academic-research-mcp

3개의 무료 API. 1번의 호출. 완성된 학술 리서치 보고서.

arXiv + Semantic Scholar + CrossRef + Papago 번역을 하나의 리서치 파이프라인으로 결합한 MCP 서버입니다. API 키 없이도 대부분의 기능이 작동합니다. 한 번의 질문으로 논문 검색, 인용 분석, BibTeX 생성, 초록 번역까지 완성된 학술 리서치 보고서를 생성합니다.

왜 만들었나

논문을 찾거나 리뷰를 작성할 때 매번 반복하는 작업이 있습니다:

arXiv에서 최신 논문 검색
Semantic Scholar에서 인용 수 확인
관련 논문 탐색
DOI로 BibTeX 생성
외국어 초록 번역

탭 4개, 사이트 4개, 최소 30분의 반복 작업. academic-research-mcp는 이 모든 걸 한 번의 도구 호출로 끝냅니다. 그리고 API 키 없이도 바로 사용 가능합니다.

데모: `research_topic` 실행 결과

나: "reinforcement learning from human feedback 관련 논문 리서치 해줘"

Claude가 research_topic(topic="reinforcement learning from human feedback")을 호출하면:

# Academic Research Report: reinforcement learning from human feedback

Generated: 2026-03-21 14:30

---

## 1. Latest Papers (arXiv)

  1. **Training Language Models with Human Feedback**
     John Doe, Jane Smith et al. (2026-03-15)
     We present a novel approach to aligning language models with human preferences...
     PDF: http://arxiv.org/pdf/2603.12345v1

  2. **Reward Model Scaling for RLHF**
     Alice Chen et al. (2026-03-10)
     This paper investigates how reward model size affects...
     PDF: http://arxiv.org/pdf/2603.11111v1

  ...

---

## 2. Most Cited Papers (Semantic Scholar)

  1. **Training language models to follow instructions with human feedback**
     Long Ouyang, Jeff Wu et al. (2022)
     Citations: 8,234
     DOI: 10.48550/arXiv.2203.02155

  ...

---

## 3. BibTeX Citations

@article{Ouyang_2022,
  title={Training language models to follow instructions...},
  author={Ouyang, Long and Wu, Jeff and ...},
  journal={NeurIPS},
  year={2022}
}

---

## 4. Abstract Translation (Korean)

  Paper: Training Language Models with Human Feedback

  인간 피드백을 활용한 강화학습으로 언어 모델을 정렬하는
  새로운 접근 방식을 제시합니다...

---

*Report generated by academic-research-mcp*

도구 호출 한 번이면 논문 검색, 인용 분석, BibTeX, 번역까지 전부 완료.

핵심 특징

API 키 없이 바로 사용 — arXiv, Semantic Scholar, CrossRef는 무료 공개 API
선택적 번역 — Papago 키가 없으면 번역만 스킵, 나머지 정상 작동
자동 설치 마법사 — setup_wizard.py로 Claude Desktop 설정 자동 등록

기능 목록

도구	설명
`research_topic`	핵심 기능. arXiv + Semantic Scholar + CrossRef + Papago를 종합한 학술 리서치 보고서 생성
`search_papers`	arXiv, Semantic Scholar 또는 양쪽에서 논문 키워드 검색
`paper_detail`	특정 논문의 상세 정보 (인용, 참고문헌 포함)
`find_related`	특정 논문과 관련된 추천 논문 탐색
`get_bibtex`	DOI로 BibTeX 인용 정보 자동 생성
`translate_abstract`	논문 초록/제목을 한국어로 번역 (Papago, 선택사항)
`api_status`	어떤 API가 사용 가능한지 상태 확인

설치 방법

자동 설치 (권장)

git clone https://github.com/wjddusrb03/academic-research-mcp.git
cd academic-research-mcp
pip install -r requirements.txt
python setup_wizard.py

설치 마법사가 자동으로:

Papago 번역 키 설정 여부를 묻고 (선택사항)
.env 파일을 생성하고
Claude Desktop 설정에 MCP 서버를 등록하고
기존 설정 파일을 백업합니다

설치 후 Claude Desktop을 재시작하면 바로 사용할 수 있습니다.

수동 설치

직접 설정하고 싶은 경우:

1. 의존성 설치

git clone https://github.com/wjddusrb03/academic-research-mcp.git
cd academic-research-mcp
pip install -r requirements.txt

2. .env 파일 생성 (선택사항 — 번역 기능용)

cp .env.example .env

.env 파일을 열고 Naver API 키를 입력합니다:

NAVER_CLIENT_ID=발급받은_클라이언트_ID
NAVER_CLIENT_SECRET=발급받은_클라이언트_시크릿

API 키 없이도 논문 검색, 인용 분석, BibTeX 생성은 모두 정상 작동합니다.

3. Claude Desktop 설정에 추가

Claude Desktop 설정 파일을 엽니다:

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json

mcpServers 항목에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "academic-research": {
      "command": "python",
      "args": ["/전체/경로/academic-research-mcp/server.py"]
    }
  }
}

Papago 번역을 사용하려면:

{
  "mcpServers": {
    "academic-research": {
      "command": "python",
      "args": ["/전체/경로/academic-research-mcp/server.py", "--env", "/전체/경로/academic-research-mcp/.env"]
    }
  }
}

Claude Desktop을 재시작합니다.

API 키 발급 가이드 (선택사항)

Naver Papago (번역 기능용 — 무료)

번역이 필요 없다면 이 단계를 건너뛰세요. 나머지 기능은 모두 키 없이 작동합니다.

developers.naver.com 접속
네이버 계정으로 로그인
Application > 애플리케이션 등록 클릭
애플리케이션 이름: 아무거나 (예: "academic-research")
사용 API 선택: Papago 번역
서비스 URL에 http://localhost 입력
Client ID와 Client Secret 복사

API별 기능 정리

API	키 필요	제공 기능
arXiv	불필요	최신 논문 검색, 초록, PDF 링크
Semantic Scholar	불필요	인용 수, 관련 논문, 참고문헌 분석
CrossRef	불필요	DOI → BibTeX 자동 생성
Naver Papago	선택사항 (무료)	초록/제목 한국어 번역

도구 상세 레퍼런스

`research_topic`

핵심 도구입니다. 4개 API를 모두 호출해서 종합 학술 리서치 보고서를 생성합니다.

파라미터	타입	기본값	설명
`topic`	string	(필수)	리서치할 주제 (예: 'transformer attention mechanism')
`count`	int	`5`	포함할 논문 수

`search_papers`

파라미터	타입	기본값	설명
`query`	string	(필수)	검색 키워드
`count`	int	`5`	결과 수
`source`	string	`"both"`	`"arxiv"`, `"semantic"`, 또는 `"both"`

`paper_detail`

파라미터	타입	기본값	설명
`paper_id`	string	(필수)	Semantic Scholar ID, DOI, 또는 arXiv ID (예: `arXiv:2603.12345`)

`find_related`

파라미터	타입	기본값	설명
`paper_id`	string	(필수)	Semantic Scholar 논문 ID
`count`	int	`5`	추천 논문 수

`get_bibtex`

파라미터	타입	기본값	설명
`doi`	string	(필수)	DOI (예: `10.1038/nature12373`)

`translate_abstract`

파라미터	타입	기본값	설명
`text`	string	(필수)	번역할 텍스트
`source`	string	`"en"`	원본 언어 코드
`target`	string	`"ko"`	대상 언어 코드

지원 언어: en, ko, ja, zh-CN 등

사용 예시

설치 후 Claude에게 자연스럽게 말하면 됩니다:

종합 리서치 보고서:

"transformer attention mechanism 관련 논문 리서치 해줘"

논문 검색:

"최근 RLHF 논문 arXiv에서 찾아줘"

인용 분석:

"이 논문의 인용 수랑 관련 논문 알려줘"

BibTeX 생성:

"이 DOI로 BibTeX 만들어줘"

초록 번역:

"이 논문 초록 한국어로 번역해줘"

요구사항

Python 3.10+
Claude Desktop (MCP 지원)
API 키: 필요 없음 (번역만 선택적으로 Naver API 키 필요)

의존성 패키지

패키지	버전	용도
`mcp`	>= 1.0.0	MCP SDK (FastMCP 서버 프레임워크)
`httpx`	>= 0.27.0	API 호출용 HTTP 클라이언트
`python-dotenv`	>= 1.0.0	`.env` 파일에서 API 키 로드

프로젝트 구조

academic-research-mcp/
    server.py           # 7개 도구가 정의된 MCP 서버
    setup_wizard.py     # 대화형 설치 스크립트
    core/
        arxiv.py        # arXiv API 클라이언트 (논문 검색)
        semantic.py     # Semantic Scholar API 클라이언트 (인용 분석)
        crossref.py     # CrossRef API 클라이언트 (BibTeX 생성)
        translator.py   # Naver Papago API 클라이언트 (번역)
    .env.example        # API 키 템플릿
    requirements.txt    # Python 의존성
    pyproject.toml      # 패키지 메타데이터
    LICENSE             # MIT 라이선스

문제 보고 & 피드백

버그를 발견하셨거나 아이디어가 있으신가요? 이슈를 남겨주세요:

GitHub Issues

버그 보고 시 아래 내용을 포함해주시면 빠른 해결에 도움이 됩니다:

운영체제 (Windows / macOS / Linux)
Python 버전 (python --version)
에러 메시지 또는 예상과 다른 동작
재현 방법

PR(Pull Request)도 환영합니다!

라이선스

MIT License. 자세한 내용은 LICENSE를 참고하세요.

논문 찾기보다 연구에 집중하고 싶은 학생, 연구자를 위해 만들었습니다. API 키 없이 바로 써보세요.

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 3 Commits
core		core
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
pyproject.toml		pyproject.toml
requirements.txt		requirements.txt
server.py		server.py
setup_wizard.py		setup_wizard.py

Folders and files

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