In breve
Letteratura scientifica da Semantic Scholar, senza chiave: cerca tra oltre 200 milioni di articoli con abstract e riassunti AI, risolvi titoli e DOI, segui citazioni e riferimenti con le frasi che citano, leggi i profili degli autori con h-index, ottieni raccomandazioni di articoli e cerca snippet nel testo completo. Solo lettura; una chiave gratuita aggiunge una quota propria.
Configurazione guidata
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Avvia la prova gratuita su AnythingMCP Cloud, collega Semantic Scholar con la configurazione guidata e aggiungi il tuo URL MCP al tuo assistente AI. Senza codice e senza server da gestire.
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Prompt di esempio per Semantic Scholar
Clicca su un prompt per copiarlo. Incollalo in Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot o OpenClaw per eseguirlo contro questo connettore.
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git clone, niente server locale.
Semantic Scholar
Letteratura scientifica da Semantic Scholar, senza chiave: cerca tra oltre 200 milioni di articoli con abstract e riassunti AI, risolvi titoli e DOI, segui citazioni e riferimenti con le frasi che citano, leggi i profili degli autori con h-index, ottieni raccomandazioni di articoli e cerca snippet nel testo completo. Solo lettura; una chiave gratuita aggiunge una quota propria.
Setup
Funziona senza chiave: la configurazione richiede meno di un minuto. Il connettore legge la Semantic Scholar Academic Graph API dell'Allen Institute for AI (https://api.semanticscholar.org). Risponde senza account né chiave, da una quota condivisa da tutti i chiamanti senza chiave, quindi nelle ore di punta arriva spesso 429 (Too Many Requests).
- Nello store dei connettori scegli Semantic Scholar e installalo. Non c'è nessun passaggio Authorize with Provider.
- Consigliato: richiedi una chiave gratuita con il modulo su https://www.semanticscholar.org/product/api#api-key-form. Semantic Scholar esamina ogni richiesta, di solito entro pochi giorni. Inserisci la chiave in
SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY: viene inviata come headerx-api-keye dà al connettore una quota propria, a partire da 1 richiesta al secondo. - Verificalo con
semantic_scholar_list_dataset_releases: elenca le date di rilascio dei dataset completi.
ID di articoli e autori: ogni tool sugli articoli accetta l'ID Semantic Scholar di 40 caratteri o un ID esterno con prefisso: 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. Gli ID degli autori sono numeri come 1741101.
Cosa legge:
- Oltre 200 milioni di articoli scientifici di ogni disciplina: ricerca per rilevanza con parole semplici, filtrata per anno o data, sede di pubblicazione, campo di studio, tipo di pubblicazione, PDF open access e numero minimo di citazioni; ricerca bulk con sintassi booleana, ordinata per citazioni o data; la corrispondenza migliore per un titolo, con il suo
matchScore; suggerimenti per un titolo incompleto. - Un articolo: titolo, abstract, riassunto AI (tldr), autori, sede, anno, numero di citazioni e riferimenti, PDF open access e ID esterni. Fino a 500 articoli in una sola chiamata.
- Il grafo delle citazioni: chi cita un articolo (
citingPaper) e cosa cita (citedPaper), con le frasi che citano (contexts), il motivo (intents: background, methodology, result) eisInfluentialper le citazioni che si basano sul lavoro. - Autori: ricerca per nome, profilo con affiliazioni, homepage, numero di articoli e citazioni e h-index, i loro articoli in un intervallo di date, fino a 1.000 autori in una chiamata. Più profili possono avere lo stesso nome, quindi l'AI confronta affiliazioni e numero di articoli prima di scegliere.
- Raccomandazioni a partire da un articolo, o da un elenco di articoli apprezzati ed eventualmente di articoli da evitare.
- Snippet del testo completo: passaggi di circa 500 parole con sezione e punteggio, dagli articoli open access di cui Semantic Scholar ha il testo.
- I rilasci dei dataset completi e i dataset contenuti in ciascuno.
Formati dei dati: il parametro fields sceglie cosa viene restituito, separato da virgole senza spazi; ogni tool ha un default compatto. I campi annidati usano il punto, per esempio authors.affiliations. abstract, tldr e citationStyles (BibTeX) rendono le risposte pesanti, quindi l'AI li chiede solo quando servono. year è l'anno di pubblicazione e publicationDate la data YYYY-MM-DD, se nota. citationCount conta tutti gli articoli che citano, influentialCitationCount solo quelli influenti. openAccessPdf.url è un PDF gratuito, quando presente, e externalIds contiene DOI, ArXiv, PubMed e altri ID. Cita Semantic Scholar e il DOI o l'URL dell'articolo.
Paginazione: le liste riportano offset e next; l'AI richiama con offset uguale a next finché next non manca. La ricerca per rilevanza restituisce fino a 100 articoli per pagina e arriva al massimo a 1.000 risultati. La ricerca bulk restituisce fino a 1.000 articoli per chiamata e scorre con token fino a 10 milioni.
Solo lettura: ogni tool legge soltanto (i tool batch e di raccomandazione sono letture inviate in POST), quindi non c'è nulla da confermare e nessun tool è disattivato all'installazione.
Limiti: senza chiave la quota condivisa risponde 429 quando è sotto carico: l'AI aspetta qualche secondo e riprova, oppure aggiungi una chiave. Con la chiave la quota predefinita è di 1 richiesta al secondo.
Errori comuni: 400 indica un campo o un parametro errato. 404 significa un ID di articolo o autore sconosciuto, oppure "Title match not found" quando nessun titolo è abbastanza simile. 403 significa che la chiave è errata o disattivata.
Il connettore non scarica i file dei dataset completi (richiedono una chiave e pesano molti gigabyte) e non restituisce i vettori di embedding dei singoli articoli.
Prerequisiti: (nessuna obbligatoria; facoltativa: SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY)
Installazione locale del connettore
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
Apri http://localhost:3000/connectors/store, scegli Semantic Scholar e installalo. La chiave facoltativa può restare vuota.
Tool disponibili
| Tool | What it does |
|---|---|
semantic_scholar_search_papers | Search Semantic Scholar papers by relevance with plain words (no query syntax), optionally filtered by year or date, venue, field of study… |
semantic_scholar_bulk_search_papers | Bulk search of Semantic Scholar papers with boolean syntax over titles and abstracts, sorted by paperId, publication date or citation count… |
semantic_scholar_match_paper_title | Find the single Semantic Scholar paper whose title best matches a given title, with its matchScore |
semantic_scholar_autocomplete_papers | Suggest Semantic Scholar papers for a partial title as you type: id, title and a short authors-and-year hint for each match |
semantic_scholar_get_paper | Get one paper from Semantic Scholar by its Semantic Scholar id, DOI, arXiv, PubMed, PMC, MAG, ACL or corpus id or URL: title, abstract, AI… |
semantic_scholar_get_papers_batch | Get up to 500 Semantic Scholar papers in one call by their ids (any supported id form), in the order given; unknown ids come back as null |
semantic_scholar_get_paper_authors | List the authors of a Semantic Scholar paper with their ids and, on request, affiliations, h-index and paper counts |
semantic_scholar_get_paper_citations | List the papers that cite a given paper (citingPaper), with the citing sentences, citation intents and whether the citation is influential |
semantic_scholar_get_paper_references | List the papers a given paper cites (citedPaper), with the citing sentences, citation intents and whether the reference is influential |
semantic_scholar_search_authors | Search Semantic Scholar authors by name: author id, name, affiliations, paper count, citation count and h-index |
semantic_scholar_get_author | Get one Semantic Scholar author profile: name, affiliations, homepage, external ids, paper count, citation count and h-index |
semantic_scholar_get_authors_batch | Get up to 1,000 Semantic Scholar authors in one call by their ids, in the order given |
semantic_scholar_get_author_papers | List the papers of a Semantic Scholar author, optionally limited to a publication date range, with title, year, venue and citation counts |
semantic_scholar_recommend_for_paper | Recommend papers similar to one paper (Semantic Scholar Recommendations API), from recent papers or from all computer science papers |
semantic_scholar_recommend_papers | Recommend papers from a list of papers the reader liked (positive examples) and, optionally, papers to steer away from (negative examples) |
semantic_scholar_search_snippets | Search the full text of papers for passages of about 500 words (title, abstract and body, without captions and bibliography) that best… |
semantic_scholar_list_dataset_releases | List the release dates of the Semantic Scholar Academic Graph bulk datasets (e.g. 2026-10-27), oldest first |
semantic_scholar_get_dataset_release | List the bulk datasets in one Semantic Scholar release (papers, abstracts, authors, citations, embeddings, s2orc and others) with a short… |
Esempi di prompt
- "Trova gli articoli più citati sulla retrieval-augmented generation dal 2022 e riassumi ciascuno in una frase."
- "Quali articoli citano "Attention Is All You Need" per la metodologia, e cosa dicono le frasi che lo citano?"
- "Mostrami l'h-index, l'affiliazione e i cinque articoli più citati di Yoshua Bengio."
- "Mi sono piaciuti questi tre articoli sulla predizione della struttura delle proteine: consigliamene altri dieci."
- "Trova passaggi in articoli open access che parlano di warmup del learning rate e stabilità dell’addestramento."
Prossimi passi
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