open-index/open-npm huggingface dataset:
npm package: @iflow-mcp/lstm-kirigaya-mcp-server-template
Description: 一个用于快速开始你的 mcp server 的模板项目。使用方法如下：
Latest version: 1.0.0

## MCP Server Template

一个用于快速开始你的 mcp server 的模板项目。使用方法如下：

```bash
git clone https://github.com/LSTM-Kirigaya/mcp-server-template
cd mcp-server-template
npm i
```

在 src 目录下进行开发，需要保证整个项目的入口文件是 `index.ts`.

### Debug

debug 项目请运行：

```bash
npm run dev
```

然后根据提示在浏览器中打开 MCP Inspector.

### Build

```bash
npm run build
```

## MCP Server 学习资料

- [MCP 官方介绍 & 教程](https://modelcontextprotocol.io/introduction)
- [Agent 时代基础设施 | MCP 协议介绍](https://zhuanlan.zhihu.com/p/28859732955)
npm package: @iflow-mcp/lxy-hqu-mcp-local-papers
Description: 本系统基于 MCP (Model Context Protocol) 构建，提供本地 PDF 解析、结构化提取、数学公式深度解析、代码生成与可视化功能。 所有计算均在本地运行，支持通过 Trae 内置大模型或本地 LLM 进行增强。
Latest version: 0.1.0

# 科研论文辅助阅读 MCP 系统（本地版）

本系统基于 MCP (Model Context Protocol) 构建，提供本地 PDF 解析、结构化提取、数学公式深度解析、代码生成与可视化功能。
所有计算均在本地运行，支持通过 Trae 内置大模型或本地 LLM 进行增强。

## ✨ 功能亮点

- **� 智能摘要与方法论**：`summarizer` 支持智能摘要与方法论提取，可自动连接本地 LLM (Ollama) 进行深度内容理解。
- **🔢 深度数学智能**：`math_explainer` 提取公式、构建 AST（抽象语法树），并存入本地 SQLite 数据库。
- **💻 实验复现辅助**：`code_generator` 自动从论文中提取超参数，生成 PyTorch 模型定义与训练脚本。
- **📊 可视化图表**：`visualization` 生成 Mermaid 流程图与变量依赖图。
- **📑 智能报告生成**：`report_generator` 自动生成 Markdown 格式的论文分析报告，包含摘要、结构、可视化图表与代码配置，并确保数学公式正确渲染。
- **🧠 知识管理**：本地数据库 `papers.db` 自动存储论文元数据、符号定义与实验记录。

## 🛠️ 部署与安装

### 前置要求
- Node.js (v16+)
- Git
- (可选) [Ollama](https://ollama.com/) 用于本地大模型加速 (默认端口 11434)

### 1. 克隆仓库
```bash
git clone https://github.com/Lxy-hqu/-mcp-for-paper-read-based-on-AI-IDE.git
cd -mcp-for-paper-read-based-on-AI-IDE
```

### 2. 安装依赖
```bash
npm install
```

### 3. 编译项目
```bash
npx tsc
```

### 4. 配置 Trae (或 Cursor)

#### 自动配置 (推荐)
本仓库包含一个 `trae_mcp_config.json` 模板。你需要将其中的 `command` 路径修改为你本地 Node.js 的**绝对路径**，`args` 修改为 `server.js` 的**绝对路径**。

**Windows 用户示例配置：**
打开 Trae 设置 -> MCP Servers -> Edit in settings.json：
```json
{
  "mcpServers": {
    "local-papers": {
      "command": "C:\\Program Files\\nodejs\\node.exe", 
      "args": [
        "E:\\path\\to\\-mcp-for-paper-read-based-on-AI-IDE\\dist\\server.js"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
```
> 💡 提示：在终端运行 `where node` 可获取 Node.js 的安装路径。

### 5. 验证运行
重启 Trae 后，在 MCP 管理面板中应显示 `local-papers` 为 **Connected** 状态。
你可以尝试在对话框中输入：“请使用 `pdf_loader` 读取这个文件：`E:\my_paper.pdf`” 来测试。

## � 迁移与多机部署

如果你想在另一台机器上运行此服务，有两种方式：

### 方式一：直接复制目录（便携式）
你可以直接将整个目录（包含 `dist` 和 `node_modules`）复制到新机器。
**注意事项：**
1. **Node.js 环境**：新机器必须安装 [Node.js](https://nodejs.org/)。
2. **操作系统一致性**：如果你从 Windows 复制到 macOS/Linux，可能会因为 `better-sqlite3` 等原生依赖不兼容而报错。此时需要在新机器运行 `npm rebuild` 或删除 `node_modules` 重新 `npm install`。
3. **路径配置**：在 Trae 的 `settings.json` 中，**必须修改** `command` (Node 路径) 和 `args` (server.js 路径) 为新机器上的实际绝对路径。

### 方式二：重新克隆（推荐）
在每台新机器上重新执行 `git clone`、`npm install` 和 `npx tsc`。这是最稳健的方法，能确保所有依赖与当前系统完美兼容。

> ⚠️ **关于数据隐私**：`papers.db` 文件存储了已解析的论文数据。直接复制目录会带走此数据库。如果在新机器上需要干净的环境，请删除 `papers.db` 文件。

## �📝 使用指南

### 数学公式解析
> "解析这篇论文的数学公式，并将符号定义存入数据库。"

### 代码生成
> "根据这篇论文的方法部分，生成 PyTorch 模型代码，并提取超参数。"

### 可视化
> "为这篇论文的模型结构生成一个 Mermaid 流程图。"

### 生成分析报告
> "为这篇论文生成一份完整的 Markdown 分析报告。"

## 📂 项目结构
```
src/
├── providers/          # 核心功能模块
│   ├── pdf_loader.ts      # PDF 读取
│   ├── structure_parser.ts # 结构化切分
│   ├── math_explainer.ts   # 数学解析 & AST
│   ├── code_generator.ts   # 代码 & Config 生成
│   ├── visualization.ts    # Mermaid 图表生成
│   ├── report_generator.ts # 报告生成
│   └── summarizer.ts       # 智能摘要与方法论
├── database.ts         # SQLite 数据库管理
├── llm_client.ts       # 本地 LLM 连接客户端
├── server.ts           # MCP 服务器入口
└── types.d.ts          # 类型定义
```

## 📄 License
MIT