Подключи Semantic Scholar MCP к Gemini CLI

💡 Без установки? Используйте cloud.anythingmcp.com напрямую. Войдите, нажмите Connectors → Semantic Scholar, установите его без ключа, создайте MCP API key, и готово. Без Docker, без git clone, без локального сервера.

Semantic Scholar + Gemini

Научная литература из Semantic Scholar без ключа: поиск по более чем 200 миллионам статей с аннотациями и AI-резюме, поиск статьи по названию и DOI, цитирования и ссылки вместе с цитирующими предложениями, профили авторов с индексом Хирша, рекомендации статей и поиск фрагментов в полных текстах. Только чтение; бесплатный ключ даёт собственную квоту.

Предварительные требования

Полные инструкции по настройке встроены в коннектор (видны в магазине при выборе коннектора). Требуемые переменные окружения:

(обязательных нет; необязательно: SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY)

Шаг 1 — Настройте коннектор

Работает без ключа: настройка занимает меньше минуты. Коннектор читает Semantic Scholar Academic Graph API от Allen Institute for AI (https://api.semanticscholar.org). API отвечает без аккаунта и ключа, из общего лимита для всех, кто обращается без ключа, поэтому в часы пик часто приходит 429 (Too Many Requests).

1. В магазине коннекторов выберите Semantic Scholar и установите его. Шага Authorize with Provider нет.
2. Рекомендуется: запросите бесплатный ключ через форму на https://www.semanticscholar.org/product/api#api-key-form. Semantic Scholar рассматривает каждую заявку, обычно за несколько дней. Вставьте ключ в SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY: он передаётся в заголовке x-api-key и даёт коннектору собственную квоту, для начала 1 запрос в секунду.
3. Проверьте его через semantic_scholar_list_dataset_releases: инструмент выводит даты выпусков массовых наборов данных.

Идентификаторы статей и авторов: все инструменты для статей принимают 40-символьный идентификатор Semantic Scholar или внешний идентификатор с префиксом: DOI:10.18653/v1/N18-3011, ARXIV:2106.15928, PMID:19872477, PMCID:2323736, CorpusId:215416146, MAG:112218234, ACL:W12-3903 или URL:https://arxiv.org/abs/2106.15928. Идентификаторы авторов: числа вроде 1741101.

Что он читает:

• Более 200 миллионов научных статей из всех областей: поиск по релевантности обычными словами с фильтрами по году или дате, изданию, области знаний, типу публикации, наличию PDF в открытом доступе и минимальному числу цитирований; массовый поиск с булевым синтаксисом и сортировкой по цитированиям или дате; лучшее совпадение для названия с его matchScore; подсказки по началу названия.
• Одна статья: название, аннотация, AI-резюме (tldr), авторы, издание, год, число цитирований и ссылок, PDF в открытом доступе и внешние идентификаторы. До 500 статей за один вызов.
• Граф цитирований: кто цитирует статью (citingPaper) и что цитирует она (citedPaper), с цитирующими предложениями (contexts), причиной (intents: background, methodology, result) и флагом isInfluential для цитирований, которые опираются на работу.
• Авторы: поиск по имени, профиль с аффилиациями, домашней страницей, числом статей и цитирований и индексом Хирша, их статьи за период, до 1 000 авторов за один вызов. У нескольких профилей может быть одно имя, поэтому ИИ сравнивает аффилиации и число статей, прежде чем выбрать.
• Рекомендации по одной исходной статье или по списку понравившихся статей, при желании с теми, которых стоит избегать.
• Фрагменты полных текстов: отрывки примерно по 500 слов с разделом и оценкой из статей открытого доступа, текст которых есть у Semantic Scholar.
• Выпуски массовых наборов данных и наборы, входящие в каждый выпуск.

Форматы данных: параметр fields задаёт, что вернуть, через запятую без пробелов; у каждого инструмента есть компактный набор по умолчанию. Вложенные поля пишутся через точку, например authors.affiliations. abstract, tldr и citationStyles (BibTeX) сильно увеличивают ответ, поэтому ИИ запрашивает их только при необходимости. year означает год публикации, publicationDate означает дату в формате YYYY-MM-DD, если известна. citationCount считает все цитирующие статьи, influentialCitationCount только влиятельные. openAccessPdf.url, если есть, ведёт на бесплатный PDF, а externalIds содержит DOI, ArXiv, PubMed и другие идентификаторы. Ссылайтесь на Semantic Scholar и DOI или URL статьи.

Постраничный вывод: списки возвращают offset и next; ИИ повторяет вызов с offset, равным next, пока next не исчезнет. Поиск по релевантности возвращает до 100 статей на страницу и доходит максимум до 1 000 результатов. Массовый поиск возвращает до 1 000 статей за вызов и листает через token до 10 миллионов.

Только чтение: все инструменты только читают (пакетные инструменты и рекомендации тоже читают, просто через POST), поэтому подтверждать нечего и при установке ни один инструмент не отключён.

Ограничения: без ключа общий лимит при нагрузке отвечает 429: ИИ ждёт несколько секунд и повторяет запрос, либо вы добавляете ключ. С ключом квота по умолчанию 1 запрос в секунду.

Частые ошибки: 400 называет неверное поле или параметр. 404 означает неизвестный идентификатор статьи или автора либо "Title match not found", если похожего названия нет. 403 означает, что ключ неверен или отключён.

Коннектор не скачивает файлы массовых наборов данных (для них нужен ключ, и весят они много гигабайт) и не возвращает векторы эмбеддингов отдельных статей.

Шаг 2 — Установите адаптер

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

Шаг 3 — Добавьте коннектор в Gemini

URL вашего сервера: в AnythingMCP откройте MCP Servers → сервер, на котором находится этот коннектор, и скопируйте его URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Используйте его везде, где в этом руководстве указано YOUR_SERVER_ID.

Gemini CLI читает MCP-серверы из ~/.gemini/settings.json (в Windows: %USERPROFILE%\.gemini\settings.json). Добавь:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. Создай MCP API-ключ в AnythingMCP в разделе MCP Servers → твой сервер → API keys и вставь его вместо YOUR_MCP_API_KEY.
2. Сохрани файл и перезапусти gemini.
3. Выполни /mcp в Gemini CLI (или gemini mcp list в терминале): anythingmcp должен отображаться как подключённый.
4. Начинай писать промпты: Gemini CLI теперь может вызывать инструменты Semantic Scholar.

Доступные инструменты

Примеры запросов

• «Найди самые цитируемые статьи о retrieval-augmented generation с 2022 года и перескажи каждую одним предложением.»
• «Какие статьи цитируют «Attention Is All You Need» из-за методологии и что говорится в цитирующих предложениях?»
• «Покажи индекс Хирша, аффилиацию и пять самых цитируемых статей Yoshua Bengio.»
• «Мне понравились эти три статьи о предсказании структуры белков: порекомендуй ещё десять.»
• «Найди отрывки в статьях открытого доступа, где обсуждаются warmup скорости обучения и стабильность обучения.»

FAQ

Где Gemini CLI ищет MCP-серверы? В ~/.gemini/settings.json для твоего пользователя или в .gemini/settings.json внутри проекта. gemini mcp list показывает каждый сервер и статус подключения.

Следующие шаги

• Страница коннектора
• Подключить к Claude
• Подключить к ChatGPT
• Подключить к Cursor
• Подключить к Meta Muse
• Подключить к Microsoft Copilot