Provides access to the DBLP computer science bibliography database, enabling search and retrieval of academic publications, fuzzy matching of titles and authors, BibTeX entry generation, publication filtering by year and venue, and direct BibTeX export for maximum accuracy.
Enables retrieval of publications via DOI identifiers, allowing access to academic papers and their bibliographic information through the DBLP database.
模型上下文协议 (MCP) 服务器，提供对大型语言模型的 DBLP 计算机科学书目数据库的访问。
MCP-DBLP 通过模型上下文协议将 DBLP（数字书目和图书馆项目）API 与 LLM 集成，使 AI 模型能够：
| 工具名称 | 描述 |
|---|---|
search | 使用布尔查询在 DBLP 中搜索出版物 |
fuzzy_title_search | 使用模糊标题匹配搜索出版物 |
get_author_publications | 检索特定作者的出版物 |
get_venue_info | 获取有关出版地点的详细信息 |
calculate_statistics | 根据出版结果生成统计数据 |
export_bibtex | 将 BibTeX 条目直接从 DBLP 导出到文件 |
通过此表格向作者提供反馈。
对于 Windows：
添加以下内容：
Windows： C:\\absolute\\path\\to\\mcp-dblp
其中包含一个说明提示，应与包含引用的文本一起使用。在 Claude 桌面版中，可通过电源插头图标访问说明提示。
使用布尔查询字符串在 DBLP 中搜索出版物。
参数：
query （字符串，必需）：可能包含布尔运算符“and”和“or”（不区分大小写）的查询字符串max_results （数字，可选）：返回的最大出版物数量。默认值为 10year_from （数字，可选）：出版年份的下限year_to （数字，可选）：出版年份的上限venue_filter （字符串，可选）：出版场所不区分大小写的子字符串过滤器（例如，“iclr”）include_bibtex （布尔值，可选）：是否在结果中包含 BibTeX 条目。默认值为 false。在 DBLP 中搜索具有模糊标题匹配的出版物。
参数：
title （字符串，必需）：出版物的完整或部分标题（不区分大小写）similarity_threshold （数字，必需）：0 到 1 之间的浮点数，其中 1.0 表示完全匹配max_results （数字，可选）：返回的最大出版物数量。默认值为 10year_from （数字，可选）：出版年份的下限year_to （数字，可选）：出版年份的上限venue_filter （字符串，可选）：不区分大小写的出版场所子字符串过滤器include_bibtex （布尔值，可选）：是否在结果中包含 BibTeX 条目。默认值为 false。使用模糊匹配检索特定作者的出版物详细信息。
参数：
author_name （字符串，必需）：完整或部分作者姓名（不区分大小写）similarity_threshold （数字，必需）：0 到 1 之间的浮点数，其中 1.0 表示完全匹配max_results （数字，可选）：返回的最大出版物数量。默认值为 20include_bibtex （布尔值，可选）：是否在结果中包含 BibTeX 条目。默认值为 false。检索有关出版地点的详细信息。
参数：
venue_name （字符串，必需）：场地名称或缩写（例如“ICLR”或全名）根据出版结果列表计算统计数据。
参数：
results （数组，必需）：出版物对象数组，每个对象至少包含“标题”、“作者”、“地点”和“年份”将 BibTeX 条目直接从 DBLP 导出到本地文件。
参数：
"<a href=https://dblp.org/rec/journals/example.bib>Smith2023</a>"行为：
--exportdir指定的文件夹中带有时间戳的 .bib 文件中重要提示： BibTeX 条目直接从 DBLP 获取，并设有 10 秒超时保护，LLM 不会对其进行处理、修改或幻化。这确保了书目数据的最大准确性和可信度。仅按规定修改引文键。如果请求超时，输出中会包含错误消息。
我们的探索重点关注局部和全局情境中的两类解释问题：溯因解释和对比解释（Marques-Silva，2023）。溯因解释（Ignatiev、Narodytska 和 Marques-Silva，2019）对应于素蕴涵解释（Shih、Choi 和 Darwiche，2018）和充分理由解释（Darwiche 和 Ji，2022），阐明了具体的决策实例；而对比解释（Miller，2019；Ignatiev 等人，2020）对应于必要理由解释（Darwiche 和 Ji，2022），明确了未选择替代方案背后的原因。相反，全局解释（Ribeiro、Singh 和 Guestrin 2016；Ignatiev、Narodytska 和 Marques-Silva 2019）旨在揭示模型在不同输入下的决策模式。
我们的探索重点关注局部和全局情境中的两类解释问题：溯因解释和对比解释 \cite{MarquesSilvaI23}。溯因解释 \cite{IgnatievNM19}（对应于素蕴涵解释 \cite{ShihCD18} 和充分理由解释 \cite{DarwicheJ22}）阐明了具体的决策实例；而对比解释 \cite{Miller19}; \cite{IgnatievNA020}（对应于必要理由解释 \cite{DarwicheJ22}）则阐明了未选择替代方案背后的原因。相反，全局解释 \cite{Ribeiro0G16}; \cite{IgnatievNM19} 旨在揭示模型在不同输入条件下的决策模式。
所有参考文献已成功导出至 BibTeX 文件，地址为：/absolute/path/to/bibtex/20250305_231431.bib
此 MCP-DBLP 尚处于原型阶段，应谨慎使用。鼓励用户进行实验，但在关键环境中使用需自行承担风险。
该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。
You must be authenticated.
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
模型上下文协议服务器提供对 DBLP 计算机科学书目数据库的访问，允许 AI 模型搜索出版物、处理引文并生成准确的 BibTeX 条目。