接入客户端

各客户端启动 Scholar 的方式相同。最快的办法是使用 scholar-mcp 命令，它会找出电脑上已安装的客户端并写好配置。

uv tool install --python 3.12 \
  --find-links https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.9.0/wheel-index.html \
  "scholar-mcp[rerank]==0.9.0"
scholar-mcp install --all --dry-run   # 预览所有检测到的客户端
scholar-mcp install --all             # 或者逐个指定：claude-code codex cursor

写入前会先备份，中途出错也不会留下损坏的文件，重复运行结果相同。你手写的 scholar 条目不会被改动，除非加 --force。全部选项和各客户端的配置文件位置见命令行。

手动配置

下方命令安装 Scholar MCP 0.9.0。插件、桌面包与容器使用同一正式版本；第三方商城的审核和更新进度以各平台条目为准。

以下配置均通过 uvx 启动，无需提前安装。首次启动时，uvx 会准备好 Python 3.12 和本地排序模型。--find-links 为 Intel 版 macOS 和 ARM 版 Windows 提供现成的安装包，其他平台照常从 PyPI 安装。每段配置都用 SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS=research 启用了研究工具集，删去这一行即只保留六个核心工具。

Claude Code

在终端中添加，--scope user 让它对所有项目生效。

claude mcp add scholar --scope user -e SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS=research \
  -- uvx --python 3.12 \
  --find-links https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.9.0/wheel-index.html \
  --from 'scholar-mcp[rerank]==0.9.0' scholar-mcp

也可装插件，效果一样，还会带上研究工具集和 Deep Research 技能。

claude plugin marketplace add Liyux3/scholar-mcp
claude plugin install scholar-mcp@scholar-mcp

Claude Desktop

macOS 上最省事的是用安装包。在最新版本里下载 scholar-mcp-darwin-arm64-<version>.mcpb（Apple 芯片）或 scholar-mcp-darwin-x86_64-<version>.mcpb（Intel），用 Claude Desktop 打开即可。安装包自带 Python、本地排序模型和研究工具，安装时会问你要不要填密钥。

任何平台都可以手动编辑 claude_desktop_config.json（Settings → Developer → Edit Config）。

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "scholar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python", "3.12",
        "--find-links", "https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.9.0/wheel-index.html",
        "--from", "scholar-mcp[rerank]==0.9.0", "scholar-mcp"
      ],
      "env": { "SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS": "research" }
    }
  }
}

保存后重启 Claude Desktop。

Codex

在 ~/.codex/config.toml 里加一段。

~/.codex/config.toml

[mcp_servers.scholar]
command = "uvx"
args = [
  "--python", "3.12",
  "--find-links", "https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.9.0/wheel-index.html",
  "--from", "scholar-mcp[rerank]==0.9.0", "scholar-mcp",
]
startup_timeout_sec = 60
tool_timeout_sec = 600

[mcp_servers.scholar.env]
SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS = "research"

超时要设得长一些，因为首次启动需要准备环境，一次完整的搜索也要等待多个数据源和引用扩展。若只想对单个项目生效，写在项目中的 .codex/config.toml 即可。

也可装插件，会一起带上研究工具集和 Deep Research 技能。

codex plugin marketplace add Liyux3/scholar-mcp
codex plugin add scholar-mcp@scholar-mcp

Cursor

添加到 Cursor

也可写入 ~/.cursor/mcp.json，或项目里的 .cursor/mcp.json。

~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "scholar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python", "3.12",
        "--find-links", "https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.9.0/wheel-index.html",
        "--from", "scholar-mcp[rerank]==0.9.0", "scholar-mcp"
      ],
      "env": { "SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS": "research" }
    }
  }
}

VS Code

在 VS Code 中安装

也可写入工作区的 .vscode/mcp.json，或者用 MCP: Open User Configuration 打开用户级的 mcp.json。注意 VS Code 用的键是 servers。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "scholar": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python", "3.12",
        "--find-links", "https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.9.0/wheel-index.html",
        "--from", "scholar-mcp[rerank]==0.9.0", "scholar-mcp"
      ],
      "env": { "SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS": "research" }
    }
  }
}

Gemini CLI

写入 ~/.gemini/settings.json，或项目里的 .gemini/settings.json。

~/.gemini/settings.json

{
  "mcpServers": {
    "scholar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python", "3.12",
        "--find-links", "https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.9.0/wheel-index.html",
        "--from", "scholar-mcp[rerank]==0.9.0", "scholar-mcp"
      ],
      "env": { "SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS": "research" }
    }
  }
}

OpenCode

OpenCode 的本地服务器写在 mcp 下，命令写成数组。~/.config/opencode/opencode.json 对所有项目生效，项目里的 opencode.json 只管这个项目。

opencode.json

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "scholar": {
      "type": "local",
      "command": [
        "uvx", "--python", "3.12",
        "--find-links", "https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.9.0/wheel-index.html",
        "--from", "scholar-mcp[rerank]==0.9.0", "scholar-mcp"
      ],
      "environment": { "SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS": "research" },
      "enabled": true
    }
  }
}

Windsurf

写入 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json，然后在 Cascade 里刷新服务器列表。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "scholar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python", "3.12",
        "--find-links", "https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.9.0/wheel-index.html",
        "--from", "scholar-mcp[rerank]==0.9.0", "scholar-mcp"
      ],
      "env": { "SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS": "research" }
    }
  }
}

Kiro

添加到 Kiro

也可写入 ~/.kiro/settings/mcp.json，或工作区里的 .kiro/settings/mcp.json。

~/.kiro/settings/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "scholar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python", "3.12",
        "--find-links", "https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.9.0/wheel-index.html",
        "--from", "scholar-mcp[rerank]==0.9.0", "scholar-mcp"
      ],
      "env": { "SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS": "research" },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Zed

Zed 把 MCP 服务器叫作 context server。写入设置文件（zed: open settings file），或项目里的 .zed/settings.json。

settings.json

{
  "context_servers": {
    "scholar": {
      "source": "custom",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python", "3.12",
        "--find-links", "https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.9.0/wheel-index.html",
        "--from", "scholar-mcp[rerank]==0.9.0", "scholar-mcp"
      ],
      "env": { "SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS": "research" }
    }
  }
}

Pi

Pi 已有原生 MCP 支持。全局配置使用 ~/.pi/agent/mcp.json，已信任项目使用 .pi/mcp.json；PI_CODING_AGENT_DIR 可以指定用户目录。参见 Pi 官方文档。

~/.pi/agent/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "scholar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python", "3.12",
        "--find-links", "https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.9.0/wheel-index.html",
        "--from", "scholar-mcp[rerank]==0.9.0", "scholar-mcp"
      ],
      "timeout": 600,
      "requestTimeoutMs": 600000,
      "env": { "SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS": "research" }
    }
  }
}

原生 Pi 的 timeout 单位是秒；如果你已有 pi-mcp-adapter，它也能读取这份配置，并使用毫秒单位的 requestTimeoutMs。

其他

能启动 stdio 服务器的客户端，都用这套命令和参数。

{
  "mcpServers": {
    "scholar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--python", "3.12",
        "--find-links", "https://github.com/Liyux3/scholar-mcp/releases/download/v0.9.0/wheel-index.html",
        "--from", "scholar-mcp[rerank]==0.9.0", "scholar-mcp"
      ],
      "env": { "SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS": "research" }
    }
  }
}

也可用容器镜像，默认走 stdio。

docker run -i --rm -e SCHOLAR_MCP_EXTENSIONS=research \
  ghcr.io/liyux3/scholar-mcp:latest

客户端不能自己启动程序时，比如网页里的智能体，可以让 Scholar 作为网络服务运行。运行 scholar-mcp serve --http，或设置 SCHOLAR_MCP_TRANSPORT=http，默认地址是 http://127.0.0.1:8000/mcp。云端智能体访问不到你电脑上的 localhost，需要一个能从外部访问、并且有保护的部署。

注意

接入后，客户端中应能看到 search_papers、paper_info、recommend_papers、search_authors、read_paper 和 download_paper，启用研究工具集时还有 build_paper_graph 和 paper_library。scholar://status 会显示可用的数据源和当前使用的排序模型。

更多智能体

scholar-mcp install 还能为以下智能体写好配置，并带上各自需要的超时和字段：

智能体	命令
Qwen Code	scholar-mcp install qwen-code
Kimi Code	scholar-mcp install kimi-code
Qoder CLI	scholar-mcp install qoder-cli
CodeBuddy Code	scholar-mcp install codebuddy
iFlow CLI (legacy)	scholar-mcp install iflow
MiniMax Code	scholar-mcp install minimax
DeepSeek Harness	scholar-mcp install deepseek
TRAE CLI 2.0	scholar-mcp install trae-cli
MiMo Code	scholar-mcp install mimocode
ZCode	scholar-mcp install zcode
Cline CLI、Kilo Code、Amp	scholar-mcp install cline、kilo、amp
GitHub Copilot CLI、Factory Droid、Junie CLI、Augment CLI	scholar-mcp install copilot-cli、factory、junie、augment
Warp、LM Studio	scholar-mcp install warp、lmstudio

Trae、通义灵码、百度 Comate、Cherry Studio、ChatWise，以及 Cline 和 Roo Code 的编辑器插件（Cline 命令行版可用 install 写好），把 MCP 列表保存在各自的设置界面里。把上方其他标签中的 JSON 粘贴到它们的 MCP 设置中即可。

DeepSeek Harness

安装器将官方 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 插件写入 ~/.dsh/cordis.patch.yml，也支持 DSH_HOME 指定的数据目录。这份用户级 Cordis 补丁对各个 profile 生效，已有的 YAML、注释和 !!js 表达式保持原样；Scholar 的受管区块可以用同一安装器更新或卸载。

插件调用其他客户端共用的 Scholar 命令，工具超时为 600 秒，工具名称形如 mcp__scholar__search_papers。只给某个自定义 profile 使用时，可将同样的 insert 放进该 profile 的 cordis.patch.yml；项目目录中的补丁需要通过 dsh <profile> --patch <file> 显式加载。详见 DeepSeek 官方 MCP 说明。

ZCode 与自定义配置目录

scholar-mcp install zcode 将 stdio 配置写入 ~/.zcode/cli/config.json 的 mcp.servers。用户显式设置的 features.mcp=false 会保留，并提示用户检查这项选择。模型凭据由 ZCode 自行管理。

安装器遵循各智能体自己的目录设置，包括 QWEN_HOME、KIMI_CODE_HOME、CODEBUDDY_CONFIG_DIR、QODER_CONFIG_DIR、MINIMAX_DATA_DIR（也支持 MAVIS_DATA_DIR）和 TRAE_HOME。安装 Scholar 和启动智能体时，使用相同的目录设置即可。Kimi Code 2.4 与 MiniMax Code 0.7 会直接加载各自的 MCP 配置文件。

智能体框架

框架可以通过原生 MCP 客户端启动同一条 Scholar 命令。LangChain 与 LangGraph 使用 MultiServerMCPClient，AgentScope 使用 MCPClient 与 StdioMCPConfig。加载 Scholar 的工具后，将它们交给智能体现有的工具注册表即可。

一次研究会连续调用多个工具时，保持连接，结束后按框架的会话生命周期关闭。Scholar 在独立进程中运行，框架和 Scholar 可以各自管理 Python 依赖。托管框架则使用前面说明的可达 HTTP 部署。

其他安装方式

渠道	入口
PyPI + uv tool	uv tool install scholar-mcp，再用 scholar-mcp install 注册客户端
PyPI + uvx	在任意客户端配置里写 uvx scholar-mcp
官方 MCP Registry	io.github.Liyux3/scholar-mcp
容器	ghcr.io/liyux3/scholar-mcp:<version>
Claude Desktop	GitHub Releases 里的 MCPB 安装包
Codex、Claude Code、Cursor	仓库里的插件和插件市场清单

仓库中还有启动脚本，macOS 和 Linux 用 scripts/launch.sh，Windows 用 scripts/launch.cmd 或 scripts/launch.ps1。已有 uv 时直接使用，否则把 uv 装进一个独立目录，不改动 shell 配置。