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.

Which AI clients can use this MCP?

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

Can I search for papers using a DOI?

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

How many papers are in the database?

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

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.

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.

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.

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.

An astronaut overseeing a futuristic data hub

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Stanford Semantic ScholarをAIに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。AIが研究の文脈を理解し、膨大な学術知識へ即座にアクセスします

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

Waiting for input…

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

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。

すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

V8 Isolate01

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。

Kill Switch02

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。

ユーザーごとのFinOps03

驚きではなく、一時停止する支出制限。

各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。

3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに組み込まれています。

厳選セット · 16機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 04

01-04

このセットには4機能あります。

Semantic Scholarで使える16機能の一部です。

01
著者情報の一括取得
名前、所属、論文数、引用数、h-indexを取得します。研究者の比較や共同研究ネットワークの分析に最適です。
02
論文詳細の取得
ID、DOI、ArXiv ID、PubMed IDなどを用いて、論文のタイトル、要旨、著者、掲載誌、引用数、オープンアクセスPDFのURLを取得します。
03
著者検索
学術グラフ全体から、名前を指定して研究者のプロフィールや指標を検索します。
04
AI論文レコメンド
引用パターンや内容の類似性をAIが分析し、次に読むべき関連論文を提案します。

機能セット02 / 04

05-08

このセットには4機能あります。

Semantic Scholarで使える16機能の一部です。

05
分野別検索
コンピュータサイエンス、医学、生物学など、指定した専門分野に絞って論文を検索します。
06
論文の一括取得
複数の論文IDを指定して、一度の要求で詳細情報をまとめて取得します。
07
論文の一括検索
大量の検索結果をトークンを用いたページネーションで取得します。系統的な文献レビューに最適です。
08
著者プロフィールの取得
特定の研究者の名前、所属、h-index、総論文数などの詳細な学術的インパクトを確認できます。

機能セット03 / 04

09-12

このセットには4機能あります。

Semantic Scholarで使える16機能の一部です。

09
著者の論文一覧取得
特定の著者が執筆した論文のタイトル、年、掲載誌、引用数などを一覧で取得します。
10
高度なレコメンド検索
特定の論文群に基づき、類似する論文や逆に異なる論文をAIが抽出します。
11
論文の著者情報の取得
指定した論文の著者名と、その研究者の指標を取得して研究リーダーを特定します。
12
引用文献の取得
特定の論文を引用している論文の情報を取得し、研究の発展過程を追跡します。

機能セット04 / 04

13-16

このセットには4機能あります。

Semantic Scholarで使える16機能の一部です。

13
参考文献の取得
論文が引用している参考文献リストを取得し、研究の基礎となる論文を特定します。
14
論文タイトルによる照合
曖昧なタイトルから最適な論文を検索し、完全なメタデータを取得します。
15
掲載誌・学会別検索
NatureやScience、NeurIPSなどの特定のジャーナルや会議に絞って論文を検索します。
16
キーワード論文検索
キーワード、出版年、分野、オープンアクセス状況などの条件を組み合わせて論文を検索します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

Literature Reviews

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

Tracking Research Trends

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

Author Verification

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

Finding Related Work

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

タスクを自動化

Semantic Scholarを一つのタスクに働かせる。

このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化：ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。

1つのConnector、すべてのAI

Semantic Scholarは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。

これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Semantic Scholarを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均954ms。本番環境で高速。

Semantic Scholarは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大1494ms

10月6日今日

最速日: 798ms
最遅日: 1494ms
14日間の傾向: 改善傾向-7%

クライアントを接続

1つのURL。すべてのクライアント。

Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。16個の機能がすぐに使えます。

プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません

vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Semantic Scholar のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。

このトークンは Semantic Scholar のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。

Semantic Scholar Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_AZJpPbxBFEPF3qqoPfdyST9yhfXQRp6VrfLZlw40/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3Click Add and start a new chat — Semantic Scholar capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "stanford-semantic-scholar-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_AZJpPbxBFEPF3qqoPfdyST9yhfXQRp6VrfLZlw40/mcp"
    }
  }
}

Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline

各クライアントの手順ガイドはこちらです。接続方法

Claude向けのガイド付きセットアップ？ Semantic ScholarをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

Semantic Scholarユーザーが任せたい仕事のために。

研究、データ分析、および最新技術の動向調査を行う専門家向けに設計されています。

01
研究者
文献レビューの実施、関連研究の探索、引用チェーンの特定に活用できます。
02
博士課程の学生
学術グラフをナビゲートし、自身の研究の立ち位置を明確にするために利用できます。
03
データサイエンティスト
出版物の統計分析や計量書誌学的な分析を行う際に役立ちます。
04
R&Dチーム
自身の専門領域における最新の論文動向を継続的にモニタリングできます。

FAQ

Semantic Scholarユーザーからのよくある質問。

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.

さがす

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『Semantic Scholar』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

驚きではなく、一時停止する支出制限。

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

01-04

著者情報の一括取得

論文詳細の取得

著者検索

AI論文レコメンド

05-08

分野別検索

論文の一括取得

論文の一括検索

著者プロフィールの取得

09-12

著者の論文一覧取得

高度なレコメンド検索

論文の著者情報の取得

引用文献の取得

13-16

参考文献の取得

論文タイトルによる照合

掲載誌・学会別検索

キーワード論文検索

チームが実際に回している作業

Literature Reviews

Tracking Research Trends

Author Verification

Finding Related Work

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Semantic Scholar Connector

Claude Desktop

研究者

博士課程の学生

データサイエンティスト

R&Dチーム

Do I need an API key for Semantic Scholar?

Which AI clients can use this MCP?

Can I search for papers using a DOI?

How many papers are in the database?

Can I filter results by a specific field of study?

Do I need an API key?

What paper ID formats are supported?

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