返回顶部
a

asta-skill学术论文搜索

Use when searching academic papers via Ai2 Asta (Semantic Scholar corpus) through the Asta MCP server. Triggers on academic search, paper lookup, citation traversal, author search, or snippet search when the Asta MCP server is configured. Works with Claude Code, Codex, Hermes, OpenClaw, Windsurf, Cursor, and any MCP-compatible agent.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 0.2.1
安全检测
已通过
108
下载量
免费
免费
0
收藏
概述
安装方式
版本历史

asta-skill

Asta MCP — 学术论文搜索

Asta 是 Ai2 的科学语料工具,通过 MCP(可流式 HTTP 传输)暴露语义学者学术图谱。该技能告诉智能体针对何种意图调用哪个 Asta 工具,以及如何将它们组合成有用的工作流。

  • - MCP 端点: https://asta-tools.allen.ai/mcp/v1
  • 认证: x-api-key 请求头(在 https://share.hsforms.com/1L4hUh20oT3mu8iXJQMV77w3ioxm 申请密钥)
  • 传输方式: 可流式 HTTP

前置条件检查

在调用任何工具之前,请验证 Asta MCP 服务器已在宿主智能体中注册。工具名称将以安装时选择的 MCP 服务器名称为前缀(通常为 asta 或 mcpasta)。如果未显示任何 Asta 工具,请引导用户查看下方的安装部分。

工具映射 — 意图 → Asta 工具

用户意图Asta 工具备注
广泛主题搜索searchpapersbyrelevance支持会议+日期筛选
已知论文标题
searchpaperbytitle | 可选会议限制 | | 已知 DOI / arXiv / PMID / CorpusId / MAG / ACL / SHA / URL | get_paper | 单篇论文查询 | | 同时查询多个已知 ID | getpaperbatch | 批量查询 — 优先于 N 次顺序 get_paper 调用 | | 谁引用了论文 X | get_citations | 带筛选的引用遍历,支持分页 | | 按姓名查找作者 | searchauthorsby_name | 返回个人资料信息 | | 某位作者的出版物 | getauthorpapers | 传入上一步调用返回的作者 ID | | 查找提及 X 的片段 | snippet_search | 论文正文中约 500 字的摘录 |

所有工具均接受日期范围筛选字段选择 — 当用户意图限制范围时(例如近期、自 2022 年以来、在 NeurIPS 上),请传递这些参数。

⚠️ fields 参数 — 避免上下文膨胀

getpaper / getpaperbatch 接受一个 fields 字符串。切勿通过 fields 请求 citations 或 references — 单篇高被引论文(例如《Attention Is All You Need》)会返回 20 万+字符,导致智能体的上下文窗口溢出。请改用专用的 getcitations 工具(它支持分页)。

get_paper 的安全默认 fields:

title,year,authors,venue,tldr,url,abstract

仅在需要时添加 journal、publicationDate、fieldsOfStudy、isOpenAccess。

工作流模式

模式 1 — 主题发现

  1. 1. searchpapersbyrelevance(query, year=2022-, venue=?) → 初始命中结果
  2. 按引用次数 + 时效性对前 N 篇进行排序/展示
  3. 提供后续操作:对最具影响力的论文执行 getcitations,或对特定主张执行 snippet_search

模式 2 — 种子论文扩展

  1. 1. getpaper(DOI|arXiv|...) → 验证种子论文
  2. getcitations(paperId) → 前向扩展
  3. 可选地使用种子论文标题词进行 searchpapersby_relevance 以横向发现
  4. 在展示前按 paperId 去重

模式 3 — 作者深度挖掘

  1. 1. searchauthorsbyname(name) → 选择正确的个人资料(通过所属机构消歧)
  2. getauthor_papers(authorId) → 完整出版物列表
  3. 按主题关键词或日期在客户端筛选

模式 4 — 证据检索

  1. 1. snippetsearch(claimquery) → 查找提出/支持某主张的段落
  2. 对每个命中结果,可选地执行 get_paper(id) 获取完整元数据

输出与交互规则

  • - 始终报告总数使用了哪个工具
  • 以表格形式展示前 10 条结果(标题、年份、会议、引用次数),然后展示最相关结果的详细信息。
  • 如果用户使用中文书写,则以中文呈现摘要;标题保持原文语言。
  • 结果展示后,提供:详细信息 / 优化 / 引用 / 片段 / 导出 / 完成

关键规则

  • - 优先批量意图而非来回交互。 如果用户的问题需要两个独立的查询,应在一轮中作为并行的 MCP 工具调用发出,而非顺序执行。
  • 切勿猜测 ID。 如果用户给出模糊的标题,在调用 getpaper 之前先使用 searchpaperbytitle。
  • 遵守速率限制。 API 密钥可提供更高的限制,但并非无限 — 不要超出用户要求的范围扩展引用图谱。
  • 不要编造字段。 如果 Asta 返回空的 abstract 或 venue,如实说明,而非自行编造。

与 semanticscholar-skill 的关系

两者都封装了语义学者语料库,但面向不同的运行时:

semanticscholar-skillasta-skill
传输方式Python + 直接 REST (s2.py)MCP(可流式 HTTP)
宿主需求
S2APIKEY + Python | 宿主中注册 Asta MCP |
| 最佳用途 | 脚本化批量工作流、自定义筛选 | 零代码智能体集成(Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、OpenClaw) |
| 认证 | S2APIKEY | 通过 x-api-key 请求头的 ASTAAPIKEY |

当宿主智能体支持 MCP 时使用 asta-skill;对于脚本化/流水线工作,回退到 semanticscholar-skill。



安装

首先在 shell 中设置 ASTAAPIKEY:

bash
export ASTAAPIKEY=... # 在 https://share.hsforms.com/1L4hUh20oT3mu8iXJQMV77w3ioxm 申请

Claude Code

bash
claude mcp add asta \
--transport http \
--url https://asta-tools.allen.ai/mcp/v1 \
--header x-api-key: $ASTAAPIKEY

或编辑 ~/.claude.json / .mcp.json:

json
{
mcpServers: {
asta: {
type: http,
url: https://asta-tools.allen.ai/mcp/v1,
headers: { x-api-key: ${ASTAAPIKEY} }
}
}
}

Codex CLI

编辑 ~/.codex/config.toml:

toml
[mcp_servers.asta]
type = http
url = https://asta-tools.allen.ai/mcp/v1
headers = { x-api-key = ${ASTAAPIKEY} }

Windsurf / Cursor / Hermes / 其他 MCP 客户端

添加到客户端的 MCP 服务器配置文件中:

json
{
mcpServers: {
asta: {
serverUrl: https://asta-tools.allen.ai/mcp/v1,
headers: { x-api-key: APIKEY> }
}
}
}

LM Studio

LM Studio 0.3.17+ 支持远程 MCP 服务器。编辑 ~/.lmstudio/mcp.json(macOS/Linux)或 %USERPROFILE%\.lmstudio\mcp.json(Windows)— 或在应用中:程序选项卡 → 安装 > 编辑 mcp.json

json
{
mcpServers: {
asta: {
url: https://asta-tools.allen.ai/mcp/v1,
headers: { x-api-key: APIKEY> }
}
}
}

只有 LM Studio 模型加载器中标记为支持工具使用的模型才能调用 Asta 工具。推荐:Qwen 2.5 / 3 Instruct(7B+)、Llama 3.1 / 3.3 Instruct(8B+)、Mistral / Mixtral Instruct。

OpenClaw

将此技能安装到 ~/.openclaw/skills/asta-skill/,并使用相同的 URL + x-api-key 请求头模式在 OpenClaw 配置中注册 MCP 服务器。该技能的前置声明通过 metadata

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 asta-skill-1775711414 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 asta-skill-1775711414 技能

通过命令行安装

skillhub install asta-skill-1775711414

下载

⬇ 下载 asta-skill v0.2.1(免费)

文件大小: 12.51 KB | 发布时间: 2026-4-11 22:52

v0.2.1 最新 2026-4-11 22:52
asta-skill v0.2.1

- Added LM Studio installation section to compatibility and setup instructions.
- Updated metadata to version 0.2.1.
- Documentation improvements in README files and SKILL.md for broader tool compatibility and usage clarity.

Archiver·手机版·闲社网·闲社论坛·羊毛社区· 多链控股集团有限公司 · 苏ICP备2025199260号-1

Powered by Discuz! X5.0   © 2024-2025 闲社网·线报更新论坛·羊毛分享社区·http://xianshe.com

p2p_official_large
返回顶部