Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Search and read arXiv papers, with local paper storage.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"paperport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/paperport",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add paperport -- npx -y @reneturcios/paperport mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"paperport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/paperport",
"mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"paperport": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/paperport",
"mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント CloudCorpRecords で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは7 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.js, Dockerも必要です。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Up-to-date docs for AI agents
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.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
paperport is a small desk for arXiv work. It searches the public arXiv API, pulls back titles, authors, dates, categories and abstracts in a tidy shape, fetches the abstract for a single paper when you have its id, and keeps a local shelf of papers you have downloaded so you can list and re-read them later without going back to the network.
npx @reneturcios/paperport search "small language models"
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/paperport
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
Commands print JSON, except read, which prints the stored paper.
# Search, with optional filters
paperport search "attention patterns" --max-results 5 \ --date-from 2024-01-01 --date-to 2024-12-31 --categories cs.CL,cs.LG
paperport abstract 2401.12345
paperport download 2401.12345 paperport list paperport read 2401.12345
paperport --version
Downloaded papers are stored as .md files in the storage directory: the PAPERPORT_STORAGE_DIR environment variable when set, otherwise ./papers.
Exit codes: 0 on success, 1 when a paper cannot be found, fetched or read, 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/paperport mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "paperport": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/paperport", "mcp"] } } }
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
search_papers | query (string, required), max_results (integer, optional), date_from / date_to (strings, optional, YYYY-MM-DD), categories (array of strings, optional) | A list of papers: id, title, summary, authors, published, categories, and pdf_url. |
get_abstract | paper_id (string, required) | The paper's paper_id, title, abstract, authors, published, and pdf_url. |
download_paper | paper_id (string, required) | Stores the paper locally (see the gap note below) and returns its paper_id, title, storage path, and pdf_url. |
list_papers | _(no input)_ | The papers on the local shelf: each stored file's paper_id and path. |
read_paper | paper_id (string, required) | The stored paper's paper_id and full text content. Errors when the paper has not been downloaded. |
Paper ids may be given bare (2401.12345), with a version suffix (2401.12345v2), or as a full arxiv.org/abs/... URL; they are normalised before use.
The original tool this rebuilds converts each downloaded paper's PDF to markdown. paperport does not do that conversion: download_paper stores the paper's metadata and abstract — title, authors, categories, dates, and links to the abstract page and the PDF — as a markdown file, and read_paper returns that file. The full text of the paper is only available through the linked PDF. This is a deliberate, documented limitation of this version, not a silent one.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.