地存储以实现快速访问。此外,内置了一套专门用于论文分析的 Research Prompts。目前还包含一些处于实验阶段的增强功能,可通过安装 [pro] 依赖项进行体验。
安装本项目时,建议根据开发需求选择安装模式。若仅用于开发测试,可以使用 `uv pip install -e "[test]"` 来安装包含测试依赖的环境。请注意,确保系统中已安装 Python 环境,并建议使用 uv 作为包管理工具以获得最佳体验。
用户可以通过多种方式安装:1. 使用 Smithery 实现 Claude Desktop 的一键自动化安装;2. macOS 用户可从 GitHub Releases 下载专属的 .mcpb 捆绑包,实现免配置安装(需 Python 3.11+);3. 手动安装时,强烈建议使用 `uv tool install` 而非 npm 或 pnpm,以避免与同名的第三方 npm 包混淆。请务必遵循官方推荐的 Python 包安装路径。
项目提供了快速启动指南,帮助开发者快速将 arXiv 服务集成到 AI 工作流中。无论是通过命令行直接调用,还是集成到 Claude Desktop 等 MCP 客户端,均有相应的操作路径。建议初学者先从基础的搜索功能开始尝试。
可以通过命令行选项或环境变量对服务进行精细化配置。关键参数包括:`--storage-path` 用于指定论文的本地存储路径(默认为 `~/.arxiv-mcp-server/papers`),`MAX_RESULTS` 用于限制搜索结果的最大数量,`REQUEST_TIMEOUT` 用于设置 API 请求超时时间,以及 `TRANSPORT` 用于定义传输类型(如 `stdio`)。
本项目参考了 OWASP 关于大语言模型应用的安全标准,重点关注了 Prompt Injection(提示词注入)等安全风险。在集成过程中,开发者应参考 OWASP LLM01 及 Agentic AI AG01 相关规范,以确保 AI Agent 在调用 arXiv 接口时的安全性与稳定性。
本项目支持 Codex Plugin 集成,通过 `.codex-plugin/plugin.json` 和 `.mcp.json` 实现工具的自动发现。在 MCP 集成方面,用户只需在客户端配置文件中添加相应的 JSON 配置即可启动。核心工作流遵循 `search_papers` (搜索) → `download_paper` (下载) → `read_paper` (阅读) 的逻辑,并支持通过 `semantic_search` 对本地论文库进行语义搜索。
高质量MCP实现,完美桥接学术资源与AI系统。代码成熟、更新活跃,是LLM应用中论文检索的最佳方案。
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。
✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。
经综合评估,arxiv-mcp-server MCP工具 在MCP工具赛道中表现稳健,质量优秀。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | arxiv-mcp-server |
| 原始描述 | 开源MCP工具:A Model Context Protocol server for searching and analyzing arXiv papers。⭐2.7k · Python |
| Topics | 学术论文arXivMCP服务LLM集成论文分析 |
| GitHub | https://github.com/blazickjp/arxiv-mcp-server |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-05-14 · 更新时间:2026-05-16 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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