Semantic Scholar Skill MCP — 사용 사례, 설치 & 라이브 데모

왜 쓰나요

핵심 기능

검색: 관련성, 대량, 발췌문, 제목 일치, 작성자
DOI / arXiv / PMID / PMCID / MAG / ACL / SHA / URL / CorpusId로 해결
인용 그래프 순회(앞으로 + 뒤로, 페이지 매김)
권장사항: 단일 시드 유사성 또는 다중 시드 양성/음성
일괄 처리: 요청당 최대 500개의 논문 / 1000명의 저자
내보내기: BibTeX, Markdown, JSON

라이브 데모

실제 사용 모습

semanticscholar-skill.replay ▶ 준비됨

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설치

클라이언트 선택

~/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 열기. 저장 후 앱 재시작.

~/.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
    }
  }
}

Cursor는 Claude Desktop과 동일한 mcpServers 스키마 사용. 프로젝트 설정이 전역보다 우선.

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 사이드바의 MCP Servers 아이콘 클릭 후 "Edit Configuration" 선택.

~/.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 Desktop과 같은 형식. Windsurf 재시작 후 적용.

~/.continue/config.json

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

Continue는 맵이 아닌 서버 오브젝트 배열 사용.

~/.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_servers에 추가. 저장 시 Zed가 핫 리로드.

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

한 줄 명령. claude mcp list로 확인, claude mcp remove로 제거.

사용 사례

실전 활용법: Semantic Scholar Skill

종자 논문 주위에 문헌 검토 비계 설치

👤 대학원생, 검토를 시작하는 연구자 ⏱ ~45 min intermediate

언제 쓸까: 당신은 하나의 강력한 앵커 종이를 가지고 있고 주변 문학을 구축하고 싶습니다.

사전 조건

스킬 장착 — ~/.claude/skills/semanticscholar-skill에 git 복제

흐름

씨앗을 해결하세요

10.1038/s41586-020-2649-2를 확인하고 전체 메타데이터를 가져옵니다.✓ 복사됨

→ 초록 + 연구 분야가 포함된 전체 종이 객체
풀 참조 + 인용

영향을 기준으로 정렬된 시드의 참고문헌과 상위 50개 인용 논문을 확인하세요.✓ 복사됨

→ 장소와 연도가 포함된 2개의 순위 목록
BibTeX 키를 사용하여 마크다운 내보내기

Zotero에 드롭할 수 있는 BibTeX 항목을 사용하여 결합된 세트를 Markdown으로 내보냅니다.✓ 복사됨

→ 인라인 citekeys + bibtex 블록을 사용한 마크다운

결과: 실제 인용 데이터를 기반으로 한 초기 문학 검토 뼈대입니다.

함정

가장 많이 인용된 논문이 가장 관련성이 높은 논문이라고 가정 — 초록을 훑어보세요. 긍정적/부정적 시드가 있는 권장 사항을 사용하여 개선

함께 쓰기: paper-fetch-skill · zotero

인터뷰, 강연 또는 임기 검토를 위해 작성자 프로필을 작성하세요.

👤 프로그램 위원장, 언론인, 채용 위원회 ⏱ ~15 min beginner

언제 쓸까: 누군가의 출판 기록에 대한 빠르고 정확한 스냅샷이 필요합니다.

흐름

저자 찾기

저자 'Yann LeCun'을 검색하고 NYU/Meta 작가를 선택하세요.✓ 복사됨

→ 저자 ID + 소속 + h-index
출판물 받기

인용 횟수를 기준으로 상위 50개 출판물을 나열합니다. 연구 분야별로 그룹화합니다.✓ 복사됨

→ 개수가 포함된 그룹화된 목록입니다. 장소 + 논문 당 연도

결과: 실제 데이터가 포함된 방어 가능한 작성자 프로필입니다.

함정

명확성 오류 - 일반적인 이름이 여러 사람과 일치합니다. — 커밋하기 전에 항상 소속 및 공동 작성자 신호를 검사하세요.

당신이 좋아하고 싫어했던 것에 대한 추천을 받으세요

👤 독서 목록을 작성하는 연구원 ⏱ ~20 min intermediate

언제 쓸까: 마음에 드는 논문이 5개 있고 마음에 들지 않은 논문이 2개 있습니다. 그 공간에서 더 많은 것을 찾아보세요.

흐름

씨앗 제공

양성 시드: [DOI]. 부정적인 시드: [DOI]. 20개의 논문을 추천합니다.✓ 복사됨

→ 부정적인 측면보다는 긍정적인 측면에 편향된 순위 추천
필터

2022년 이상이고 개방형 액세스 = true인 장소만 해당됩니다.✓ 복사됨

→ 필터링된 추천에는 2022년 이후 OA 작업만 포함됩니다.

결과: 실제로 읽고 싶은 맞춤형 목록입니다.

긴 읽기 목록에 대한 일괄 가져오기 메타데이터

👤 참고문헌을 가져오는 사람 ⏱ ~25 min intermediate

언제 쓸까: 100개 이상의 DOI가 있고 한 번에 메타데이터가 필요합니다.

흐름

배치 제출

200개 DOI에 대한 일괄 가져오기 메타데이터; BibTeX를 내보냅니다.✓ 복사됨

→ 모든 것을 포괄하는 단일 응답; BibTeX 스트림은 다음과 같습니다.
누락 처리

확인되지 않은 ID의 경우 match_title을 대체 수단으로 사용해 보세요.✓ 복사됨

→ 대체 검색으로 대부분의 격차 해소

결과: Zotero를 위한 깨끗하고 일관된 참고문헌이 준비되어 있습니다.

함정

일괄 호출당 500편 초과 — 500의 청크; 기술은 청크 간의 속도 제한을 처리합니다.

함께 쓰기: zotero

조합

다른 MCP와 조합해 10배 효율

semanticscholar-skill + paper-fetch-skill

Semantic Scholar를 사용하여 PDF를 검색하고 가져옵니다.

검색 의미학자; 상위 10개 히트작에 대한 오픈 액세스 PDF를 가져옵니다.✓ 복사됨

semanticscholar-skill + zotero

로컬 라이브러리 관리를 위해 Zotero를 통해 가져오기

BibTeX 내보내기; Zotero로 가져오고 컬렉션에 태그를 지정합니다.✓ 복사됨

semanticscholar-skill + arxiv

arXiv 메타데이터와의 상호 참조

내 목록의 각 arXiv ID에 대해 Semantic Scholar 인용 횟수를 추가하세요.✓ 복사됨

도구

이 MCP가 노출하는 것

도구	입력	언제 호출	비용
search_relevance	query	기본 논문 검색	1 request
search_bulk	query + filters	다운스트림 필터링에 대한 대량 결과	1 request
search_snippets	query	텍스트의 문구로 논문 찾기	1 request
match_title	title	부정확한 제목으로 논문 해결	1 request
get_paper	ID (DOI/arXiv/...)	식별자가 있는 경우	1 request
get_citations / get_references	paper id, limit	인용 그래프 탐색	1 request
find_similar / recommend	seed(s) (pos + neg)	유사하고 세련된 추천	1 request
batch_papers / batch_authors	array of IDs	대규모 읽기 목록	1 request
search_authors	name	프로필 작성자	1 request
export_bibtex / export_markdown / export_json	papers[]	최종 내보내기 단계	0

비용 및 제한

운영 비용

API 쿼터: Semantic Scholar 공개 API — 속도가 제한되어 있습니다. 기술은 1.1초 간격과 지수 백오프를 적용합니다.
호출당 토큰: 메타데이터는 작습니다. 초록 및 단편 더 크게
금액: 무료 — Semantic Scholar는 공개입니다.
팁: 가능할 때마다 일괄 처리 — 단일 일괄 호출이 수백 건의 get_paper 호출을 능가합니다.

보안

권한, 시크릿, 파급범위

자격 증명 저장: 퍼블릭 엔드포인트에는 자격 증명이 필요하지 않습니다. 더 높은 제한을 위한 API 키는 선택 사항입니다. 구성이 아닌 env에 보관하세요.

데이터 외부 송신: 쿼리와 결과는 api.semanticscholar.org로 이동합니다.

인용 횟수는 스냅샷입니다. 날짜를 명시하지 않고 추세의 증거로 몇 달 간격으로 찍은 횟수를 비교하지 마십시오.

문제 해결

자주 발생하는 오류와 해결

429 요청이 너무 많습니다

스킬이 이미 이 문제를 처리하고 있습니다. 지속된다면 배치 속도를 늦추거나 API 키를 요청하세요.

확인: Inspect response headers for x-rate-limit-*

DOI에서 발견되지 않은 논문

논문 제목을 사용하여 match_title로 대체합니다. 약 10%의 논문에는 DOI 적용 범위가 부족합니다.

확인: match_title + grep output

작성자의 명확성이 잘못되었습니다.

커밋하기 전에 소속 또는 공동 저자별로 필터링하세요. Semantic Scholar는 때때로 서로 다른 사람들을 병합합니다.

확인: Inspect the author's publication list for coherence

대안

Semantic Scholar Skill 다른 것과 비교

대안	언제 쓰나	단점/장점
arxiv	더 넓은 인용 그래프가 아닌 arXiv에만 관심이 있는 경우	더 좁은 범위; 인용 순회 없음
paper-fetch-skill	ID가 있고 메타데이터보다 PDF를 더 원합니다.	검색 엔진이 아닌 Fetcher
asta-skill	다른 학술 검색 방식을 원합니다.	다른 소스

Semantic Scholar Skill