Paper MCP

Name: Paper MCP
Author: MCPServings

de MCPServingsversión 0.5.0i★ –iSe ejecuta en la nube

Nombre en el registroio.github.MCPServings/paper-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Search arXiv/Semantic Scholar/OpenAlex + medical evidence (PubMed/Europe PMC) + LaTeX/PDF tools.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

Conexión: Se ejecuta en la nube
Transporte: Streamable HTTP
Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en el servidor del creador: lo que le pidas pasa por su servidor.
El registro no indica ninguna clave que completar.

Necesitas

Se ejecuta en la nubeNo hay nada que instalar; se conecta por internet

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:

Abre Settings → Connectors
Presiona Add custom connector
Pega la dirección de abajo y presiona Add
Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador

https://latex-tools.online/mcp

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add --transport http paper https://latex-tools.online/mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "paper": {
      "url": "https://latex-tools.online/mcp"
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "paper": {
      "type": "http",
      "url": "https://latex-tools.online/mcp"
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:

Abre ChatGPT en la web → Settings → Connectors (Apps)
Presiona Create o Add (en algunos planes primero hay que activar Developer mode en Advanced)
Pega la dirección de abajo, ponle un nombre y guarda
Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador

https://latex-tools.online/mcp

Los nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub MCPServings, dueña del repo
… Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
… Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
… Aún sin revisar
El endpoint responde
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
… Aún sin revisar
Inicio de sesión con OAuth
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
… Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

Más estrellas que el 0% de los otros 5652 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 18% de los otros 5652 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5652 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Paper MCP?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.5.0) llegó al registro hace 5 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado ayer

Instalar

Codebase Memory

de DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 21 días

Instalar

Exa

de exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado

Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

paper-mcp

Remotely-callable MCP server for academic paper search, full-text retrieval & image→LaTeX, served at https://latex-tools.online/mcp.

Three corpora behind one normalized interface:

`arxiv` (default) — search, metadata, and full-text (HTML / markdown / LaTeX source)
`semanticscholar` (alias s2) — the full S2 API surface: citation graph, authors, recommendations, full-text snippets, bulk datasets
`openalex` (alias oa) — 316M all-field works: citation graph, authors with h-index, institutions, topics, influence metrics

Plus a unified `search_all` that fuses all three corpora, image→LaTeX OCR, and LaTeX lint + PDF→text tooling.

Tools (41)

Generic / source-agnostic (8)

Tool	Purpose
`search_all(query, max_results=10, sources='arxiv,semanticscholar,openalex')`	Unified search. Fans out to all three corpora concurrently, de-duplicates the same work (by DOI/title) and re-ranks with Reciprocal Rank Fusion. Each hit carries `sources` (who found it) + an `ids` map for follow-up calls. Prefer this for broad lookups.
`search_papers(query, source='arxiv', max_results=10, sort_by='relevance')`	Single-corpus search. arXiv `query` accepts plain text or field syntax (`ti:` `au:` `cat:cs.CL` `abs:` + AND/OR).
`get_paper(paper_id, source='arxiv')`	One paper's full record. S2 id accepts S2 id / `DOI:` / `ARXIV:` / `CorpusId:`.
`search_by_author(author, source='arxiv')`	Papers by author, newest first.
`list_recent(category, source='arxiv')`	Latest in a category (arXiv code or S2 field of study).
`list_categories(source='arxiv')`	Common category codes.
`read_paper(paper_id, format='markdown')`	FULL text (arXiv). `markdown` = body with formulas as $LaTeX$ ; `html` = raw LaTeXML page; `latex` = original manuscript `.tex` source.
`list_paper_sources()`	Available corpora.

read_paper fetch chain: arxiv.org/html/{id} → ar5iv fallback (markdown/html), or arxiv.org/e-print/{id} tarball main .tex (latex). Formulas are recovered from the LaTeXML alttext invariant.

Medical / evidence-graded (1)

Tool Purpose

`search_medical(query, study_types='rct,meta-analysis,systematic-review', year_from=0, max_results=10, fetch_fulltext=True)` Clinical literature search. Queries PubMed, filters by research type via Publication-Type tags and re-ranks by the evidence pyramid (meta-analysis / systematic review > RCT > cohort > ...), so real trials surface above high-cited reviews/guidelines that pure-citation ranking floats up. Open-access full text is attached from Europe PMC by PMID. If the type filter yields nothing it auto-relaxes (flagged filter_relaxed). query is English keyword/boolean text — do NL/multilingual query understanding upstream. Backed by NCBI E-utilities + Europe PMC (both free, no key required).

Image → LaTeX (3)

Turn a formula or table image back into LaTeX (e.g. a figure cropped from a paper) without needing your own vision model. Backed by the co-located recognize service (PaddleOCR-VL / DeepSeek-OCR / texify).

Tool	Purpose
`recognize_formula(image_url=... or image_base64=..., model='deepseek-ocr')`	Formula image → LaTeX. `image_url` is downloaded server-side (with SSRF guards). Returns `{latex, model, elapsed_ms}`.
`recognize_table(image_url=... or image_base64=..., model='deepseek-ocr')`	Table image → LaTeX `tabular`.
`list_ocr_models()`	Available OCR models (`deepseek-ocr`, `paddleocr-vl`, `texify`).

LaTeX tooling (3)

Companions to the LaTeX/PDF web tools at latex-tools.online — same backends, exposed over MCP.

Tool	Purpose
`lint_latex(code)`	Check a LaTeX snippet for errors and return an auto-fixed version. Returns `{errors, fixed_code, summary_en, summary_zh, elapsed_ms}`.
`extract_pdf(pdf_url=... or pdf_base64=..., formula=True, table=True)`	PDF → clean Markdown/LaTeX text via MinerU (useful for papers with no open-access full text). `pdf_url` is downloaded server-side (SSRF-guarded). Content-addressed + cached: a recently-seen or small PDF returns `content` in one call; a fresh PDF (MinerU is GPU-heavy, minutes) returns `status='running'` + a `task_id`.
`extract_pdf_result(task_id)`	Fetch an `extract_pdf` job by `task_id`. Returns `content` once `status='done'`; while `'running'`, `content` is null — call again shortly.

OpenAlex (8)

Works: get_openalex_work · get_openalex_citations · get_openalex_references · search_openalex_works (filters: year range, open-access, min-citations, institution)
Authors/Institutions: search_openalex_authors · search_openalex_institutions
Analytics: get_openalex_trends · list_openalex_topics

Semantic Scholar (18)

Graph: get_paper_citations · get_paper_references · get_paper_authors
Lookup: match_paper_title · autocomplete_papers
Bulk: search_papers_bulk (≤1000, sortable, token paging) · get_papers_batch
Authors: search_authors · get_author · get_author_papers · get_authors_batch
Full-text: search_snippets (search inside paper body)
Recommend: recommend_papers_for_paper · recommend_papers_from_examples
Datasets: list_dataset_releases · get_dataset_release · get_dataset_download_links · get_dataset_diffs

Layout

paper_mcp/

server.py FastMCP server (tool registrations + instructions) models.py normalized Paper model aggregate.py cross-source fusion (dedup + Reciprocal Rank Fusion) sources/ base.py source registry (get_source / list_sources) arxiv.py arXiv Atom API + read_paper (HTML/markdown/latex) semanticscholar.py Semantic Scholar full API surface openalex.py OpenAlex REST API (works/authors/institutions/topics) recognize.py image→LaTeX client over the co-located recognize service latextools.py lint + PDF-extract clients over the latex-tools.online services pyproject.toml

Run locally

cd paper-mcp

python -m venv .venv && . .venv/bin/activate pip install -e . PAPER_MCP_PORT=9400 python -m paper_mcp.server

MCP endpoint at http://127.0.0.1:9400/mcp (JSON-RPC; a plain GET returns 406)

Env

Var	Default	Notes
`PAPER_MCP_HOST`	`127.0.0.1`
`PAPER_MCP_PORT`	`9400`
`PAPER_MCP_PATH`	`/mcp`
`SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY`	—	optional; raises S2 rate limit.
`MCP_MAX_PER_HOUR`	`300`	Direct-client JSON-RPC POST budget per IP.
`MCP_WORKER_MAX_PER_HOUR`	`300`	Trusted reverse-proxy Worker budget per HMAC-derived connection key. Raw keys are not retained.
`MCP_WORKER_SHARED_MAX_PER_HOUR`	`2400`	Shared ceiling across all trusted Worker connections.
`MCP_RATE_COOLDOWN_SEC`	`300`	Minimum fast-rejection cooldown after a bucket reaches its limit.

Notes

arXiv calls are politely rate-limited + retried (_USER_AGENT, backoff).
read_paper covers ~80%+ of papers via official HTML; older scan-only papers may have no full text.
Moved here from the docs repo on 2026-06-07; that copy is gone.

Paper MCP

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Context7

Codebase Memory

Exa

README del creador

paper-mcp

Tools (41)

Generic / source-agnostic (8)

Medical / evidence-graded (1)

Image → LaTeX (3)

LaTeX tooling (3)

OpenAlex (8)

Semantic Scholar (18)

Layout

Run locally

MCP endpoint at http://127.0.0.1:9400/mcp (JSON-RPC; a plain GET returns 406)

Env

Notes

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