Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Academic papers, reference verification and research data for AI agents.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
https://scholarmuse.ai/mcpFühre das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http scholarmuse https://scholarmuse.ai/mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"scholarmuse": {
"url": "https://scholarmuse.ai/mcp"
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"scholarmuse": {
"type": "http",
"url": "https://scholarmuse.ai/mcp"
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
https://scholarmuse.ai/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto TopLocalAI bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 23 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
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Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Academic research tools for the AI agent you already use.
ScholarMuse connects AI agents to academic papers, reference verification, research datasets, grants, biological and chemical information, and scientific figure tools through one remote MCP endpoint. It provides access to 50+ research sources; upstream availability varies.
This repository contains public connection manifests, documentation and branding for the hosted service. The hosted service implementation is not included.
gemini extensions install https://github.com/TopLocalAI/scholarmuse-mcp
Complete the browser sign-in when prompted. If needed, use /mcp auth scholarmuse to start authentication. The extension does not bypass tool confirmation.
Add https://scholarmuse.ai/mcp as a remote Streamable HTTP MCP server and complete OAuth sign-in. See the client-specific setup guides for exact steps. The root plugin.json and mcp.json implement Agent Plugins 1.0.0; .cursor-plugin/plugin.json and .mcp.json provide Cursor-compatible metadata.
Start with list_capabilities to inspect available tools and get_balance to check credits. Both are free. Most research data tools are read-only; figure creation and editing create generated assets and consume credits. Ask for explicit user approval before paid figure work.
ScholarMuse is a hosted freemium service. Data calls generally cost 1–2 credits; batch verification costs depend on item count. New accounts receive 300 trial credits valid for 30 days, and free accounts receive 30 credits per month. Figure generation costs 100 credits and requires a paid plan or credit pack. Check current pricing and the per-tool costs before use.
If credits are insufficient, the server returns structured details and a top-up link. Do not retry paid calls automatically. Upstream failures and partial results must be surfaced accurately with source attribution.
Developers may also use the REST API documentation and OpenAPI schema.