DeepSeek Harness（DSH）採用“一切皆插件”的理念。在構建需要引用事實的智能體時，開發者面臨集成多源學術數據的痛點。直接整合各數據庫 API 既繁瑣又難以維護。dsh-academic-paper-search 作爲一個薄適配 Bundle，解決了這一問題。
是什麼¶
這是一個面向 DSH 的 Academic Paper Search 插件，由 wp-a 維護。它是一個薄適配 Bundle，複用官方 @deepseek-ai/dsh-mcp-client 啓動現有的 nature-academic-search Python MCP 服務。檢索、去重、引用覈驗、引文圖譜和導出仍由同一套運行時負責，不會複製第二份搜索邏輯。
核心能力¶
插件固定使用 academic_search namespace，提供以下工具：
mcp__academic_search__search_papers：論文檢索mcp__academic_search__get_paper_by_id：按 ID 獲取論文詳情mcp__academic_search__get_citation：獲取引用信息mcp__academic_search__lookup_mesh：MeSH 查詢
默認檢索覆蓋 Crossref、PubMed、arXiv、OpenAlex 和 Europe PMC，並按 DOI、PMID、PMCID、arXiv ID、OpenAlex ID 去重。ClinicalTrials.gov 使用 entity_type=trial 單獨查詢，不與論文記錄混合。調用 get_paper_by_id(include_relations=true) 可獲取 references / cited_by 引文關係。
安裝與啓用¶
前置準備：
- Node.js >= 22.19 和 pnpm（DSH 用它管理 profile 插件）
- DeepSeek Harness（@deepseek-ai/dsh）
- uv 提供的 uvx，並已加入 PATH
- 用於 NCBI 請求的聯繫郵箱
安裝命令：
npm install --global @deepseek-ai/dsh pnpm
export PUBMED_EMAIL=researcher@example.com
dsh plugin --profile web add dsh-academic-paper-search
dsh web
安裝後需要重啓目標 profile 纔會掛載 Bundle。Python 服務由 MCP client 在 profile 激活時按需啓動，查看包信息本身不會發起網絡請求。
無界面運行可以使用 headless profile：
dsh plugin --profile headless add dsh-academic-paper-search
dsh --profile headless
典型用法¶
- 使用
search_papers進行論文檢索 - 調用
get_paper_by_id(include_relations=true)獲取引文關係 - 使用
lookup_mesh進行 MeSH 查詢
環境變量與憑據¶
Bundle 會把下列變量轉發給 Python MCP 進程。值來自啓動 dsh 的環境，不會寫入本包：
| 變量 | 用途 |
|---|---|
PUBMED_EMAIL |
PubMed 請求必需 |
NCBI_API_KEY |
可選，提升 NCBI 速率上限 |
CROSSREF_MAILTO |
可選，進入 Crossref polite pool |
OPENALEX_API_KEY |
可選，提升 OpenAlex 配額 |
SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY |
可選，提升 Semantic Scholar 配額 |
顯式轉發是有意設計：DSH 會清理子進程繼承環境中形似憑據的變量，Bundle 的顯式配置纔會保留它們。空值安全，對支持匿名訪問的來源不會造成額外影響。
適用場景與注意¶
適用場景：
智能體需要在 DSH 環境中進行跨庫、帶去重功能的學術文獻檢索。
注意事項：
1. 本包不替代學術數據庫，也不會把模型輸出自動當作引用事實。報告應保留 sources_succeeded、sources_skipped、errors 和核驗狀態。
2. 本包不增加第二套搜索實現。發佈新 Python 版本時，應同步更新 Bundle 的 --from nature-academic-search==... 固定版本。
3. 本包不連接 Google Scholar、Web of Science、Scopus、Embase、CNKI 或萬方。
4. 本包不要求可選的 WPIRONMAN AI 中轉。中轉可以輔助 workflow 計劃或摘要級初篩，但不是學術來源，也不會參與 MCP 事實檢索。
5. 需要可復現部署時，請固定 Bundle 版本，並在更新前審閱 nature-academic-search==0.3.0 這一行。
結語¶
dsh-academic-paper-search 將現有的 nature-academic-search Python 服務適配進 DSH 生態，爲智能體開發提供了標準化的文獻檢索接口。更多細節可查看 GitHub 倉庫。
