Conectar Semantic Scholar con Microsoft Copilot (MCP)

💡 ¿Sin instalación? Usa cloud.anythingmcp.com directamente. Inicia sesión, pulsa Connectors → Semantic Scholar, instálalo sin clave, genera una MCP API key y listo. Sin Docker, sin git clone, sin servidor local.

Semantic Scholar + Microsoft Copilot

Literatura científica de Semantic Scholar, sin clave: busca entre más de 200 millones de artículos con resúmenes y resúmenes de IA, resuelve títulos y DOI, sigue citas y referencias con las frases que citan, consulta perfiles de autores con índice h, obtén recomendaciones de artículos y busca fragmentos en el texto completo. Solo lectura; una clave gratuita añade una cuota propia.

Requisitos previos

Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:

(ninguna obligatoria; opcional: SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY)

Paso 1 — Configurar el conector

Funciona sin clave: la configuración lleva menos de un minuto. El conector lee la Semantic Scholar Academic Graph API del Allen Institute for AI (https://api.semanticscholar.org). Responde sin cuenta ni clave, desde una cuota compartida por todos los que llaman sin clave, así que en horas punta llega a menudo un 429 (Too Many Requests).

1. En la tienda de conectores, elige Semantic Scholar e instálalo. No hay paso Authorize with Provider.
2. Recomendado: solicita una clave gratuita con el formulario de https://www.semanticscholar.org/product/api#api-key-form. Semantic Scholar revisa cada solicitud, normalmente en pocos días. Pega la clave en SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY: se envía en la cabecera x-api-key y da al conector una cuota propia, que empieza en 1 petición por segundo.
3. Compruébalo con semantic_scholar_list_dataset_releases: lista las fechas de publicación de los conjuntos de datos masivos.

ID de artículos y autores: todas las herramientas de artículos aceptan el ID de Semantic Scholar de 40 caracteres o un ID externo con prefijo: DOI:10.18653/v1/N18-3011, ARXIV:2106.15928, PMID:19872477, PMCID:2323736, CorpusId:215416146, MAG:112218234, ACL:W12-3903 o URL:https://arxiv.org/abs/2106.15928. Los ID de autor son números como 1741101.

Qué lee:

• Más de 200 millones de artículos científicos de todas las disciplinas: búsqueda por relevancia con palabras sencillas, filtrada por año o fecha, publicación, campo de estudio, tipo de publicación, PDF en acceso abierto y mínimo de citas; búsqueda masiva con sintaxis booleana, ordenada por citas o fecha; la mejor coincidencia para un título, con su matchScore; sugerencias para un título incompleto.
• Un artículo: título, resumen, resumen de IA (tldr), autores, publicación, año, número de citas y referencias, PDF en acceso abierto e ID externos. Hasta 500 artículos en una llamada.
• El grafo de citas: quién cita un artículo (citingPaper) y qué cita (citedPaper), con las frases que citan (contexts), el motivo (intents: background, methodology, result) e isInfluential para las citas que se apoyan en el trabajo.
• Autores: búsqueda por nombre, perfil con afiliaciones, página web, número de artículos y citas e índice h, sus artículos en un rango de fechas, hasta 1.000 autores en una llamada. Varios perfiles pueden compartir nombre, así que la IA compara afiliaciones y número de artículos antes de elegir.
• Recomendaciones a partir de un artículo, o de una lista de artículos que gustaron y, si se quiere, de otros que no.
• Fragmentos del texto completo: pasajes de unas 500 palabras con sección y puntuación, de artículos en acceso abierto cuyo texto tiene Semantic Scholar.
• Las versiones de los conjuntos de datos masivos y los conjuntos que contiene cada una.

Formatos de datos: el parámetro fields elige qué se devuelve, separado por comas y sin espacios; cada herramienta tiene un valor por defecto compacto. Los campos anidados usan un punto, por ejemplo authors.affiliations. abstract, tldr y citationStyles (BibTeX) hacen las respuestas grandes, así que la IA solo los pide cuando hacen falta. year es el año de publicación y publicationDate la fecha YYYY-MM-DD cuando se conoce. citationCount cuenta todos los artículos que citan, influentialCitationCount solo los influyentes. openAccessPdf.url es un PDF gratuito cuando existe, y externalIds contiene DOI, ArXiv, PubMed y otros ID. Cita Semantic Scholar y el DOI o la URL del artículo.

Paginación: las listas traen offset y next; la IA vuelve a llamar con offset igual a next hasta que falta next. La búsqueda por relevancia devuelve hasta 100 artículos por página y llega como máximo a 1.000 resultados. La búsqueda masiva devuelve hasta 1.000 artículos por llamada y pagina con token hasta 10 millones.

Solo lectura: todas las herramientas solo leen (las de lote y recomendaciones son lecturas enviadas por POST), así que no hay nada que confirmar y ninguna herramienta queda desactivada al instalar.

Límites: sin clave, la cuota compartida responde 429 cuando está saturada: la IA espera unos segundos y lo vuelve a intentar, o añades una clave. Con clave, la cuota por defecto es de 1 petición por segundo.

Errores frecuentes: 400 indica un campo o parámetro incorrecto. 404 significa un ID de artículo o autor desconocido, o "Title match not found" cuando ningún título se parece lo suficiente. 403 significa que la clave es incorrecta o está desactivada.

El conector no descarga los archivos de los conjuntos de datos masivos (necesitan clave y ocupan muchos gigabytes) y no devuelve los vectores de embedding de cada artículo.

Paso 2 — Instalar el adapter

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Paso 3 — Añadir el conector en Microsoft Copilot

La URL de tu servidor: en AnythingMCP abre MCP Servers → el servidor donde está este conector y copia su URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Úsala donde esta guía muestra YOUR_SERVER_ID.

Microsoft Copilot usa servidores MCP a través de agentes creados en Copilot Studio: añades AnythingMCP a un agente como herramienta y luego publicas el agente en Microsoft 365 Copilot y Teams. Copilot Studio se conecta desde la nube de Microsoft por Streamable HTTP, que AnythingMCP admite.

1. En Copilot Studio, abre tu agente (o crea uno), ve a Tools y elige Add a tool → New tool → Model Context Protocol.
2. Escribe un Server name (por ejemplo AnythingMCP), una Server description que diga qué hace el conector y la Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. Copilot Studio usa la descripción para decidir cuándo llamar al servidor.
3. En la autenticación, elige API key, pon Type en Header y X-API-Key como nombre de la cabecera, y selecciona Create.
4. En Add tool, elige Create a new connection, pega una clave de API MCP de AnythingMCP (MCP Servers → tu servidor → API keys) y selecciona Add to agent.
5. Pruébalo en el panel Test del agente: pide algo que necesite las herramientas de Semantic Scholar.
6. Selecciona Publish y luego Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams, deja marcada Make agent available in Microsoft Copilot y elige Add channel. See agent in Teams lo instala para ti; en Microsoft 365 Copilot, escribe @ y elige el agente.

¿Prefieres que cada persona inicie sesión? En lugar de la clave de API elige OAuth 2.0 → Dynamic discovery: cada usuario inicia sesión en AnythingMCP la primera vez que el agente lo llama.

¿Lo alojas tú mismo? Usa la dirección HTTPS pública de tu instancia en lugar de https://cloud.anythingmcp.com. Copilot Studio se conecta desde la nube de Microsoft, así que localhost no funciona.

Herramientas disponibles

Ejemplos de prompts

• "Encuentra los artículos más citados sobre retrieval-augmented generation desde 2022 y resume cada uno en una frase."
• "¿Qué artículos citan "Attention Is All You Need" por su metodología y qué dicen las frases que lo citan?"
• "Muéstrame el índice h, la afiliación y los cinco artículos más citados de Yoshua Bengio."
• "Me gustaron estos tres artículos sobre predicción de la estructura de proteínas: recomiéndame diez más."
• "Busca pasajes en artículos de acceso abierto que traten el warmup de la tasa de aprendizaje y la estabilidad del entrenamiento."

FAQ

¿Para qué Copilot es? Para Microsoft 365 Copilot en el trabajo, mediante agentes de Copilot Studio. La app de Microsoft Copilot para cuentas personales no permite añadir tu propio servidor MCP.

¿Qué necesito? Una cuenta de trabajo con acceso a Copilot Studio (licencia o prueba) para crear el agente. Quien lo use en Microsoft 365 Copilot o Teams necesita acceso al agente: compártelo o pide a un administrador que lo publique para la organización. Si tu organización aplica directivas de datos a los conectores de Power Platform, también cubren los servidores MCP.

El agente no llama a las herramientas. Comprueba que el nombre de la cabecera sea exactamente X-API-Key y que la clave pertenezca al mismo servidor MCP que la URL, y escribe una Server description concreta: Copilot Studio la usa para decidir cuándo llamar al servidor. Vuelve a publicar el agente después de cada cambio; en un chat abierto, escribe "start over" para usar la nueva versión.

Siguientes pasos

• Página del conector
• Conectar a Claude
• Conectar a ChatGPT
• Conectar a Cursor
• Conectar a Gemini
• Conectar a Meta Muse