Python API

scholar_mcp.api 把每个 MCP 工具变成一个普通函数。MCP、命令行和 Python 用的是同一套代码，所以每个函数返回一个普通的 dict，字段和工具的结构化输出一样。

from scholar_mcp import api

query = "diffusion policy for dexterous manipulation"
hits = api.search(query, limit=10, year="2024-2026")
for paper in hits["results"]:
    print(paper["year"], paper["title"], paper["id"])

detail = api.info("arXiv:2303.04137", include="detail,citations")
neighbours = api.related("arXiv:2303.04137", relation="similar")
people = api.authors("Fei-Fei Li")
text = api.read("arXiv:2303.04137", pages="1-4")
saved = api.download("10.1038/s41586-021-03819-2", save_dir="papers")
graph = api.graph(["arXiv:2303.04137"], max_hops=1)

科学数据入口是 api.search_data(query, kind="protein") 和 api.data_info("UniProt:P04637")，与 CLI/MCP 共用实现。科学数据指南包含完整示例。

函数

函数	MCP 工具	返回
api.search	search_papers	results，有数据源没响应时带 warning
api.info	paper_info	按 include 返回 paper、citations 和 references
api.related	recommend_papers	relation、seed、papers 和 total
api.authors	search_authors	作者资料
api.read	read_paper	按页标好的正文，以及图表的名字
api.download	download_paper	文件路径，以及记进的集合
api.graph	build_paper_graph	nodes、edges、PageRank、桥接论文和 Mermaid 图
api.library	paper_library	对应文献库操作的结果

参数名和默认值与 MCP 工具相同，唯一的便利是 api.graph 的种子既可以是逗号分隔的字符串，也可以是列表。查找无果时返回带 error 的字典，与工具报错方式一致。

这些函数读的环境变量和服务器一样，配置里的密钥、数据目录和排序设置都照样生效。