Semantic Scholar in Claude – Stichwort-/boolesche Suche, Zitierdurchquerung, Empfehlungen, Autoren, Batch-Abruf, mit BibTeX/Markdown-Export.
Agents365-ai/semanticscholar-skill verpackt die Semantic Scholar API als Claude-Skill. Sie können suchen (Schlüsselwort, Boolescher Wert, Titel, Snippets, Autoren), Artikel nach DOI/arXiv/PMID/MAG/ACL/SHA/URL auflösen, Zitate und Referenzen durchsuchen, Empfehlungen (Einzel-Seed oder positive/negative Multi-Seed) erhalten, nach Autoren suchen (H-Index, Zugehörigkeiten, Veröffentlichungen) und bis zu 500 Artikel/1000 Autoren stapelweise abrufen in einem einzigen Anruf. Integriertes Polite-Rate-Limiting (1,1 Sekunden Lücke, exponentielles Backoff bei 429/504). Export nach BibTeX, Markdown oder JSON.
In context_servers hinzufügen. Zed lädt beim Speichern neu.
claude mcp add semanticscholar-skill -- git clone https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git ~/.claude/skills/semanticscholar-skill
Einzeiler. Prüfen mit claude mcp list. Entfernen mit claude mcp remove.
Anwendungsfälle
Praxisnahe Nutzung: Semantic Scholar Skill
Erstellen Sie eine Literaturrecherche rund um ein Seed Paper
👤 Doktoranden und Forscher beginnen mit einer Überprüfung⏱ ~45 minintermediate
Wann einsetzen: Sie haben ein starkes Ankerpapier und möchten die umliegende Literatur aufbauen.
Voraussetzungen
Fertigkeit installiert — Git-Klon in ~/.claude/skills/semanticscholar-skill
Ablauf
Lösen Sie den Samen auf
Lösen Sie 10.1038/s41586-020-2649-2 auf und erhalten Sie die vollständigen Metadaten.✓ Kopiert
→ Vollständiges Papierobjekt mit Zusammenfassung + Studienbereichen
Ziehen Sie Referenzen + Zitate
Erhalten Sie die Referenzen des Seeds und die 50 am häufigsten zitierten Artikel, sortiert nach Einfluss.✓ Kopiert
→ Zwei Ranglisten mit Veranstaltungsorten + Jahren
Markdown mit BibTeX-Schlüsseln exportieren
Exportieren Sie den kombinierten Satz als Markdown mit BibTeX-Einträgen, die ich in Zotero einfügen kann.✓ Kopiert
→ Markdown mit Inline-Citekeys + Bibtex-Block
Ergebnis: Ein Starter-Skelett für Literaturrezensionen, das auf echten Zitierdaten basiert.
Fallstricke
Angenommen, der am häufigsten zitierte Artikel ist der relevanteste Artikel — Abstracts überfliegen; Verwenden Sie zur Verfeinerung Empfehlungen mit positiven/negativen Seeds
Wann einsetzen: Sie benötigen eine schnelle und genaue Momentaufnahme der Veröffentlichungsdaten einer Person.
Ablauf
Finden Sie den Autor
Suchen Sie nach den Autoren „Yann LeCun“ und wählen Sie den NYU/Meta-Autor aus.✓ Kopiert
→ Autoren-ID + Zugehörigkeiten + H-Index
Holen Sie sich Veröffentlichungen
Listen Sie ihre Top-50-Veröffentlichungen nach Anzahl der Zitate auf. Gruppierung nach Studienrichtungen.✓ Kopiert
→ Gruppierte Liste mit Zählungen; Veranstaltungsort + Jahr pro Artikel
Ergebnis: Ein vertretbares Autorenprofil mit echten Daten.
Fallstricke
Begriffsklärungsfehler – gebräuchliche Namen stimmen mit mehreren Personen überein — Überprüfen Sie immer die Zugehörigkeit und das Signal des Co-Autors, bevor Sie sich verpflichten
Erhalten Sie Empfehlungen zu dem, was Ihnen gefallen und nicht gefallen hat
👤 Forscher erstellen eine Leseliste⏱ ~20 minintermediate
Wann einsetzen: Sie haben 5 Artikel, die Ihnen gefallen haben, und 2, die Ihnen nicht gefallen haben; Weitere Informationen finden Sie in diesem Bereich.
Erweitern Sie jede arXiv-ID in meiner Liste mit der Anzahl der Zitate von Semantic Scholar.✓ Kopiert
Werkzeuge
Was dieses MCP bereitstellt
Werkzeug
Eingaben
Wann aufrufen
Kosten
search_relevance
query
Standardpapiersuche
1 request
search_bulk
query + filters
Massenergebnisse für die nachgelagerte Filterung
1 request
search_snippets
query
Finden Sie Aufsätze anhand von Phrasen im Text
1 request
match_title
title
Lösen Sie eine Arbeit anhand eines ungenauen Titels auf
1 request
get_paper
ID (DOI/arXiv/...)
Wenn Sie eine Kennung haben
1 request
get_citations / get_references
paper id, limit
Durchlaufen Sie das Zitierdiagramm
1 request
find_similar / recommend
seed(s) (pos + neg)
Ähnliche und verfeinerte Empfehlungen
1 request
batch_papers / batch_authors
array of IDs
Große Leselisten
1 request
search_authors
name
Profilautoren
1 request
export_bibtex / export_markdown / export_json
papers[]
Letzter Exportschritt
0
Kosten & Limits
Was der Betrieb kostet
API-Kontingent
Öffentliche Semantic Scholar-API – Rate begrenzt; Die Fähigkeit erzwingt eine Lücke von 1,1 Sekunden und einen exponentiellen Backoff
Tokens pro Aufruf
Metadaten sind klein; Abstracts und Snippets größer
Kosten in €
Kostenlos – Semantic Scholar ist öffentlich
Tipp
Batch, wann immer möglich – ein einzelner Batch-Aufruf übertrifft Hunderte von get_paper-Aufrufen.
Sicherheit
Rechte, Secrets, Reichweite
Credential-Speicherung: Für öffentliche Endpunkte sind keine Anmeldeinformationen erforderlich. API-Schlüssel optional für höhere Grenzwerte – belassen Sie ihn in env, nicht in config.
Datenabfluss: Abfragen und Ergebnisse gehen an api.semanticsscholar.org.
Die Zitationszahlen sind Momentaufnahmen. Vergleichen Sie nicht die Zahlen, die mehrere Monate auseinander liegen, um Trends zu belegen, ohne die Daten zu notieren.
Fehlerbehebung
Häufige Fehler und Lösungen
429 Zu viele Anfragen
Skill erledigt dies bereits; Wenn es hartnäckig ist, verlangsamen Sie die Batch-Geschwindigkeit oder fordern Sie einen API-Schlüssel an.
Prüfen: Inspect response headers for x-rate-limit-*
Artikel vom DOI nicht gefunden
Greifen Sie auf match_title mit dem Titel der Arbeit zurück; Bei ca. 10 % der Arbeiten fehlt die DOI-Abdeckung.
Prüfen: match_title + grep output
Die Begriffsklärung des Autors ist falsch
Filtern Sie nach Zugehörigkeit oder Co-Autor, bevor Sie sich verpflichten; Semantic Scholar führt gelegentlich verschiedene Personen zusammen.
Prüfen: Inspect the author's publication list for coherence
Alternativen
Semantic Scholar Skill vs. andere
Alternative
Wann stattdessen
Kompromiss
arxiv
Sie interessieren sich nur für arXiv, nicht für das breitere Zitierdiagramm