Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Google Scholar search results, citation counts and citation export formats, as structured JSON.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
HASDATA_API_KEY, x-api-key비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"google-scholar": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@hasdata/google-scholar-mcp"
],
"env": {
"HASDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http google-scholar 'https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=google_scholar' --header 'x-api-key: your-value'claude mcp add google-scholar --env HASDATA_API_KEY=your-value -- npx -y @hasdata/google-scholar-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"google-scholar": {
"url": "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=google_scholar",
"headers": {
"x-api-key": "your-value"
}
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"google-scholar": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@hasdata/google-scholar-mcp"
],
"env": {
"HASDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"google-scholar": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=google_scholar",
"headers": {
"x-api-key": "your-value"
}
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"google-scholar": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@hasdata/google-scholar-mcp"
],
"env": {
"HASDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
x-api-key 비밀 필수 HTTP header이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 도메인 hasdata.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
입력해야 할 값: HASDATA_API_KEY, x-api-key
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.2)은 43일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
A hosted Google Scholar MCP server that gives Claude, Cursor, Windsurf and any other MCP client two read-only Google Scholar tools. Search the literature with Scholar's own operators, year ranges and cited-by lookups, then pull a paper's citation in five styles with its BibTeX and EndNote export links, both as structured JSON, with nothing to host.
It reads public Google Scholar pages that a signed-out visitor can see.
1,000 free credits every month, no card required, which is 100 Scholar calls at the 10-credit rate.
https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=google_scholar
An MCP client and a HasData API key from the dashboard, free to create with no card, and the free tier covers about 100 calls a month at the 10-credit rate. This is a remote server, so the simplest path is a URL and an x-api-key header, with no container to run. A client that only speaks stdio reaches it through a thin launcher, published as @hasdata/google-scholar-mcp on npm and hasdata-google-scholar-mcp on PyPI, shown below.
The server URL is the same for every client. We run it hands-on in Claude Code and Claude Desktop. The other blocks follow each client's own documented format for a remote server.
| Field | Value |
|---|---|
| URL | https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=google_scholar |
| Transport | HTTP, streamable |
| Auth header | x-api-key: HASDATA_API_KEY |
Clients with OAuth support can add the same URL as a connector and sign in without putting a key in a config file.
Claude Code
claude mcp add --transport http google-scholar "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=google_scholar" \
--header "x-api-key: HASDATA_API_KEY"
Claude Desktop
Settings, then Connectors, then Add custom connector, then paste https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=google_scholar and sign in.
For the config-file route, Claude Desktop loads only local (stdio) servers, so it reaches a remote server through a stdio launcher. The @hasdata/google-scholar-mcp package is that launcher, and it reads the key from the environment. Add this to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "google-scholar": { "command": "npx", "args": ["-y", "@hasdata/google-scholar-mcp"], "env": { "HASDATA_API_KEY": "YOUR_KEY" } } } }
For Python instead of Node, swap the launcher for the PyPI package, which uvx runs without a manual install:
{
"mcpServers": { "google-scholar": { "command": "uvx", "args": ["hasdata-google-scholar-mcp"], "env": { "HASDATA_API_KEY": "YOUR_KEY" } } } }
Cursor
~/.cursor/mcp.json for every project, or .cursor/mcp.json for one:
{
"mcpServers": { "google-scholar": { "url": "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=google_scholar", "headers": { "x-api-key": "HASDATA_API_KEY" } } } }
Windsurf
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json. Windsurf calls the field serverUrl, not url:
{
"mcpServers": { "google-scholar": { "serverUrl": "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=google_scholar", "headers": { "x-api-key": "HASDATA_API_KEY" } } } }
VS Code
.vscode/mcp.json in the workspace:
{
"servers": { "google-scholar": { "type": "http", "url": "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=google_scholar", "headers": { "x-api-key": "HASDATA_API_KEY" } } } }
Each of these lands on one tool, or on two in sequence when the second needs an id the first returns.
A prompt naming a paper takes two calls, one search to reach its resultId and one citation lookup. A prompt about who cites a paper also takes two, because the second call reuses citedBy.citesId from the first.
| Tool | What it returns |
|---|---|
hasdata_google_scholar_case_law_getScholarCaseLawOpinion | One court opinion with its court, reporter citation, docket numbers, argued and decided dates, and every case it cites with its own caseId. 10 credits a call |
hasdata_google_scholar_cite_getScholarCitationFormats | Formatted citation snippets (MLA, APA, Chicago, Harvard, Vancouver) and reference-manager export links (BibTeX, EndNote, RefMan, RefWorks). 10 credits a call |
hasdata_google_scholar_scholar_getScholarSearchResults | Each organic result with title, link, snippet, publication info (authors with profile links), cited-by count and link, related-articles link, and all-versions count and…. 10 credits a call |
Three tools, 10 credits per successful call.
hasdata_google_scholar_scholar_getScholarSearchResults
A page of Scholar results.
| Parameter | Type | Required | Notes |
|---|---|---|---|
q | string | yes | The query. Scholar operators such as author: and source: work here |
asYlo / asYhi | number | Published from and up to these years | |
start | number | Result offset, where 0 is the first result | |
num | number | Results per page | |
scisbd | number | 1 sorts abstracts by date, 2 sorts everything by date. Omit for relevance | |
cites | string | Find articles citing this one, using a citedBy.citesId | |
cluster | string | Find every indexed version of an article, using a versions.clusterId | |
asSdt | string | Search type, 0,5 for articles, 4 for case law, 0 or 7 for patents | |
asRr | number | 1 returns review articles only | |
asVis | number | 1 excludes citations, 0 includes them | |
hl | string | Interface language, one of 159 | |
lr | array | Restrict to these content languages | |
safe | string | active or off | |
filter | number | 1 keeps Google's similar and omitted result filters, 0 drops them |
Returns searchInformation with totalResults, queryDisplayed and the time Scholar reported, an organicResults array, and pagination.
Each result carries position, resultId, title, link, snippet, a publicationInfo object, a resources array, citedBy, versions, relatedPagesLink and citeHasdataLink.
publicationInfo.authors is the part worth knowing about. Alongside the raw summary line it lists the authors Scholar has profiles for, each with a name, a profile link and an authorId, which is how you follow one author rather than parsing a byline.
citedBy and versions are the two ids that make this tool compose with itself. citedBy.citesId goes back into cites to walk a citation graph, and versions.clusterId goes into cluster to see every indexed copy of the same paper.
{
"position": 1, "resultId": "A7L9JolPKkoJ", "title": "A historical survey of advances in transformer architectures", "link": "https://www.mdpi.com/2076-3417/14/10/4316", "snippet": "… of the Vision Transformer (ViT) opening a new realm of architectures which build … transformer architecture, it becomes pertinent to examine in detail the architecture of the transformer …", "publicationInfo": { "summary": "AR Sajun, I Zualkernan, D Sankalpa - Applied Sciences, 2024 - mdpi.com", "authors": [ { "name": "AR Sajun", "authorId": "k6zWX4EAAAAJ", "link": "https://scholar.google.com/citations?user=k6zWX4EAAAAJ&hl=en" } ] }, "resources": [{ "fileFormat": "Html", "title": "mdpi.com", "link": "https://www.mdpi.com/2076-3417/14/10/4316" }], "citedBy": { "total": 97, "citesId": "5344171358311789059" }, "versions": { "total": 7, "clusterId": "5344171358311789059" } }
hasdata_google_scholar_cite_getScholarCitationFormats
The citation block for one paper.
| Parameter | Type | Required | Notes |
|---|---|---|---|
q | string | yes | A resultId from a search result, not a search query |
hl | string | Interface language |
Returns citations, the formatted string in MLA, APA, Chicago, Harvard and Vancouver, and links, the export URLs for BibTeX, EndNote, RefMan and RefWorks.
{
"citations": [ { "title": "APA", "snippet": "Sajun, A. R., Zualkernan, I., & Sankalpa, D. (2024). A historical survey of advances in transformer architectures. Applied Sciences, 14(10), 4316." } ], "links": [ { "name": "BibTeX", "link": "https://scholar.googleusercontent.com/scholar.bib?q=info:A7L9JolPKkoJ:scholar.google.com/&output=citation..." } ] }
hasdata_google_scholar_case_law_getScholarCaseLawOpinion
One court opinion, with the cases it cites.
| Parameter | Type | Required | Notes |
|---|---|---|---|
caseId | string | yes | A caseId from a case-law search result, not a search query |
hl | string | Interface language |
The id comes from the search tool rather than from a URL. Set asSdt to a case-law court scope, for example 4, and every organic result then carries caseId beside caseHasdataLink.
Returns caseResults with title, name, courtName, cert, and the firstPage and lastPage of the printed opinion. dates holds the argued and decided dates as separate entries, `s
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요