An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Stanford Semantic Scholar à ChatGPT et Claude

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Explorez le savoir académique mondial grâce à l'IA.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 16 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 04

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 16 disponibles via Semantic Scholar.

  1. 01

    Obtenir les auteurs en masse

    Récupère les noms, affiliations, nombre d'articles, citations et l'indice h. Idéal pour comparer des chercheurs ou analyser des réseaux de collaboration.

  2. 02

    Détails d'un article

    Récupère le titre, le résumé, les auteurs, la revue et les métadonnées via un ID, un DOI, un identifiant ArXiv ou PubMed.

  3. 03

    Rechercher des auteurs

    Permet de trouver des chercheurs par leur nom dans le graphe académique et de consulter leurs métriques de publication.

  4. 04

    Recommandations IA

    Analyse les citations et la similarité du contenu pour suggérer les articles les plus pertinents à lire ensuite.

Ensemble de capacités02 / 04

05-08

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 16 disponibles via Semantic Scholar.

  1. 05

    Recherche par domaine

    Filtre les recherches par discipline, comme l'informatique, la médecine, la biologie ou la physique.

  2. 06

    Récupérer des articles en masse

    Permet de récupérer plusieurs articles simultanément via leurs identifiants pour des analyses groupées.

  3. 07

    Recherche globale par lots

    Effectue des recherches volumineuses avec une pagination par jeton, parfaite pour les revues de littérature systématiques.

  4. 08

    Profil complet d'un auteur

    Fournit l'affiliation, l'indice h, le nombre de citations et les identifiants externes comme ORCID.

Ensemble de capacités03 / 04

09-12

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 16 disponibles via Semantic Scholar.

  1. 09

    Liste des articles d'un auteur

    Récupère l'ensemble des publications d'un chercheur spécifique avec leurs détails de publication.

  2. 10

    Recommandations multi-sources

    Utilise des signaux positifs et négatifs à partir de plusieurs articles pour affiner les suggestions de lecture.

  3. 11

    Auteurs d'un article

    Identifie les auteurs d'une publication précise et leurs métriques d'impact.

  4. 12

    Articles citant cet article

    Permet de suivre l'évolution d'une idée en trouvant les travaux qui ont cité une publication donnée.

Ensemble de capacités04 / 04

13-16

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 16 disponibles via Semantic Scholar.

  1. 13

    Références d'un article

    Accède à la bibliographie d'un article pour identifier les travaux fondateurs d'un domaine.

  2. 14

    Correspondance par titre

    Utilise la recherche floue pour retrouver les métadonnées complètes à partir d'un titre d'article.

  3. 15

    Recherche par revue ou conférence

    Filtre les résultats par publications spécifiques comme Nature, Science ou des conférences comme NeurIPS.

  4. 16

    Recherche d'articles par mot-clé

    Recherche parmi 200 millions d'articles avec des filtres par année, domaine ou accès libre.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

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.

Automatisez une tâche

Mettez Semantic Scholar au travail sur une chose.

Des automatisations étape par étape que votre IA exécute via ce Connector : le flux, les prompts pour démarrer et les capabilities exactes derrière chaque étape.

Un connector, toutes les IAs

Semantic Scholar fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

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

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre Semantic Scholar au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 954 ms. Rapide en production.

Semantic Scholar est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1494 ms
6 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
798ms
Jour le plus lent
1494ms
Tendance sur 14 jours
En amélioration-7%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 16 capacités arrivent prêtes à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de Semantic Scholar, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Semantic Scholar. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

Semantic Scholar Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_AZJpPbxBFEPF3qqoPfdyST9yhfXQRp6VrfLZlw40/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  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.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "stanford-semantic-scholar-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_AZJpPbxBFEPF3qqoPfdyST9yhfXQRp6VrfLZlw40/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer Semantic Scholar avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de Semantic Scholar délèguent.

Ce connecteur est conçu pour les professionnels de la recherche et de l'analyse de données.

  • 01

    Chercheurs

    Pour réaliser des revues de littérature et découvrir des chaînes de citations.

  • 02

    Doctorants

    Pour naviguer dans le graphe académique et positionner leurs propres travaux.

  • 03

    Data Scientists

    Pour construire des analyses bibliométriques et des statistiques de publication.

  • 04

    Équipes R&D

    Pour surveiller les dernières publications dans leur domaine d'expertise.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Semantic Scholar.

  • 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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