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Glama

CiteAssist MCP 서버

대장간 배지

CiteAs 및 Google Scholar에서 BibTeX 형식의 인용 데이터를 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다. 인용 검색 기능을 애플리케이션에 직접 통합하여 연구 워크플로우를 개선하세요.

구성 요소

도구

  • get_citeas_data - CiteAs에서 지정된 리소스에 대한 BibTeX 형식의 인용문을 검색합니다.

    • resource (문자열, 필수): DOI, URL, 키워드

  • get_scholar_data - Google Scholar에서 BibTeX 형식의 인용문 검색

    • query (문자열, 필수): 검색 쿼리

    • results (정수, 선택 사항): 결과 수(기본값: 2)

Related MCP server: Semantic Scholar MCP Server

빠른 시작

설치하다

클로드 데스크탑

MacOS의 경우: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows의 경우: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

개발/미공개 서버 구성:

지엑스피1

게시된 서버 구성:

"mcpServers": { "reference-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "reference-mcp" ] } }

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop용 reference-mcp를 자동으로 설치하려면:

npx -y @smithery/cli install @ndchikin/reference-mcp --client claude

개발

건축 및 출판

배포를 위해 패키지를 준비하려면:

  1. 종속성 동기화 및 잠금 파일 업데이트:

uv sync
  1. 패키지 배포 빌드:

uv build

이렇게 하면 dist/ 디렉토리에 소스와 휠 배포판이 생성됩니다.

  1. PyPI에 게시:

uv publish

참고: 환경 변수나 명령 플래그를 통해 PyPI 자격 증명을 설정해야 합니다.

  • 토큰: --token 또는 UV_PUBLISH_TOKEN

  • 또는 사용자 이름/비밀번호: --username / UV_PUBLISH_USERNAME--password / UV_PUBLISH_PASSWORD

디버깅

MCP 서버는 stdio를 통해 실행되므로 디버깅이 어려울 수 있습니다. 최상의 디버깅 환경을 위해서는 MCP Inspector 사용을 강력히 권장합니다.

다음 명령을 사용하여 npm 통해 MCP Inspector를 시작할 수 있습니다.

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/project/dir run reference-mcp

Inspector를 실행하면 브라우저에서 접근하여 디버깅을 시작할 수 있는 URL이 표시됩니다.

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/ndchikin/reference-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server