DeepSeek Harness（DSH）采用“一切皆插件”的理念。在构建需要引用事实的智能体时，开发者面临集成多源学术数据的痛点。直接整合各数据库 API 既繁琐又难以维护。dsh-academic-paper-search 作为一个薄适配 Bundle，解决了这一问题。
是什么¶
这是一个面向 DSH 的 Academic Paper Search 插件，由 wp-a 维护。它是一个薄适配 Bundle，复用官方 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 启动现有的 nature-academic-search Python MCP 服务。检索、去重、引用核验、引文图谱和导出仍由同一套运行时负责，不会复制第二份搜索逻辑。
核心能力¶
插件固定使用 academic_search namespace，提供以下工具：
mcp__academic_search__search_papers：论文检索mcp__academic_search__get_paper_by_id：按 ID 获取论文详情mcp__academic_search__get_citation：获取引用信息mcp__academic_search__lookup_mesh：MeSH 查询
默认检索覆盖 Crossref、PubMed、arXiv、OpenAlex 和 Europe PMC，并按 DOI、PMID、PMCID、arXiv ID、OpenAlex ID 去重。ClinicalTrials.gov 使用 entity_type=trial 单独查询，不与论文记录混合。调用 get_paper_by_id(include_relations=true) 可获取 references / cited_by 引文关系。
安装与启用¶
前置准备：
- Node.js >= 22.19 和 pnpm（DSH 用它管理 profile 插件）
- DeepSeek Harness（@deepseek-ai/dsh）
- uv 提供的 uvx，并已加入 PATH
- 用于 NCBI 请求的联系邮箱
安装命令：
npm install --global @deepseek-ai/dsh pnpm
export PUBMED_EMAIL=researcher@example.com
dsh plugin --profile web add dsh-academic-paper-search
dsh web
安装后需要重启目标 profile 才会挂载 Bundle。Python 服务由 MCP client 在 profile 激活时按需启动，查看包信息本身不会发起网络请求。
无界面运行可以使用 headless profile：
dsh plugin --profile headless add dsh-academic-paper-search
dsh --profile headless
典型用法¶
- 使用
search_papers进行论文检索 - 调用
get_paper_by_id(include_relations=true)获取引文关系 - 使用
lookup_mesh进行 MeSH 查询
环境变量与凭据¶
Bundle 会把下列变量转发给 Python MCP 进程。值来自启动 dsh 的环境，不会写入本包：
| 变量 | 用途 |
|---|---|
PUBMED_EMAIL |
PubMed 请求必需 |
NCBI_API_KEY |
可选，提升 NCBI 速率上限 |
CROSSREF_MAILTO |
可选，进入 Crossref polite pool |
OPENALEX_API_KEY |
可选，提升 OpenAlex 配额 |
SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY |
可选，提升 Semantic Scholar 配额 |
显式转发是有意设计：DSH 会清理子进程继承环境中形似凭据的变量，Bundle 的显式配置才会保留它们。空值安全，对支持匿名访问的来源不会造成额外影响。
适用场景与注意¶
适用场景：
智能体需要在 DSH 环境中进行跨库、带去重功能的学术文献检索。
注意事项：
1. 本包不替代学术数据库，也不会把模型输出自动当作引用事实。报告应保留 sources_succeeded、sources_skipped、errors 和核验状态。
2. 本包不增加第二套搜索实现。发布新 Python 版本时，应同步更新 Bundle 的 --from nature-academic-search==... 固定版本。
3. 本包不连接 Google Scholar、Web of Science、Scopus、Embase、CNKI 或万方。
4. 本包不要求可选的 WPIRONMAN AI 中转。中转可以辅助 workflow 计划或摘要级初筛，但不是学术来源，也不会参与 MCP 事实检索。
5. 需要可复现部署时，请固定 Bundle 版本，并在更新前审阅 nature-academic-search==0.3.0 这一行。
结语¶
dsh-academic-paper-search 将现有的 nature-academic-search Python 服务适配进 DSH 生态，为智能体开发提供了标准化的文献检索接口。更多细节可查看 GitHub 仓库。
