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Semantic Scholar Skill

von Agents365-ai · Agents365-ai/semanticscholar-skill

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.

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Hauptfunktionen

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In der Praxis

semanticscholar-skill.replay ▶ bereit
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~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "semanticscholar-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git",
        "~/.claude/skills/semanticscholar-skill"
      ],
      "_inferred": false
    }
  }
}

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Nach dem Speichern neu starten.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "semanticscholar-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git",
        "~/.claude/skills/semanticscholar-skill"
      ],
      "_inferred": false
    }
  }
}

Cursor nutzt das gleiche mcpServers-Schema wie Claude Desktop. Projektkonfiguration schlägt die globale.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "semanticscholar-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git",
        "~/.claude/skills/semanticscholar-skill"
      ],
      "_inferred": false
    }
  }
}

Klicken Sie auf das MCP-Servers-Symbol in der Cline-Seitenleiste, dann "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "semanticscholar-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git",
        "~/.claude/skills/semanticscholar-skill"
      ],
      "_inferred": false
    }
  }
}

Gleiche Struktur wie Claude Desktop. Windsurf neu starten zum Übernehmen.

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "semanticscholar-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git",
        "~/.claude/skills/semanticscholar-skill"
      ]
    }
  ]
}

Continue nutzt ein Array von Serverobjekten statt einer Map.

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "semanticscholar-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git",
          "~/.claude/skills/semanticscholar-skill"
        ]
      }
    }
  }
}

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 min intermediate

Wann einsetzen: Sie haben ein starkes Ankerpapier und möchten die umliegende Literatur aufbauen.

Voraussetzungen
  • Fertigkeit installiert — Git-Klon in ~/.claude/skills/semanticscholar-skill
Ablauf
  1. 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
  2. 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
  3. 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
Kombinieren mit: paper-fetch-skill · zotero

Profilieren Sie einen Autor für ein Interview, einen Vortrag oder eine Tenure Review

👤 Programmleiter, Journalisten, Einstellungsausschüsse ⏱ ~15 min beginner

Wann einsetzen: Sie benötigen eine schnelle und genaue Momentaufnahme der Veröffentlichungsdaten einer Person.

Ablauf
  1. 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
  2. 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 min intermediate

Wann einsetzen: Sie haben 5 Artikel, die Ihnen gefallen haben, und 2, die Ihnen nicht gefallen haben; Weitere Informationen finden Sie in diesem Bereich.

Ablauf
  1. Samen bereitstellen
    Positive Samen: [DOIs]. Negative Seeds: [DOIs]. Empfehlen Sie 20 Artikel.✓ Kopiert
    → Die bewerteten Empfehlungen tendieren eher zum Positiven als zum Negativen
  2. Filter
    Nur Veranstaltungsorte mit Jahr ≥ 2022 und Open Access = true.✓ Kopiert
    → Die gefilterten Empfehlungen umfassen nur OA-Arbeiten nach 2022

Ergebnis: Eine maßgeschneiderte Liste, die Sie tatsächlich lesen möchten.

Batch-Abruf von Metadaten für eine lange Leseliste

👤 Jeder, der eine Bibliographie importiert ⏱ ~25 min intermediate

Wann einsetzen: Sie haben mehr als 100 DOIs und benötigen Metadaten auf einmal.

Ablauf
  1. Senden Sie den Stapel
    Batch-Abruf von Metadaten für diese 200 DOIs; BibTeX exportieren.✓ Kopiert
    → Eine einzige Antwort, die alles abdeckt; Es folgt der BibTeX-Stream
  2. Behandeln Sie Fehlschläge
    Für IDs, die nicht aufgelöst wurden, versuchen Sie es mit „match_title“ als Fallback.✓ Kopiert
    → Die Fallback-Suche schließt die meisten Lücken

Ergebnis: Saubere, konsistente Bibliographie, bereit für Zotero.

Fallstricke
  • Mehr als 500 Beiträge pro Batch-Aufruf — Chunk bei 500; Der Skill verwaltet Ratenlimits zwischen Chunks
Kombinieren mit: zotero

Kombinationen

Mit anderen MCPs für 10-fache Wirkung

semanticscholar-skill + paper-fetch-skill

Verwenden Sie Semantic Scholar, um die PDFs zu entdecken und dann abzurufen

Suche Semantic Scholar; Holen Sie sich Open-Access-PDFs für die Top-10-Hits.✓ Kopiert
semanticscholar-skill + zotero

Import über Zotero für die lokale Bibliotheksverwaltung

BibTeX exportieren; In Zotero importieren und die Sammlung markieren.✓ Kopiert
semanticscholar-skill + arxiv

Querverweis mit arXiv-Metadaten

Erweitern Sie jede arXiv-ID in meiner Liste mit der Anzahl der Zitate von Semantic Scholar.✓ Kopiert

Werkzeuge

Was dieses MCP bereitstellt

WerkzeugEingabenWann aufrufenKosten
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.

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

AlternativeWann stattdessenKompromiss
arxivSie interessieren sich nur für arXiv, nicht für das breitere ZitierdiagrammEngere Abdeckung; kein Zitierdurchlauf
paper-fetch-skillSie haben IDs und möchten PDFs mehr als MetadatenFetcher, keine Suchmaschine
asta-skillSie möchten eine andere akademische SuchvarianteAndere Quelle

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Ressourcen

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