通用网页搜索用于文献调研时的四个问题
中间结果占用上下文
Agent 逐篇搜索和判断时,查询记录与无关结果会持续占用上下文。
网页结果缺少引用信息
博客和二手解读可能缺少作者、年份、题名或 DOI,不便直接进入文献表。
相同论文重复出现
预印本、期刊版和聚合页可能被当成不同结果,增加重复判断。
筛选标准不一致
每轮搜索使用不同标准时,同一篇论文可能得到不同的纳入结果。
PaperSearch MCP 的一次工具调用里发生了什么
并行检索学术信源
在多个学术来源中执行检索式,并保留每条结果的来源。
跨信源去重
按 DOI、arXiv ID 和标准化题名比对结果,合并重复记录。
按统一标准筛选
先生成筛选条件,再逐篇判断相关性。每篇结果保留纳入或排除理由。
按主题分组
把筛选后的文献按研究方向分组,并输出结构化元数据。
同一个检索引擎,已支撑 Acadwrite 深度文献调研
网页版本提供相同的检索、重复条目合并、相关性筛选和主题分组流程。MCP 版本将这些步骤开放给支持 MCP 的客户端调用。
- 检索式和筛选条件在执行前可检查
- 重复记录保留合并依据
- 结果包含题名、作者、摘要、年份和 DOI
- 每篇论文保留纳入或排除理由
常见问题
什么是 PaperSearch MCP?
PaperSearch MCP 是学术文献检索的 Model Context Protocol 工具。接入后,AI Agent 可以调用检索、重复条目合并、相关性筛选和主题分组。
为什么通用大模型或编码 Agent 直接做文献检索容易找不全?
逐篇搜索会把查询记录、重复条目和无关结果写入上下文。网页结果还可能缺少作者、年份和 DOI。检索前应先固定范围和筛选标准。
PaperSearch MCP 和直接让 Agent 用网页搜索有什么区别?
PaperSearch MCP 返回学术文献记录,并统一处理重复条目、相关性筛选和分组。网页搜索可能同时返回博客、新闻和二手解读。
PaperSearch MCP 检索哪些学术数据源?
包括 Google Scholar、Semantic Scholar、OpenAlex、CrossRef、arXiv 预印本等权威学术信源,支持中英文文献检索。多条检索式在多个信源上全并发执行,并按 DOI、平台 ID、标题归一化等多个维度跨源去重。
检索结果会占用我 Agent 的大量上下文吗?
Agent 接收筛选和分组后的结果。原始查询记录与被排除条目不会全部写入对话上下文。
现在就能用 PaperSearch MCP 吗?
MCP 版目前开放候补登记。开放时会发送接入文档和客户端配置示例。网页版本可以直接使用。
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