papergraph-mcp

把数学论文变成有据可查的阅读地图,智能体不再瞎猜

开源 free 智能体
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GitHub 星标 ★ 285
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类智能体
开发团队lotchuazzz-crypto
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,免费使用
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,arxiv,knowledge-graph,latex,mathematics,mcp,model-context-protocol,python,research-tools,skills
GitHub 星标★ 285
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-09-02 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-18
浏览次数0

项目介绍

PaperGraph MCP 是一个面向数学论文的 MCP 服务,把 arXiv 等来源的论文转成可供 AI 智能体使用的“证据支撑阅读地图”。它解决的是智能体读数学论文时容易凭空猜测、断章取义的问题:通过解析 LaTeX 源文件,抽取定理、引理、定义等结果节点,追踪每条结论背后的证明证据链,并据此规划合理的阅读顺序,同时标注论文依赖的外部结果与前置知识。核心能力包括结构化抽取、证明证据溯源、阅读路径规划、外部依赖审查,以及以 MCP 工具形式接入智能体工作流。适合需要严谨引用与可验证推理的研究型智能体场景,让论文阅读从“泛读摘要”升级为“可核查的知识图谱导航”。

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 基于 LaTeX 源解析抽取定理/引理/定义,结果节点可回溯到原文位置
  • 证明证据链追踪,能区分论文内自证与外部依赖,减少智能体臆造
  • 以 MCP 标准工具暴露能力,可直接接入 Claude 等支持 MCP 的智能体

不足之处

  • 强依赖 LaTeX 源文件质量,扫描版或非标准排版论文效果受限
  • 项目较早期,覆盖的数学领域与论文规模验证范围有限

适用场景

  • 研究型智能体精读数学论文并生成可核查的证明摘要
  • 研究生按依赖关系规划一组相关论文的阅读顺序
  • 论文审稿辅助:快速定位结论的外部依赖与未证明假设

替代项目

arxiv-mcp-server、marker

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