Claude Desktop Research Server

개인용 연구 에이전트 — Claude Desktop에서 arXiv 검색·인용 그래프·논문 위키·시각화를 한 줄 자연어로 실행한다.

논문을 한 번 보면 PDF·figure·요약이 로컬 Obsidian vault에 누적되고, 다음에 같은 주제를 물을 때는 네트워크 호출 없이 vault에서 바로 인용된다. "한 번 본 논문은 영원히 누적되고, 한 주제의 연구 흐름은 한 장의 그림으로 본다" 가 목표다.

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주요 기능

1. 검색과 인용 그래프

• arXiv 검색 — 키워드/카테고리로 검색하고 결과를 최근 1년 / 3년 / 5년 / 그 이상 으로 자동 분류.
• 인용 그래프 — 특정 논문의 references / citations를 가져와 정렬.
  • sort="count" — 절대 인용수 순.
  • sort="velocity" — citation velocity (citations / (현재연도 − 발행연도)) 순. 오래된 논문이 절대 인용수만으로 항상 이기는 문제를 보정해, 최신 흐름에 가까운 결과를 보여준다.
• 인용 문맥 (citation contexts) — Semantic Scholar의 contexts API로 왜 인용했는지 본문 스니펫을 수집.
• 유사 논문 추천 — Semantic Scholar Recommendations API 기반, 인용 그래프와는 별개의 신호로 새 토픽 탐색에 적합.

2. 멀티모달 논문 위키 (Obsidian vault)

한 번 ingest한 논문은 폴더형 구조로 vault에 저장된다.

vault/papers/2301.12597/
├── index.md          # frontmatter + TL;DR / Methods / Findings / References
└── figures/
    ├── fig_1.png     # PDF에서 자동 추출된 raster figure
    ├── fig_2.png
    └── ...

• PDF 원본 보관 — vault/pdfs/<arxiv_id>.pdf 에 영구 저장. 동일 ID 재요청 시 다운로드 skip.
• figure 추출 — PyMuPDF로 PDF 내 모든 raster figure를 추출하고 caption과 매칭. 노트 본문에서 ![[figures/fig_1.png]] 로 임베드되어, 다음 세션에서 Claude가 시각 정보를 다시 참조할 수 있다.
• 동적 토픽 분류 — references / cited_by를 고정 카테고리(model/data/method 등)가 아닌 자유 문자열 토픽 태그로 분류한다 (예: "frozen visual encoder reuse", "Q-Former 후속 변형"). 인용 문맥 + 인용된 논문 초록을 결합해 LLM이 생성.
• 양방향 wikilink + MOC — [[2106.04560-CLIP]] 같은 wikilink가 자동으로 누적되어, topics/<slug>.md MOC(Map of Content) 노트에 백링크로 자연 집계된다.

3. 시각화: Mermaid + Obsidian Canvas

한 anchor 논문을 중심으로 인용 흐름을 카드 그래프 로 출력한다. 두 형식이 동시에 산출된다.

• Mermaid graph — 응답에 즉시 임베드되어 Claude Desktop / GitHub / Obsidian이 그대로 렌더.
• Obsidian Canvas JSON (vault/canvases/<slug>.canvas) — 사용자가 옵시디언에서 카드를 자유 배치 가능한 1.0 spec.

graph LR
  anchor["BLIP-2 (2023, cited 1234)"]
  anchor --> g1[frozen visual encoder reuse]
  anchor --> g2[Q-Former 후속 변형]
  g1 --> p1["CLIP (2021)"]

4. 일일 인기 논문 피드

• Hugging Face Daily Papers — 하루 단위 인기 논문을 받아 upvote 순으로 정렬. daily-digest 스킬로 digests/<YYYY-MM-DD>.md 노트에 자동 누적.

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MCP Tool 카탈로그 (16개)

카테고리	Tool
fetch	search_papers, get_paper_by_id, get_recommended_papers, get_hf_daily_papers, get_citation_contexts
graph	get_references_by_citations, get_citations_by_citations
artifact	download_paper, read_paper, extract_paper_figures
wiki	wiki_read_note, wiki_write_note, wiki_list, wiki_link
viz	build_citation_canvas

각 tool은 한 카테고리에만 속하도록 직교적으로 설계되어 있다 — 호출 순서를 가진 워크플로우는 아래 스킬 로 묶인다.

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스킬 (워크플로우)

Claude Desktop에서 자연어 한 줄로 호출 가능한 사전 정의 워크플로우들.

스킬	트리거 예시	하는 일
research-flow	"VLM 흐름 보여줘", " 인용 그래프"	anchor 1편을 중심으로 references·citations를 velocity 순 정렬, 동적 토픽 그룹핑, Mermaid + Canvas 산출
paper-ingest	"이 논문 ingest", "BLIP-2 위키에 추가"	메타·PDF·figure·요약을 한 번에 vault에 누적
citation-analysis	" 인용 분석"	references / cited_by의 각 항목에 topic + cited_for (왜 인용했는가) 를 채워 노트에 영구 저장
daily-digest	"오늘 트렌딩 논문", "daily digest"	HF Daily를 받아 digests/<date>.md 에 정리, 오늘의 흐름 3-5줄 요약 작성

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설치

요구사항

• Python >=3.10
• uv (의존성 관리)
• Obsidian (vault를 보기 위해, 필수는 아님)

의존성 설치

uv sync

Claude Desktop MCP 설정

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "research": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/research-mcp", "run", "python", "server.py"],
      "env": {
        "OBSIDIAN_VAULT_PATH": "/Users/you/Documents/research-wiki",
        "SS_API_KEY": "<optional Semantic Scholar API key>"
      }
    }
  }
}

환경 변수

변수	기본값	설명
OBSIDIAN_VAULT_PATH	~/Documents/research-wiki	노트·PDF·figure가 저장될 vault 루트
PDF_PATH	$OBSIDIAN_VAULT_PATH/pdfs	PDF 원본 저장 위치
CACHE_DIR	./.cache	외부 API 응답 디스크 캐시
SS_API_KEY	(없음)	Semantic Scholar API key. 설정 시 429 rate-limit 완화

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데이터 소스

• arXiv — 검색 + 원본 PDF 다운로드
• Semantic Scholar — citation graph, citation contexts, 추천
• Hugging Face Daily Papers — 일일 인기 논문 (비공식 JSON API → HTML fallback)

모든 외부 응답은 디스크 캐시를 거치므로 동일 paper_id 재요청은 0 네트워크 비용.

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Vault 레이아웃

vault/
├── papers/
│   └── <arxiv_id>/
│       ├── index.md         # frontmatter + 본문 (TL;DR / Methods / Findings / References)
│       └── figures/
│           └── fig_<n>.png
├── topics/
│   └── <slug>.md            # MOC — 백링크로 자동 집계되는 토픽 인덱스
├── digests/
│   └── <YYYY-MM-DD>.md      # 일일 HF Daily 노트
├── canvases/
│   └── <slug>.canvas        # Obsidian Canvas JSON
└── pdfs/
    └── <arxiv_id>.pdf

papers/<id>/index.md frontmatter 예:

arxiv_id: 2301.12597
title: "BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders"
year: 2023
citation_count: 1234
citation_velocity: 411.3
topics: [vlm, vision-language, frozen-encoder]
references:
  - paper_id: 2106.04560
    topic: "frozen visual encoder reuse"
    cited_for: "BLIP-2의 frozen ViT 초기화 근거로 인용"
figures:
  - file: figures/fig_1.png
    caption: "Figure 1: BLIP-2 architecture overview."

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사용 예시

Claude Desktop에서:

> VLM 분야 최근 흐름 보여줘
→ research-flow 스킬 발동 → Mermaid 그래프 + canvases/2301.12597.canvas 저장

> BLIP-2 위키에 추가해줘
→ paper-ingest 스킬 발동 → papers/2301.12597/ 폴더 생성, figure 12개 추출

> 이 논문의 인용 흐름을 분석해줘
→ citation-analysis 스킬 발동 → references 20편 각각에 topic + cited_for 채움

> 오늘 트렌딩 논문 정리해줘
→ daily-digest 스킬 발동 → digests/2026-06-04.md 저장

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라이선스

개인용 프로젝트.