paperscraper
一个集成多平台数据源，高效抓取出版物元数据的MCP工具。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：paperscraper。 它的用途是：一个集成多平台数据源，高效抓取出版物元数据的MCP工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/paperscraper/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我找一下最近三年关于‘大语言模型推理优化’的顶会论文，列出标题、作者、摘要和DOI。”，它会通过paperscraper从集成的学术数据库中搜索并结构化返回相关论文的元数据列表，方便您快速筛选和引用。
介绍
paperscraper 是一个MCP服务器，旨在解决研究人员、学生和内容创作者在学术研究或内容生产中，需要从多个分散的学术平台手动收集和整理出版物元数据（如标题、作者、期刊、摘要、DOI等）的繁琐和低效问题。它通过集成多个数据源，提供统一的接口，自动化完成元数据的抓取和结构化整理。
使用时，您需要将其作为MCP服务器配置到您的AI开发环境（如Claude Desktop）中。之后，您可以在AI对话中直接请求获取特定主题、作者或DOI的论文元数据，而无需手动访问各个数据库网站。
这个工具非常适合需要频繁查阅文献的学术研究者、正在撰写论文或报告的高校学生，以及需要追踪行业最新动态的内容创作者和数据分析师。它能够显著节省文献调研的时间成本。
建议在使用前，先了解其支持的数据源范围，以确保能覆盖您常用的学术数据库。对于需要获取全文的场景，本工具可能无法直接满足，您仍需通过机构权限或开放获取平台下载。
核心特点
与单一数据源抓取工具相比，paperscraper的核心优势在于集成了多个主流学术平台的数据源，提供一站式的元数据查询服务；同时，作为MCP工具，它能无缝集成到AI工作流中，通过自然语言指令即可触发复杂的文献搜索任务，无需编写脚本。
注意事项
不适合需要直接下载论文全文或访问需要复杂身份验证的付费数据库内容的场景。
常见问题
paperscraper支持哪些学术数据库？
具体支持的数据源请查阅项目文档，它通常集成了如arXiv、PubMed、Crossref等主流开放或半开放平台。
使用paperscraper需要编程知识吗？
基本使用无需编程，通过配置MCP服务器后，在AI对话中用自然语言即可查询。但高级定制或扩展可能需要一定的开发能力。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/paperscraper/raw/index.md 读取 paperscraper 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/paperscraper/raw/index.md（查看排版版本）