我们的阅读系统：corpus-core + 两个 MCP 服务器
在每日信息流那篇新闻里，我们把这些信息流称为”一个更大阅读系统的公开门面”。它来了——三个新的开源仓库，让 AI 助手通过 Model Context Protocol（MCP）真正与我们一起阅读。
corpus-core —— 共享引擎。用于语义搜索的向量嵌入、文本搜索、分节感知的切块器、任务注册表、限速抓取，以及一个通用的 MCP 服务器骨架。它不含任何项目专有逻辑；下面两个服务器都构建在它之上。
arxiv-radar-mcp —— 架设在每日 arXiv 信息流之上的本地 MCP 服务器。可对摘要进行检索——按语义或按文本、跨多个学科领域——当某篇论文看起来有价值时，按需抓取其全文：服务器会下载并索引它，随后便可在论文内部检索（”在论文 X 的 Methods 中找到”）。摘要常驻内存；全文仅在你请求时才加入语料库。
lab-corpus-mcp —— 更广阔的研究工作空间。它可摄取任何文献，不仅是 arXiv——PDF 与演示幻灯片——经 MinerU 解析后，通过同一套嵌入栈进行检索。讲座视频与幻灯片已列入路线图。
这三者都源于我们自身的需求：让一位独立研究者（与一位 AI 伙伴）跟得上快速演进、跨学科的文献。我们每天都在使用、持续改进，并把整个技术栈分享给社区。开源（MIT）——并欢迎合作。