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PaperDebugger

作者 PaperDebugger · PaperDebugger/paperdebugger

在你的編輯器內進行多 Agent 論文審查——主張核驗、引用稽核、結構批評、語言潤飾。專為學術研究者而生。

PaperDebugger 協調多個專門 Agent 對你的 LaTeX/Markdown 論文進行審查:模擬嚴格同儕審查員的 Reviewer Agent、在不破壞語氣的前提下潤飾語言的 Editor Agent、核驗每個 \cite{} 是否有效且非幻覺引用的 Citation Auditor,以及標記主張偏移的 Coherence Agent。外掛架構讓實驗室可以加入自訂 Agent。

為什麼要用

核心特性

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實際使用效果

paperdebugger-mcp.replay ▶ 就緒
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~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "paperdebugger-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "paperdebugger-mcp"
      ]
    }
  }
}

開啟 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。儲存後重啟應用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "paperdebugger-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "paperdebugger-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor 使用與 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。專案級設定優先於全域。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "paperdebugger-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "paperdebugger-mcp"
      ]
    }
  }
}

點擊 Cline 側欄中的 MCP Servers 圖示,然後選 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "paperdebugger-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "paperdebugger-mcp"
      ]
    }
  }
}

格式與 Claude Desktop 相同。重啟 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "paperdebugger-mcp",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "paperdebugger-mcp"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用伺服器物件陣列,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "paperdebugger-mcp": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "paperdebugger-mcp"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 儲存後熱重載。

claude mcp add paperdebugger-mcp -- npx -y paperdebugger-mcp

一行命令搞定。用 claude mcp list 驗證,claude mcp remove 移除。

使用場景

實戰用法: PaperDebugger

如何在投稿前進行一輪嚴苛的模擬同儕審查

👤 博士生、研究人員、論文作者 ⏱ ~60 min intermediate

何時使用: 距離投稿截止剩 24 小時,想要再做一次嚴格的審查。

前置條件
  • LaTeX 原始檔或編譯後的 PDF — 兩種格式均可使用
步驟
  1. 執行 Reviewer
    Use PaperDebugger Reviewer on /paper/main.tex. Be harsh — venue is NeurIPS-style, top-tier.✓ 已複製
    → 含優點、缺點與建議實驗的編號審查意見
  2. 引用稽核
    Cross-check every \cite. Anything fabricated, broken, or missing from the bib?✓ 已複製
    → 每篇引用的狀態表;標記有問題的項目
  3. 連貫性
    Flag claim drift between abstract / introduction / conclusion. Quote the conflicting sentences.✓ 已複製
    → 含引用句對的偏移報告

結果: 在 Reviewer 2 看到論文之前解決的投稿前核查清單。

注意事項
  • Reviewer Agent 過度建議你無法進行的實驗 — 過濾建議清單——只保留能改善撰寫品質而不需新資料的項目
搭配使用: filesystem

在不失去作者語氣的前提下潤飾語言

👤 非英語母語的作者 ⏱ ~45 min beginner

何時使用: 科學內容沒問題;但文章有些地方寫得不順。

步驟
  1. Editor 通道
    Use the Editor agent on /paper/main.tex. Preserve voice; only fix grammar, awkward phrasing, and ambiguous antecedents.✓ 已複製
    → 逐句列出差異清單
  2. 審查差異
    Show me the 10 highest-impact edits — ones that fix actual ambiguity, not stylistic preferences.✓ 已複製
    → 前 10 項含說明

結果: 更簡潔的論文,相同的語氣。

注意事項
  • Editor「糾正」了技術術語 — 傳入 --preserve-glossary terms.txt,讓它不動清單中列出的術語

驗證每個結果表格與實驗目錄中的資料一致

👤 對資料表錯誤有強迫症的機器學習研究者 ⏱ ~90 min advanced

何時使用: 你以三種不同方式跑了實驗;不確定哪組數字最終進了論文。

前置條件
  • 論文原始檔 + 含原始結果的實驗目錄(JSON/CSV) — 標準資料夾結構
步驟
  1. 對應表格與結果
    Map every numerical claim in /paper/main.tex to a specific file in /experiments/. Flag claims you can't trace.✓ 已複製
    → 對應表格;無法追溯的主張已列出
  2. 驗證
    For each traced claim, recompute from the raw file and report match/mismatch.✓ 已複製
    → 含差異的核驗表格

結果: 確信論文中的數字與實驗相符——或列出需要修正的清單。

注意事項
  • 實驗資料夾結構隨意,沒有命名規則 — 提供一個將表格標籤對應到實驗路徑的提示檔案
搭配使用: filesystem

組合

與其他 MCP 搭配,撬動十倍槓桿

paperdebugger-mcp + filesystem

在工作副本上操作並持久化差異

Save the editor's diffs as /paper/edits-$(date +%F).patch.✓ 已複製
paperdebugger-mcp + arxiv-mcp-server

取得相關文獻以供 Reviewer Agent 使用

Fetch top 10 arxiv papers cited in the related work, then re-run Reviewer with that context.✓ 已複製

工具

此 MCP 暴露的能力

工具輸入參數何時呼叫成本
review paper_path, venue? 投稿前審查 Heavy LLM call
edit paper_path, preserve_glossary_path? 語言潤飾 LLM
audit_citations paper_path, bib_path 投稿前務必執行 1 Semantic Scholar lookup per citation
check_coherence paper_path 後期編輯階段 LLM

成本與限制

運行它的成本

API 配額
受限於你的底層 LLM
每次呼叫 Token 數
每次 Agent 執行 5000–25000 個 token
費用
免費;LLM 費用自行負擔
提示
依序執行 Agent(先 Editor,後 Reviewer),並將差異向前傳遞,避免重複 tokenize 整篇論文

安全

權限、密鑰、影響範圍

憑證儲存: 透過環境變數提供 LLM API 金鑰
資料出站: 你的 LLM 服務商 + Semantic Scholar(引用稽核)

故障排查

常見錯誤與修復

Editor 差異導致 LaTeX 編譯失敗

加上 --syntax-aware 讓它保留 \macro{...} 大括號與數學式

驗證: 套用差異後編譯
引用稽核將真實引用標記為幻覺

引用可能太新而 Semantic Scholar 尚未收錄——透過 --known-good citations.txt 傳入

Reviewer 意見過於籠統

傳入 --venue NeurIPS(或具體場合),讓風格與標準相符

替代方案

PaperDebugger 對比其他方案

替代方案何時用它替代權衡
Writefull / Grammarly你只需要語言潤飾,不需要多 Agent 審查功能較弱;無法稽核引用或連貫性
自己撰寫 Claude 提示你一年只審查一篇論文PaperDebugger 有精心設計的提示與你否則需要自行建構的協調迴圈

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資源

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