Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Rank CS/AI/ML papers by citations, forecast impact, or code adoption; trace 23.2M citation edges.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
SF_API_KEYค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://mcp.scholarfeed.org/mcp?src=mcp-registryเปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"scholar-feed": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"scholar-feed-mcp"
],
"env": {
"SF_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http scholar-feed 'https://mcp.scholarfeed.org/mcp?src=mcp-registry'claude mcp add scholar-feed --env SF_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y scholar-feed-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"scholar-feed": {
"url": "https://mcp.scholarfeed.org/mcp?src=mcp-registry"
}
}
}วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"scholar-feed": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"scholar-feed-mcp"
],
"env": {
"SF_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"scholar-feed": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.scholarfeed.org/mcp?src=mcp-registry"
}
}
}วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"scholar-feed": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"scholar-feed-mcp"
],
"env": {
"SF_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://mcp.scholarfeed.org/mcp?src=mcp-registryชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub YGao2005 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: SF_API_KEY
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (3.20.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
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.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Research paper search with ranking and citation tracking, for LLM engineering and academic research, without leaving Claude Code, Cursor, or any MCP client.
Most paper tools hand back a flat list. Scholar Feed ranks it: sort by relevance, by proven citation count, or by rising impact, then trace any paper's citation lineage forward and backward across 22M+ edges. 600k+ CS/AI/ML papers, updated daily, each with an LLM-generated summary and novelty score.
Scholar Feed indexes arXiv papers daily and ranks them on recency, citation velocity, institutional reputation, and code availability.
npx scholar-feed-mcp@latest init
This interactive wizard will:
No API key required. Anonymous access gives you 200 calls/month, enough for a typical research session. For a higher quota (500/month per account) plus your library — collections, saved papers and watches — get a free key at scholarfeed.org/settings.
Try asking: *"Search for recent papers on test-time compute scaling"*
Technology scouting: "What novel research on retrieval-augmented generation was published this month?"
Literature review: "Find papers similar to 2401.04088 and export their BibTeX"
Trend monitoring: "What's trending in cs.CV this week? Summarize the top 3."
Author discovery: "Who are the top researchers working on efficient LLM inference?"
Field orientation: "Give me an orientation report on sparse mixture-of-experts architectures."
The fastest path is npx scholar-feed-mcp@latest init, which auto-detects your client and writes the config. To set it up by hand, every client launches the same stdio server (npx -y scholar-feed-mcp@latest); only the config-file location and the wrapper key differ.
Claude Desktop (one-click) installs without editing any config: download the .mcpb bundle from the latest release and open it (or drag it into Settings > Extensions). The installer shows one optional field for a Scholar Feed API key (sf_...): leave it blank for anonymous mode (200 calls/month), or paste a free key from scholarfeed.org/settings for 500/month.
Claude Code takes a one-line command:
# Anonymous (200 calls/month)
claude mcp add scholar-feed -- npx -y scholar-feed-mcp@latest
claude mcp add scholar-feed -e SF_API_KEY=sf_your_key_here -- npx -y scholar-feed-mcp@latest
Every other client takes this standard JSON block:
{
"mcpServers": { "scholar-feed": { "command": "npx", "args": ["-y", "scholar-feed-mcp@latest"] } } }
To raise the quota to 500 calls/month, add "env": { "SF_API_KEY": "sf_your_key_here" } to the server entry. Get a free key at scholarfeed.org/settings.
Drop that block into the right config file:
| Client | Config file | Notes |
|---|---|---|
| Cursor | .cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json (global) | Restart Cursor. |
| Claude Desktop | macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json | Settings → Developer → Edit Config, then restart. |
| Windsurf | ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json | Cascade → MCP icon → Configure, then refresh. |
| Cline / Roo Code | cline_mcp_settings.json | MCP Servers sidebar icon → Configure. Cline and Roo Code share this format. |
| Gemini CLI | ~/.gemini/settings.json (or project .gemini/settings.json) | |
| LM Studio | ~/.lmstudio/mcp.json | Program tab → Install → Edit mcp.json. Follows Cursor's notation. |
| JetBrains (PyCharm / IntelliJ) | AI Assistant → MCP → Add → As JSON | Requires AI Assistant 2025.1+. |
A few clients need a different wrapper key or file format:
OpenAI Codex, VS Code (GitHub Copilot), Zed, Continue, and project-scoped configs
OpenAI Codex (~/.codex/config.toml, or $CODEX_HOME/config.toml if you set that) uses TOML, not JSON — the block above will not work. One file serves both the Codex CLI and the IDE extension.
[mcp_servers.scholar-feed]
command = "npx" args = ["-y", "scholar-feed-mcp@latest"] env = { SF_API_KEY = "sf_your_key_here" }
Drop the env line to run keyless at 200 calls/month. On Windows, if Codex cannot launch the server, use command = "cmd" with args = ["/c", "npx", "-y", "scholar-feed-mcp@latest"].
VS Code: GitHub Copilot (.vscode/mcp.json) uses a servers key and an explicit type, and needs Copilot agent mode. You can also run MCP: Add Server from the Command Palette.
{
"servers": { "scholar-feed": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "scholar-feed-mcp@latest"] } } }
Zed (settings.json) uses a context_servers key, and the "source": "custom" line is required (without it, Zed silently skips the entry).
{
"context_servers": { "scholar-feed": { "source": "custom", "command": "npx", "args": ["-y", "scholar-feed-mcp@latest"] } } }
Continue uses YAML, with mcpServers as a list, in ~/.continue/config.yaml (global) or .continue/config.yaml (workspace).
mcpServers:
Project-scoped (.mcp.json), to share the server across a repo:
{
"mcpServers": { "scholar-feed": { "command": "npx", "args": ["-y", "scholar-feed-mcp@latest"], "env": { "SF_API_KEY": "${SF_API_KEY}" } } } }
Windows: for any JSON config above, use "command": "cmd" and "args": ["/c", "npx", "-y", "scholar-feed-mcp@latest"].
Scholar Feed is a standard stdio MCP server, so any other MCP-compatible client works with the standard block too.
| Tool | Description | Key Parameters |
|---|---|---|
search_papers | Semantic + keyword search with filters. Also does similar-paper discovery, citation-scoped search, and trending. | q, category, novelty_min, days, sort, anchor_paper_id, scope_to_citations_of, mode, method_category, task, dataset, contribution_type, task_category, cursor, limit |
get_paper | Get full paper details by arXiv ID. Also handles batch lookup and BibTeX export. | arxiv_ids, format, fields, verbose |
get_citations | Citation graph (outgoing refs or incoming citations) | arxiv_id, direction, limit, fields |
fetch_fulltext | Read a paper's text by section (abstract, introduction, related_work, method, results, conclusion, or all). Pass arxiv_ids to read up to 8 papers in one call; a paper that cannot be extracted comes back as a failed entry, not a failed call. | arxiv_id, arxiv_ids, sections |
| Tool | Description | Key Parameters |
|---|---|---|
find_author | Find researchers by topic/name query, or retrieve a profile by ID. | q, id, field, limit |
co_author_graph | Co-authorship neighborhood for an author | author_ids, window_years |
| Tool | Description | Key Parameters |
|---|---|---|
embed_text | Get a 768-dim Gemini embedding for text (for HyDE and custom similarity). Pro-only, so anonymous/free callers get a 403 pro_required. | text, task_type |
| Tool | Description | Key Parameters |
|---|---|---|
get_field_orientation | Cheap retrieval orientation for a research area: top papers, subfields, open problems. No Pro quota. | topic, limit |
get_foundational_lineage | Foundational work for a *paper's niche* via the citation graph (consensus-then-lift): niche_roots → field_level → discipline, with cited_by_in_niche evidence. Surfaces canonical anchors semantic search misses. No Pro quota. | anchor_paper_id, scope, generality_ceiling, limit |
check_drift | "Is the method I use superseded — and by what?" Critique receipts + benchmark-dominance edges over ~10 LLM builder-problem families. No Pro quota. | family, method, limit |
SF_API_KEY)These MUTATE or read the authenticated user's account. The core read/search tools above work anonymously; these need a key.
| Tool | Description | Key Parameters |
|---|---|---|
save_paper | Bookmark a paper to your library (idempotent; feeds personalization). | arxiv_id |
unsave_paper | Remove a paper from your library (idempotent). | arxiv_id |
like_paper | "More like this" calibration signal for the For You feed (insert-only). | arxiv_id |
list_library | List your saved papers, newest first (includes your notes). | limit, page |
annotate_paper | Record your verdict on a paper — why it matters, when to use it, why you ruled it out. Upserted; returned by list_library, so it is what a later session reads instead of re-deriving. | arxiv_id, note_text, action |
list_collections | List collections with paper counts. | (none) |
create_collection | Create a named collection (get-or-create; no error on duplicate). | name |
add_to_collection | Add a paper to a collection by name or id (also auto-saves). | arxiv_id, collection_name, collection_id |
remove_from_collection | Remove a paper from a collection (stays saved). | arxiv_id, collection_name, collection_id |
create_watch | Standing daily-evaluated saved search; get-or-create by name. Define it with a structured criteria filter (recommended) or a single seed selector. | name, novelty_min, criteria, recency_days, q, collection_name, collection_id, anchor_paper_id, scope_to_citations_of, author_id, category |
list_watches | List watches with summary, last_evaluated_at, and pending_hits. | (none) |
check_watches | Pull new matches since the last digest (read-only, idempotent). | watch_name, watch_id, limit |
update_watch | Edit a watch in place: rename, change novelty_min, or retarget its structured criteria (clears pending hits). Address by name or id. | name, watch_id, new_name, novelty_min, criteria, recency_days |
preview_watch | Dry-run a structured criteria filter over recent papers without creating a watch; returns match_count and a sample to tune before saving. Read-only. | criteria, recency_days |
delete_watch | Delete a watch by name or id (idempotent). | name, watch_id |
| find_gaps | "What am I missing?" for a collection or topic: foundational + frontier work you haven't saved (read-only,
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo