Paper MCP

Name: Paper MCP
Author: MCPServings

제작자: MCPServings버전 0.5.0i★ –i클라우드에서 실행

레지스트리 이름io.github.MCPServings/paper-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

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 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 클라우드에서 실행
전송 방식: Streamable HTTP
카테고리: 클리닉 및 건강

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

Settings → Connectors 열기
Add custom connector 누르기
아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기

https://latex-tools.online/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기

https://latex-tools.online/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 MCPServings 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
… 아직 점검 안 함
엔드포인트 응답
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
OAuth로 로그인
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

클리닉 및 건강 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 871개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 871개 중 18%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 871개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Paper MCP, 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?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.5.0)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

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.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Mirobody

제작자: thetahealth

Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.

내 컴퓨터에서 실행★ 1,408Apache-2.06일 전 업데이트

설치

FHIR MCP Server

제작자: wso2

MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications

내 컴퓨터에서 실행★ 137Apache-2.09일 전 업데이트

설치

Google Health MCP

제작자: davidmosiah

Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents

내 컴퓨터에서 실행★ 79MIT4개월 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

클리닉 및 건강 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Mirobody

FHIR MCP Server

Google Health MCP

제작자의 README

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

License