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Semantic Scholar Skill

作者 Agents365-ai · Agents365-ai/semanticscholar-skill

Claude 内の Semantic Sc​​holar — キーワード/ブール検索、引用トラバーサル、推奨事項、著者、バッチフェッチ、BibTeX/Markdown エクスポート。

Agents365-ai/semanticscholar-skill は、Semantic Sc​​holar API を Claude スキルとしてラップします。 検索 (キーワード、ブール値、タイトル、スニペット、著者)、DOI/arXiv/PMID/MAG/ACL/SHA/URL による論文の解決、引用と参考文献の走査、推奨事項の取得 (シングルシードまたはポジティブ/ネガティブマルチシード)、著者の検索 (h-index、所属、出版物)、および 1 回の呼び出しで最大 500 件の論文 / 1000 人の著者をバッチフェッチすることができます。 組み込みの丁寧なレート制限 (1.1 秒のギャップ、429/504 の指数バックオフ)。 BibTeX、Markdown、または JSON にエクスポートします。

なぜ使うのか

主な機能

ライブデモ

実際の動作

semanticscholar-skill.replay ▶ 準備完了
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インストール

クライアントを選択

~/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
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開く。保存後、アプリを再起動。

~/.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 は Claude Desktop と同じ mcpServers スキーマを使用。プロジェクト設定はグローバルより優先。

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
    }
  }
}

Cline サイドバーの MCP Servers アイコンをクリックし、"Edit Configuration" を選択。

~/.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
    }
  }
}

Claude Desktop と同じ形式。Windsurf を再起動して反映。

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

Continue はマップではなくサーバーオブジェクトの配列を使用。

~/.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"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers に追加。保存時に Zed がホットリロード。

claude mcp add semanticscholar-skill -- git clone https://github.com/Agents365-ai/semanticscholar-skill.git ~/.claude/skills/semanticscholar-skill

ワンライナー。claude mcp list で確認、claude mcp remove で削除。

ユースケース

実用的な使い方: Semantic Scholar Skill

シードペーパーを中心に文献レビューの足場を築く

👤 レビューを開始する大学院生、研究者 ⏱ ~45 min intermediate

使うタイミング: あなたは 1 つの強力なアンカー ペーパーを持っており、周囲の文献を構築したいと考えています。

前提条件
  • スキルがインストールされています — ~/.claude/skills/semanticscholar-skill に git clone します
フロー
  1. シードを解決する
    10.1038/s41586-020-2649-2 を解決し、その完全なメタデータを取得します。✓ コピーしました
    → 要約と研究分野を含む完全な論文オブジェクト
  2. 参照 + 引用をプルする
    シードの参考文献と引用論文のトップ 50 を影響力順に並べ替えて取得します。✓ コピーしました
    → 会場と年を含む 2 つのランク付けされたリスト
  3. BibTeX キーを使用して Markdown をエクスポートする
    Zotero にドロップできる BibTeX エントリを含む結合セットを Markdown としてエクスポートします。✓ コピーしました
    → インライン citekeys + bibtex ブロックを使用したマークダウン

結果: 実際の引用データに基づいたスターター lit-review スケルトン。

注意点
  • 最も多く引用された論文が最も関連性の高い論文であると仮定する — スキム抄録。 ポジティブ/ネガティブ シードを含む推奨事項を使用して絞り込む
組み合わせ: paper-fetch-skill · zotero

インタビュー、講演、在職期間のレビューのために著者のプロフィールを作成する

👤 プログラム委員長、ジャーナリスト、採用委員会 ⏱ ~15 min beginner

使うタイミング: 誰かの出版記録の迅速かつ正確なスナップショットが必要です。

フロー
  1. 著者を探す
    著者「Yann LeCun」を検索し、NYU/Meta のものを選択してください。✓ コピーしました
    → 著者ID + 所属 + h-index
  2. 出版物を入手する
    引用数順に上位 50 の出版物をリストします。 研究分野ごとにグループ化します。✓ コピーしました
    → カウントを含むグループ化されたリスト。 論文ごとの会場+年

結果: 実際のデータを含む擁護可能な著者プロフィール。

注意点
  • 曖昧さ回避エラー - 一般的な名前が複数の人物と一致する — コミットする前に、所属と共著者のシグナルを必ず検査してください

好きなものと嫌いなものからのおすすめを取得する

👤 読書リストを作成する研究者 ⏱ ~20 min intermediate

使うタイミング: 気に入った論文が 5 つあり、気に入らなかった論文が 2 つあります。 そのスペースでさらに多くのことを見つけてください。

フロー
  1. 種を提供する
    ポジティブ シード: [DOI]。 ネガティブ シード: [DOI]。 20 件の論文を推奨します。✓ コピーしました
    → ランク付けされた最適化案はネガティブなものではなく、ポジティブなものに偏っています
  2. フィルター
    年が 2022 年以上で、オープンアクセス = true の会場のみ。✓ コピーしました
    → フィルタリングされた録画には、2022 年以降の OA 作品のみが含まれます

結果: 実際に読みたくなるようなカスタマイズされたリスト。

長い読書リストのメタデータをバッチフェッチする

👤 参考文献をインポートする人 ⏱ ~25 min intermediate

使うタイミング: 100 以上の DOI があり、一度にメタデータが必要です。

フロー
  1. バッチを送信する
    これらの 200 DOI のメタデータをバッチフェッチします。 BibTeX をエクスポートします。✓ コピーしました
    → すべてをカバーする 1 つの応答。 BibTeX ストリームが続きます
  2. ハンドルミス
    解決されなかった ID については、フォールバックとして match_title を試してください。✓ コピーしました
    → フォールバック検索によりほとんどのギャップが解消されます

結果: Zotero に対応するクリーンで一貫した参考文献。

注意点
  • バッチコールごとに 500 件の論文を超える — 500 でチャンクします。 スキルはチャンク間のレート制限を処理します
組み合わせ: zotero

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

semanticscholar-skill + paper-fetch-skill

Semantic Sc​​holar を使用して PDF を検出し、取得します

Semantic Sc​​holar を検索; 上位 10 件のオープンアクセス PDF を取得します。✓ コピーしました
semanticscholar-skill + zotero

ローカルライブラリ管理のためにZotero経由でインポート

BibTeX をエクスポートします。 Zotero にインポートし、コレクションにタグを付けます。✓ コピーしました
semanticscholar-skill + arxiv

arXiv メタデータとの相互参照

リスト内の各 arXiv ID について、Semantic Sc​​holar の引用数を追加します。✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール入力呼び出すタイミングコスト
search_relevance query デフォルトの用紙検索 1 request
search_bulk query + filters ダウンストリームフィルタリングの一括結果 1 request
search_snippets query 本文中の語句から論文を検索 1 request
match_title title 不正確なタイトルで論文を解決する 1 request
get_paper ID (DOI/arXiv/...) 識別子がある場合 1 request
get_citations / get_references paper id, limit 引用グラフをたどる 1 request
find_similar / recommend seed(s) (pos + neg) 似ていて洗練されたおすすめ 1 request
batch_papers / batch_authors array of IDs 大規模な読書リスト 1 request
search_authors name プロフィール作成者 1 request
export_bibtex / export_markdown / export_json papers[] エクスポートの最終ステップ 0

コストと制限

運用コスト

APIクォータ
Semantic Sc​​holar パブリック API — レート制限あり。 スキルは 1.1 秒のギャップと指数バックオフを強制します
呼び出しあたりのトークン
メタデータは小さいです。 要約とスニペットの拡大
金額
無料 — Semantic Sc​​holar は公開されています
ヒント
可能な限りバッチ処理 — 単一のバッチ呼び出しは、数百回の get_paper 呼び出しよりも優れています。

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

認証情報の保管: パブリック エンドポイントには認証情報は必要ありません。 制限を高くする場合はオプションの API キー — config ではなく env に保持します。
データ送信先: クエリと結果は api.semanticscholar.org に送信されます。

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

429 リクエストが多すぎます

スキルはすでにこれに対応しています。 持続する場合は、バッチのペースを遅くするか、API キーをリクエストしてください。

確認: Inspect response headers for x-rate-limit-*
論文がDOIによって見つかりませんでした

論文のタイトルと一致する match_title にフォールバックします。 論文の約 10% が DOI をカバーしていません。

確認: match_title + grep output
著者の曖昧さ回避が間違っています

コミットする前に、所属または共著者によってフィルタリングします。 Semantic Sc​​holar は、異なる人々をマージすることがあります。

確認: Inspect the author's publication list for coherence

代替案

Semantic Scholar Skill 他との比較

代替案代わりに使う場面トレードオフ
arxivより広範な引用グラフではなく、arXiv のみに関心がある適用範囲が狭い。 引用横断なし
paper-fetch-skillID を持っているが、メタデータよりも PDF が必要な場合検索エンジンではなくフェッチャー
asta-skill別の学術検索フレーバーが必要な場合ソースが異なる

その他

リソース

📖 GitHub の公式 README を読む

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