MCP-DBLP
大規模言語モデルの DBLP コンピューター サイエンス文献データベースへのアクセスを提供するモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー。
概要
MCP-DBLP は、モデル コンテキスト プロトコルを通じて DBLP (Digital Bibliography & Library Project) API を LLM と統合し、AI モデルで次のことが可能になります。
DBLPデータベースから学術出版物を検索して取得する
引用を処理してBibTeXエントリを生成する
出版物のタイトルと著者名であいまい一致を実行する
書誌情報の抽出とフォーマット
ドキュメントに埋め込まれた参照を処理する
LLM処理をバイパスして最大限の精度を実現する直接BibTeXエクスポート
Related MCP server: YDB MCP
特徴
ブールクエリによる包括的な検索機能
タイトルと著者名のあいまい一致
DBLPからのBibTeXエントリの直接取得
年と会場による出版物のフィルタリング
出版データの統計分析
LLM処理をバイパスして最高の精度を実現する直接BibTeXエクスポート機能
利用可能なツール
ツール名 | 説明 |
| ブールクエリを使用して DBLP で出版物を検索する |
| あいまいタイトル一致による出版物の検索 |
| 特定の著者の出版物を取得する |
| 出版場所の詳細情報を取得する |
| 出版結果から統計を生成する |
| DBLP からファイルに BibTeX エントリを直接エクスポートする |
フィードバック
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システム要件
Python 3.11以上
インストール
MCP 互換クライアント（例： Claude デスクトップ アプリ）をインストールします。
MCP-DBLP をインストールします。
git clone https://github.com/username/mcp-dblp.git cd mcp-dblp uv venv source .venv/bin/activate uv pip install -e .設定ファイルを作成します。
macOS/Linuxの場合:
Windowsの場合:
次のコンテンツを追加します。
Windows: C:\\absolute\\path\\to\\mcp-dblp
プロンプト
引用を含むテキストと併せて使用するための説明プロンプトが含まれています。Claude Desktopでは、説明プロンプトは電気プラグアイコンからアクセスできます。
ツールの詳細
検索
ブールクエリ文字列を使用して DBLP で出版物を検索します。
パラメータ:
query（文字列、必須）: ブール演算子「and」および「or」（大文字と小文字は区別されません）を含むクエリ文字列max_results(数値、オプション): 返される出版物の最大数。デフォルトは10です。year_from(数値、オプション): 出版年の下限year_to(数値、オプション): 出版年の上限venue_filter(文字列、オプション): 出版会場の大文字と小文字を区別しない部分文字列フィルター (例: 'iclr')include_bibtex(ブール値、オプション): 結果にBibTeXエントリを含めるかどうか。デフォルトはfalse
あいまいタイトル検索
あいまいタイトル一致の出版物を DBLP で検索します。
パラメータ:
title（文字列、必須）: 出版物の完全なタイトルまたは部分的なタイトル（大文字と小文字は区別されません）similarity_threshold（数値、必須）: 0から1の間の浮動小数点数。1.0は完全一致を意味します。max_results(数値、オプション): 返される出版物の最大数。デフォルトは10です。year_from(数値、オプション): 出版年の下限year_to(数値、オプション): 出版年の上限venue_filter(文字列、オプション): 出版会場の大文字と小文字を区別しない部分文字列フィルターinclude_bibtex(ブール値、オプション): 結果にBibTeXエントリを含めるかどうか。デフォルトはfalse
著者出版物の取得
あいまい一致を使用して、特定の著者の出版物の詳細を取得します。
パラメータ:
author_name（文字列、必須）: 著者名全体または一部（大文字と小文字は区別されません）similarity_threshold（数値、必須）: 0から1の間の浮動小数点数。1.0は完全一致を意味します。max_results(数値、オプション): 返される出版物の最大数。デフォルトは20です。include_bibtex(ブール値、オプション): 結果にBibTeXエントリを含めるかどうか。デフォルトはfalse
会場情報を取得する
出版場所に関する詳細情報を取得します。
パラメータ:
venue_name(文字列、必須): 会場名または略称（例: 'ICLR' またはフルネーム）
統計を計算する
公開結果のリストから統計を計算します。
パラメータ:
results（配列、必須）: 少なくとも「タイトル」、「著者」、「会場」、「年」を含む出版物オブジェクトの配列
エクスポート_bibtex
BibTeX エントリを DBLP から直接ローカル ファイルにエクスポートします。
パラメータ:
- links
(文字列、必須): 1つ以上のキーリンクを含むHTML文字列
例:
"<a href=https://dblp.org/rec/journals/example.bib>Smith2023</a>"
行動：
各リンクのBibTeXエントリはDBLPから直接取得されます。
引用キーのみがリンクテキストで指定されたキーに置き換えられます
すべてのエントリは、
--exportdirで指定されたフォルダ内のタイムスタンプ付きの .bib ファイルに保存されます。保存されたファイルへのフルパスを返します
重要事項： BibTeXエントリは10秒間のタイムアウト保護付きでDBLPから直接取得され、LLMによる処理、変更、または加工は行われません。これにより、書誌データの精度と信頼性が最大限に確保されます。引用キーのみが指定どおりに変更されます。リクエストがタイムアウトした場合、出力にエラーメッセージが含まれます。
例
入力テキスト:
本研究では、局所的および大域的文脈における、アブダクション的説明問題と対照的説明問題という2種類の説明問題に焦点を当てています（Marques-Silva 2023）。アブダクション的説明（Ignatiev, Narodytska, and Marques-Silva 2019）は、主含意的説明（Shih, Choi, and Darwiche 2018）および十分理由説明（Darwiche and Ji 2022）に対応し、具体的な意思決定事例を明らかにします。一方、対照的説明（Miller 2019; Ignatiev et al. 2020）は、必要理由説明（Darwiche and Ji 2022）に対応し、選択肢が選択されなかった理由を明示します。対照的に、グローバル説明 (Ribeiro、Singh、Guestrin 2016、Ignatiev、Narodytska、Marques-Silva 2019) は、さまざまな入力にわたるモデルの意思決定パターンを解明することを目的としています。
出力テキスト:
我々の探究は、局所的および大域的文脈における2種類の説明問題、すなわちアブダクション的説明と対照的説明に焦点を当てている \cite{MarquesSilvaI23}。アブダクション的説明 \cite{IgnatievNM19} は、主含意的説明 \cite{ShihCD18} および十分理由説明 \cite{DarwicheJ22} に対応し、特定の意思決定事例を明らかにする。一方、対照的説明 \cite{Miller19}; \cite{IgnatievNA020} は、必要理由説明 \cite{DarwicheJ22} に対応し、選択肢が選択されなかった理由を明示する。一方、大域的説明 \cite{Ribeiro0G16}; \cite{IgnatievNM19} は、様々な入力に対するモデルの意思決定パターンを解明することを目的としている。
出力Bibtex
すべての参照が次のBibTeXファイルに正常にエクスポートされました: /absolute/path/to/bibtex/20250305_231431.bib
免責事項
このMCP-DBLPはプロトタイプ段階であり、慎重に使用する必要があります。ユーザーは実験することをお勧めしますが、クリティカルな環境での使用は自己責任となります。
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。