帮助用户检索 arXiv 论文并提取全文 Markdown 便于阅读分析
该 MCP 工具材料显示其主要功能是检索 arXiv 论文并获取全文 Markdown,未声明需要密钥,且为 MIT 开源,整体风险偏低。但其被客观标记为可执行代码,且仓库社区采用度很低、维护状态未知,安装前仍需做基本源码与依赖审查。
材料明确写明无需密钥或环境变量,未见要求提供 API token、账号凭证或其他敏感认证信息,因此凭证泄露与滥用面较小。
工具功能声明涉及搜索 arXiv 论文并获取全文内容,按功能推断会产生面向论文来源站点的常规网络请求。虽然材料未列出具体远程 host,且未见无关第三方外发红旗,但其核心能力本身依赖网络访问,应留意查询内容可能被发送到相应论文服务端。
系统客观检查项标记为 executes-code,说明该 MCP 运行时具备在本机执行代码/进程的常规能力。这属于 MCP 工具固有特性,当前材料未显示超出声明功能的高危系统权限申请,但仍应按最小权限运行。
材料未提供 README 或明确的数据访问边界,因此无法确认是否仅读取检索结果并返回 Markdown,还是还会缓存/落盘处理内容。未见明确过度授权证据,但由于其作为本地 MCP 进程执行,建议默认视为可能接触用户会话输入与下载内容。
正面因素是存在可审计的开源仓库且采用 MIT 许可证,有助于降低风险;但来源仅为 third_party_registry,仓库 0 star、维护状态未知、README 缺失,社区验证与持续维护信号较弱,因此供应链需留意但不足以单独判为高风险。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"Paper Reader MCP" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请搜索 arXiv 上关于多模态大模型推理的最新论文,按发布时间倒序排列,限定 cs.AI 分类,返回前 10 篇,并给出标题、作者、摘要和链接。
返回符合条件的论文列表,按时间排序并附带基础元数据与访问链接。
请获取这篇 arXiv 论文的全文内容并转换为 Markdown,保留章节标题、公式位置说明和参考文献结构,方便我继续总结。
输出结构清晰的论文 Markdown 全文,便于阅读、摘录和二次处理。
请搜索 arXiv 中关于检索增强生成的论文,使用智能排序,过滤 cs.CL 和 cs.IR 分类,分页获取前 30 篇,并标出最值得优先阅读的 5 篇。
返回分页整理的论文结果,并附优先阅读建议与简要筛选依据。
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