An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Stanford Semantic Scholar mit Ihrer KI

Richten Sie es einmal ein und es funktioniert mit ChatGPT, Claude, Cursor und jedem anderen Client, den Sie lieben. Alles läuft sicher im Hintergrund, damit Sie sich entspannen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können. Entdecken Sie das weltweit größte Wissen der Wissenschaft.

Fragen Sie die KI zu diesem Connector

Entwickelt, gewartet und gehostet von Vinkius.

MCP VERIFIZIERT · PRODUKTIONSREIF · VINKIUS GARANTIE

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Ihre KI erledigt die Arbeit. Wir halten alles sicher und geschützt.

Kein anderes KI-Tool bietet Ihnen das. Ihr Workflow läuft im Client, den Sie bereits lieben, Ihr Konto bleibt geschützt, und Sie entscheiden, was der Agent darf und was nicht. Das ist der ganze Grund für den Wechsel.

Jeder Connector lebt in unserer Infrastruktur, dort wo Ihr Workflow läuft. Die drei Dinge unten sind bereits Teil davon und arbeiten leise im Hintergrund, damit Sie nie darüber nachdenken müssen. Nichts hinzuzufügen, nichts einzurichten, keine Sorgen.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Jeder Connector läuft in seiner eigenen abgeschotteten Umgebung.

Jeder Connector läuft in einer eigenen abgeriegelten V8-Laufzeit — kein Zugriff auf Ihre Dateien, Ihr System oder andere Server. Ein Connector sieht nie über seine eigene Anfrage hinaus.

Kill-Switch02

Ein Schalter stoppt jeden Agenten. Sofort.

Eine einzige Aktion deaktiviert jeden Connector, entzieht jedes Token und beendet jede Sitzung auf einmal. Die AI Governance bewahrt das Protokoll.

FinOps pro Nutzer03

Ausgabelimits, die anhalten, statt Sie zu überraschen.

Jeder Nutzer behält eigene Verbindungen und Anmeldedaten, isoliert von allen anderen. Was Ihr Ausgabelimit überschreiten würde, wird zurückgehalten und wartet auf Ihre Freigabe, anstatt abgerechnet zu werden.

Drei Kontrollen, eingebaut in die Schicht, über die sich Ihre KI verbindet.

Kuratiertes Set · 16 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 04

01-04

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 16, verfügbar über Semantic Scholar.

  1. 01

    Autoren in Massen abrufen

    Liefert Namen, Zugehörigkeiten, Paper-Anzahl, Zitationen und h-Index. Ideal für den Vergleich von Forschern oder die Analyse von Kollaborationsnetzwerken.

  2. 02

    Paper-Details abrufen

    Ermöglicht den Abruf von Titeln, Abstracts, Autoren und Metadaten via DOI, ArXiv ID, PubMed ID oder Semantic Scholar ID.

  3. 03

    Autoren suchen

    Findet Forscherprofile inklusive Affiliationen und Metriken anhand des Namens im akademischen Graph.

  4. 04

    KI-Empfehlungen erhalten

    Nutzt Algorithmen zur Analyse von Zitaten und Inhalten, um relevante neue Paper basierend auf Ihren Suchergebnissen vorzuschlagen.

Fähigkeiten-Set02 / 04

05-08

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 16, verfügbar über Semantic Scholar.

  1. 05

    Suche nach Fachgebiet

    Filtert wissenschaftliche Arbeiten nach spezifischen Disziplinen wie Informatik, Medizin, Biologie oder Physik.

  2. 06

    Paper in Massen abrufen

    Ermöglicht den effizienten Abruf mehrerer wissenschaftlicher Arbeiten über IDs für Listen oder Analysen.

  3. 07

    Massenrecherche durchführen

    Ideal für systematische Literaturübersichten. Nutzt Token-Pagination für sehr große Ergebnismengen.

  4. 08

    Einzelnen Autor abrufen

    Liefert detaillierte Profile mit h-Index, Zitationen und externen IDs wie ORCID oder DBLP.

Fähigkeiten-Set03 / 04

09-12

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 16, verfügbar über Semantic Scholar.

  1. 09

    Alle Paper eines Autors finden

    Listet alle Publikationen eines bestimmten Forschers inklusive Jahr, Journal und Open-Access-Status auf.

  2. 10

    Mehrere Empfehlungen abrufen

    Findet Paper, die Ähnlichkeiten zu einer Gruppe von Arbeiten aufweisen, aber von anderen unterscheiden.

  3. 11

    Autoren eines Papers finden

    Identifiziert die Autoren einer spezifischen Arbeit und deren akademische Kennzahlen.

  4. 12

    Zitationen eines Papers finden

    Zeigt an, welche Arbeiten ein bestimmtes Paper zitiert haben, um die Entwicklung einer Idee zu verfolgen.

Fähigkeiten-Set04 / 04

13-16

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 16, verfügbar über Semantic Scholar.

  1. 13

    Referenzen eines Papers finden

    Listet die Quellen auf, auf die sich ein Paper bezieht, um die wissenschaftliche Grundlage zu verstehen.

  2. 14

    Paper per Titel abgleichen

    Nutzt Fuzzy-Matching, um die exakten Metadaten zu einer Arbeit anhand eines Titels zu finden.

  3. 15

    Suche nach Publikationsort

    Filtert die Suche nach bestimmten Konferenzen wie NeurIPS oder Journalen wie Nature.

  4. 16

    Allgemeine Papersuche

    Durchsucht über 200 Millionen Arbeiten nach Schlagworten mit Filtern für Jahr, Fachgebiet und Open Access.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Literature Reviews

Your agent can perform bulk searches and gather all necessary metadata for a specific topic.

02

Tracking Research Trends

Use venue filtering to see what is being published in top conferences like NeurIPS or ICML.

03

Author Verification

Check an author's total impact and publication history before citing them.

04

Finding Related Work

Use seed papers to trigger AI-powered recommendations for similar research.

Eine Aufgabe automatisieren

Bringen Sie Semantic Scholar für eine Sache an die Arbeit.

Schritt-für-Schritt-Automatisierungen, die Ihre KI über diesen Connector ausführt: der Ablauf, die Prompts für den Einstieg und die genauen Fähigkeiten hinter jedem Schritt.

Ein Connector, jede KI

Semantic Scholar funktioniert mit den beliebtesten KI-Clients.

Dies sind die beliebtesten Clients, jeder mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung: ein Link, einmal eingerichtet, mit Governance und Sichtbarkeit an Bord. Und da alles auf dem MCP-Standard läuft, funktioniert dieselbe Verbindung auch in jedem anderen kompatiblen Client — nichts neu zu bauen.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Bauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.

Sie brauchen keinen Client, um Semantic Scholar arbeiten zu lassen: dieselbe gehostete Verbindung speist Ihre eigenen Anwendungen und Ihren Agenten-Code, mit derselben Governance bei jeder Anfrage. Damit bauen, damit chatten — eine Verbindung für beides.

Beobachtet, nicht geschätzt

Durchschnitt 954ms. Schnell in der Produktion.

Semantic Scholar wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1494ms
6. Okt.Heute
Schnellster Tag
798ms
Langsamster Tag
1494ms
14-Tage-Trend
Verbessernd-7%

Verbinden Sie Ihren Client

Eine URL. Jeder Client.

Aktivieren Sie den Connector, kopieren Sie Ihren Link und fügen Sie ihn in den Client ein, den Sie bereits nutzen. 16 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von Semantic Scholar zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei Semantic Scholar. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.

Semantic Scholar Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_AZJpPbxBFEPF3qqoPfdyST9yhfXQRp6VrfLZlw40/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Semantic Scholar capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "stanford-semantic-scholar-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_AZJpPbxBFEPF3qqoPfdyST9yhfXQRp6VrfLZlw40/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Schritt-für-Schritt-Anleitungen für jeden Client finden Sie im Guide. Verbinden

Geführte Einrichtung für Claude? Semantic Scholar in Claude und anderen KI-Tools einrichten

Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑

Für wen

Für die Arbeit, die Semantic Scholar-Nutzer abgeben.

Dieser MCP ist für Fachleute konzipiert, die auf fundierte wissenschaftliche Daten angewiesen sind.

  • 01

    Forscher

    Durchführung von Literaturübersichten und Entdeckung von Zitationsketten.

  • 02

    Doktoranden

    Navigation durch den akademischen Graph zur Positionierung der eigenen Forschung.

  • 03

    Data Scientists

    Erstellung von Publikationsanalysen und bibliometrischen Auswertungen.

  • 04

    F&E-Teams

    Überwachung der neuesten Publikationen im eigenen Fachbereich.

FAQ

Fragen von Semantic Scholar-Nutzern.

  • 01

    Do I need an API key for Semantic Scholar?

    No, this MCP uses the public Semantic Scholar API, so no personal API key is required to start searching.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use this with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 03

    Can I search for papers using a DOI?

    Yes, the get_paper capability accepts DOIs, ArXiv IDs, PubMed IDs, and Semantic Scholar IDs.

  • 04

    How many papers are in the database?

    The Semantic Scholar Academic Graph contains over 200 million academic papers.

  • 05

    Can I filter results by a specific field of study?

    Yes, you can use the search_by_field capability to narrow results to fields like Physics, Medicine, or Computer Science.

  • 06

    Do I need an API key?

    No. The Semantic Scholar API is fully public. An optional free API key increases rate limits from 1 to 10 requests per second.

  • 07

    What paper ID formats are supported?

    Semantic Scholar accepts multiple ID formats: its own S2 Paper ID, DOI (e.g. "10.1038/..."), ArXiv ID (e.g. "arXiv:2106.09685"), PubMed ID (e.g. "PMID:34845388"), and ACL Anthology ID. This makes it easy to look up any paper regardless of where you found the reference.

  • 08

    How do the AI recommendations work?

    The recommendation engine uses machine learning to analyze citation patterns, co-citation networks, and content similarity. You can provide one seed paper for basic recommendations, or multiple positive and negative seed papers for advanced filtering. This is the most sophisticated way to discover related literature.

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