Code of Paper
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Find GitHub implementations of arXiv research papers — paper lookup, ranked code, search.
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i아주 새로움↓ 20/주 · ★ –
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
- 전송 방식: stdio
- 카테고리: 검색 및 AI 기억
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
설치하기 전에
- 기본 점검: 1개 중 1개 통과
- 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
- 직접 입력할 값:
CODEOFPAPER_API_URL
필요한 것
- PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"codeofpaper": {
"command": "uvx",
"args": [
"codeofpaper"
],
"env": {
"CODEOFPAPER_API_URL": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add codeofpaper --env CODEOFPAPER_API_URL=your-value -- uvx codeofpaper실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"codeofpaper": {
"command": "uvx",
"args": [
"codeofpaper"
],
"env": {
"CODEOFPAPER_API_URL": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"codeofpaper": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"codeofpaper"
],
"env": {
"CODEOFPAPER_API_URL": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
직접 입력할 값
CODEOFPAPER_API_URLenvOverride the API base URL (default https://api.codeofpaper.com).
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 isagelswann 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- … 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5692개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5692개 중 15%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5692개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Code of Paper, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.3.2)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
대안
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Code of Paper CLI
Maintenance mode. This CLI and MCP server are not actively developed. They keep working as long as api.codeofpaper.com is up; issues may go unanswered.
Discover GitHub implementations of research papers — from the terminal.
Search 181k+ arXiv papers and find their code on GitHub. Works for humans and AI agents alike.
Install
pip install codeofpaper
Or with pipx for isolated installs:
pipx install codeofpaper
Requires Python 3.10+. No API key needed — works anonymously at 60 requests/minute.
Quick Start
# Search for papers
codeofpaper search "vision transformers"
Get paper details (arXiv IDs or full URLs both work)
codeofpaper paper 2010.11929 codeofpaper paper https://arxiv.org/abs/2010.11929
Find code implementations
codeofpaper code 1706.03762
Browse trending papers with code
codeofpaper trending --has-code
JSON output for scripts and agents
codeofpaper -o json trending | jq '.trending[] | {title, stars: .max_stars}'
One-shot reproducibility context for an agent: paper + confident repos
(with tier + framework + license) + fork-graph in a single JSON payload.
codeofpaper -o json paper 2010.11929 | jq '{title, repos: [.repos[] | {full_name, tier}], forks: [.fork_graph[] | .full_name]}'
Literature review in one command
codeofpaper research "reinforcement learning" --depth deep
Output Formats
Use -o / --output before the subcommand:
codeofpaper -o json paper 2010.11929
codeofpaper -o quiet search "attention" | head -5 codeofpaper -o csv trending --has-code > papers.csv
| Format | Flag | Use case |
|---|---|---|
| Table | -o table | Human reading (default) |
| JSON | -o json | Scripts, jq pipelines, full response data |
| Quiet | -o quiet | IDs only, one per line — pipe into other commands |
| JSONL | -o jsonl | Streaming, append to files, batch processing |
| BibTeX | -o bibtex | Citation managers, LaTeX bibliographies |
| CSV | -o csv | Spreadsheets, pandas, data analysis |
The shorthand -q is equivalent to -o quiet:
codeofpaper -q search "transformers" | head -3
You can set a default format via config so you don't need -o every time:
codeofpaper auth setup # then edit ~/.config/codeofpaper/config.json
Commands
Discovery
| Command | Description | Example |
|---|---|---|
search | Full-text paper search | codeofpaper search "vision transformers" --has-code |
paper | Paper details by arXiv ID or URL | codeofpaper paper 2010.11929 |
code | GitHub repos implementing a paper | codeofpaper code 1706.03762 |
similar | Semantically similar papers | codeofpaper similar 2010.11929 |
suggest | Autocomplete / quick lookup | codeofpaper suggest "attention" |
random | Random interesting paper | codeofpaper random --quality high |
Browsing
| Command | Description | Example |
|---|---|---|
trending | Trending papers by category | codeofpaper trending --category cs.CV --sort hot |
categories | List categories or get details | codeofpaper categories cs.AI |
conferences | List all conference series | codeofpaper conferences |
conference | Papers from a specific conference | codeofpaper conference neurips_2024 --has-code |
code-drops | Recent conference papers with new code | codeofpaper code-drops --days 7 |
repo | Reverse lookup: repo → paper | codeofpaper repo google-research/vision_transformer |
open | Open paper or repo in browser | codeofpaper open 2010.11929 --code |
Bulk Operations
| Command | Description | Example | |
|---|---|---|---|
research | Structured research overview | codeofpaper research "RL" --depth deep | |
batch | Process multiple IDs from stdin/file | `cat ids.txt \ | codeofpaper batch paper` |
export | Paginated bulk export | codeofpaper export trending -o csv > out.csv |
Configuration
| Command | Description | Example |
|---|---|---|
auth | Manage API key (setup/status/clear) | codeofpaper auth status |
status | Check API health and stats | codeofpaper status |
Command Details
search
codeofpaper search "reinforcement learning" --sort has_code --has-code
codeofpaper search "GAN" --limit 20 --offset 10
Options: --limit, --offset, --sort (relevant, recent, has_code), --has-code, --category.
research
Multi-step orchestrated overview of a research topic:
codeofpaper research "vision transformers" --depth deep
| Depth | Steps | API calls |
|---|---|---|
shallow | Search only + landscape statistics | 1 |
medium | Search + repos for top papers (default) | ~6 |
deep | Search + repos + similar papers from #1 | ~8 |
batch
Process multiple queries or IDs from a file or stdin. Always outputs JSONL regardless of -o:
# From a file
codeofpaper batch paper ids.txt
From stdin
echo -e "2010.11929\n1706.03762" | codeofpaper batch paper
Pipe from another command
codeofpaper -q similar 2010.11929 | codeofpaper batch code
Supported commands: paper, search, code, similar, suggest.
Each line produces one JSON object:
{"input": "2010.11929", "status": "ok", "data": {...}}
{"input": "9999.99999", "status": "error", "error": "Not found"}
Options: --delay (seconds between calls, default 0.5).
export
Paginated bulk export from trending, conference, or search:
codeofpaper export trending --category cs.CV --has-code -o csv > cv.csv
codeofpaper export conference neurips_2024 --has-code -o bibtex > neurips.bib codeofpaper export search "transformers" --max 500 -o jsonl > data.jsonl
Auto-paginates through results (100 per page, 0.5s delay). Options: --max (default 200), --has-code, --category, --days.
Agent Integration
The CLI is designed for AI agent consumption. Key features:
Stable Exit Codes
Agents can branch on exit codes without parsing error messages:
| Exit Code | Meaning | Agent Action |
|---|---|---|
| 0 | Success | Parse stdout |
| 1 | General error | Log and report |
| 2 | Connection error | Retry with backoff |
| 3 | Not found (404) | Skip or try different ID |
| 4 | Rate limited (429) | Wait and retry |
| 5 | Auth required (401/403) | Run codeofpaper auth setup |
Machine-Readable Output
# JSON for structured parsing
codeofpaper -o json paper 2010.11929 | jq '.title'
Quiet mode for ID lists
codeofpaper -q search "attention" | head -5
JSONL for streaming
codeofpaper -o jsonl trending --has-code | while read -r line; do echo "$line" | jq -r '.arxiv_id' done
HTTP Cache
Responses are cached on disk for 30 minutes (~/.cache/codeofpaper/http/), so repeated calls are instant and free.
MCP Server (optional)
Code of Paper ships an optional Model Context Protocol server that exposes paper / code lookup as tools to any MCP-compatible agent — Claude Desktop, Cursor, Continue, Cline, Zed, etc.
Install with the mcp extra:
pip install 'codeofpaper[mcp]'
or, with uv:
uv tool install 'codeofpaper[mcp]'
This adds a codeofpaper-mcp entry point that speaks MCP over stdio.
Wire into Claude Desktop
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS), %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows), or ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json (Linux):
{
"mcpServers": { "codeofpaper": { "command": "uvx", "args": ["--from", "codeofpaper[mcp]", "codeofpaper-mcp"] } } }
This pulls + runs the server on demand — no global install needed. If you've already pip install'd the package, you can replace the command with just "codeofpaper-mcp" and drop args.
Wire into Cursor / Continue / Cline
Most MCP clients accept the same shape:
{
"mcpServers": { "codeofpaper": { "command": "codeofpaper-mcp", "env": { "CODEOFPAPER_API_URL": "https://api.codeofpaper.com" } } } }
Tools exposed
| Tool | Purpose |
|---|---|
paper_lookup(paper_id_or_url) | Paper metadata + confident-tier repos |
code_for_paper(paper_id_or_url, limit, include_possible) | Ranked GitHub repos implementing a paper |
search_papers(query, limit, year, venue, has_code) | Free-text paper search with filters |
All tools are read-only, return plain JSON, and surface API errors as {"error": "...", "status": N} rather than throwing — agents get structured output either way.
Common Workflows
Core Discovery
# Find papers with code about a topic
codeofpaper search "reinforcement learning" --sort has_code --has-code
Get the best repo for a specific paper
codeofpaper code 1706.03762
Accepts arXiv URLs — no need to extract the ID
codeofpaper paper https://arxiv.org/abs/2010.11929
Reverse lookup: what paper does this repo implement?
codeofpaper repo google-research/vision_transformer
Open a paper in the browser, or jump straight to its code
codeofpaper open 2010.11929 codeofpaper open 2010.11929 --code
Browsing & Monitoring
# What's trending in computer vision?
codeofpaper trending --category cs.CV --sort hot
Conference papers that just got new code
codeofpaper code-drops --days 7
NeurIPS 2024 oral papers with code
codeofpaper conference neurips_2024 --track oral --has-code
Daily monitoring: what's new in my field?
codeofpaper trending --category cs.CV --days 1 -o json >> ~/research/daily_cv.jsonl
Composable Pipelines
# Find implementations of a paper's related work
codeofpaper similar 2010.11929 -o quiet | codeofpaper batch code
Batch process a reading list
cat reading_list.txt | codeofpaper batch paper > enriched.jsonl
Cross-reference with GitHub CLI
codeofpaper code 1706.03762 -o quiet | head -1 | xargs gh repo view
Export conference papers as BibTeX
codeofpaper export conference neurips_2024 --has-code -o bibtex > neurips2024_code.bib
Bulk export a category for meta-analysis
codeofpaper export trending --category cs.CV --has-code --days 365 -o csv > cv_with_code.csv
Multi-Step Scripts
# Find a paper → get top repo → clone it
REPO=$(codeofpaper search "attention is all you need" -o quiet | head -1 | \ xargs codeofpaper code -o json | jq -r '.top_repos[0].full_name') gh repo clone "$REPO"
Discover a random paper and explore its neighborhood
ID=$(codeofpaper random --quality high -o quiet) codeofpaper paper "$ID" codeofpaper similar "$ID" codeofpaper code "$ID"
Quick paper lookup in a script
ARXIV_ID="2010.11929" TITLE=$(codeofpaper -o json paper "$ARXIV_ID" | jq -r '.title') echo "Paper: $TITLE"
Configuration
Config is stored as JSON via platformdirs:
| OS | Path |
|---|---|
| Linux | ~/.config/codeofpaper/config.json |
| macOS | ~/Library/Application Support/codeofpaper/config.json |
| Windows | %APPDATA%\codeofpaper\config.json |
Fields:
{
"api_url": "https://api.codeofpaper.com", "api_key": null, "default_format": "table", "ca_bundle": null }
No config file needed — everything works out of the box with sensible defaults.
Priority Chain
Options are resolved in this order (first wins):
- CLI flag (
--api-url,--api-key,--ca-bundle,-o) - Environment variable (
CODEOFPAPER_API_URL,CODEOFPAPER_API_KEY, `CODEOFP
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요