jp-lit-mcp

NDL Search, NDL 디지털 컬렉션, CiNii Research, J-STAGE, IRDB, JDCat, nihuBridge, 국회·제국 의회 회의록 등을 AI 에이전트에서 횡단적으로 사용하기 위한 일본 문헌 탐색용 MCP 서버입니다.

MCP는 검색 및 취득 도구를 제공하며, 동봉된 Skills는 "어떤 DB를 사용할지", "어떤 검색어를 시도할지", "결과를 어떻게 평가할지"를 대화 속에서 보조합니다.

먼저 사용할 앱 선택하기

도입 시 가장 막히기 쉬운 부분은 앱별 MCP / Skills 설정의 차이입니다. 먼저 사용하는 앱의 절차를 열어주세요.

전제 조건으로 Node.js 18 이상과 npm이 필요합니다. 일반적인 이용 시에는 저장소를 clone하지 않고 npx를 통해 MCP 서버와 Skills 설치 프로그램을 실행할 수 있습니다.

• Cursor에서의 도입 절차

• Claude Code에서의 도입 절차

• Codex CLI에서의 도입 절차

• Codex App에서의 도입 절차

• GitHub CLI로 Skills 설치하기

가장 빠른 시작 방법

1. 사용하는 앱의 도입 절차에 따라 npx -y jp-lit-mcp를 MCP로 등록합니다.

2. npx -y jp-lit-mcp install-skills <app>으로 Skills를 설치합니다.

3. 앱상에서 조사를 의뢰합니다.

도입 후 문제 해결을 위해 경량 진단 명령어를 사용할 수 있습니다.

npx -y jp-lit-mcp doctor

이 명령어는 Node.js 18 이상, 패키지 버전, 동봉된 Skills, cache / exports 디렉토리 쓰기 권한, CINII_RESEARCH_APP_ID 존재 여부를 확인합니다. CINII_RESEARCH_APP_ID는 CiNii 계열 및 KAKEN API tool에서 사용합니다. 외부 DB로의 live API 액세스는 수행하지 않습니다.

개발이나 소스 추가를 원하는 경우에만 이 저장소를 clone하여 npm install / npm run build / npm run smoke:mcp를 실행하십시오.

첫 의뢰 예시:

文献DBで、近代日本の労働文化について、論文と図書を探してください。

文献DBを始めます。明治期の俳句雑誌について、最初に見るべき資料と、使うべき DB を教えてください。

文献検証で、この文章に出てくる文献の実在性を確認してください。

무엇을 할 수 있는가

• 도서·논문·잡지 기사·회의록·연구 데이터 찾기

• NDL / CiNii Books 등에서 소장 정보 및 서지 상세 확인

• 레퍼런스 협동 데이터베이스의 조사 방법 매뉴얼 및 사례 참조

• NDL 디지털 컬렉션의 OCR 전문, 페이지 좌표, 도판·삽화 다루기

• 붙여넣은 문장에 나오는 문헌의 실재성 확인

• 저장한 조사 결과를 나중에 좁히기·통합·재정리하여 Markdown / JSON / CSL JSON으로 내보내기

CSL JSON으로 내보낸 조사 결과는 Zotero, Pandoc, citeproc 계열 도구 등의 문헌 관리 및 인용 처리에 전달할 수 있습니다.

대응 소스 및 MCP 도구의 상세 내용은 기술 레퍼런스를 참조하십시오.

Skills를 사용하는 이유

MCP 단독으로도 검색은 가능하지만, 소스 선택, 검색어 확장, 결과 평가는 이용자가 직접 생각해야 합니다.

jp-lit-research Skill을 사용하면 검색 전에 조사 계획을 세우고, 필요에 따라 레퍼런스 협동 데이터베이스나 NDL 리서치 내비게이션을 보면서 소스와 검색어를 구성합니다. 조사는 한 번의 검색으로 끝내지 않고, 후보를 보면서 다음 query나 DB를 다시 선택하는 것을 전제로 합니다.

결과를 반환할 때는 서지 정보뿐만 아니라 전문 검색의 highlights나 개요·목차의 짧은 발췌도 가능한 한 첨부하여 "왜 그 자료를 제시했는지" 알 수 있도록 합니다. 페이지 위치 특정은 필요할 때만 별도 도구로 수행합니다.

jp-lit-mcp는 LLM이 문헌의 내용 파악이나 학술적 위치를 최종 결정하기 위한 것이 아닙니다. 본문을 읽지 않은 문헌이라도 제목·요지·목차·서평·출판사 소개·웹상의 단편 정보를 바탕으로 가정리할 수 있습니다. 이 경우 본문 독해가 아님을 밝히고, 무엇을 근거로 정리했는지 명시합니다. online=true나 PDF / HTML / 디지털 컬렉션으로의 링크는 온라인상에 입구가 있음을 나타낼 뿐, 에이전트가 본문을 읽었다는 것을 의미하지 않습니다.

후보는 단순히 나열하는 것뿐만 아니라 자료 유형, 출판사·매체, 저자 속성, 인용·서평 상황, 본문 확인 상황을 단서로 삼아 조사상의 확인 우선순위를 가정합니다. 단, 출판사나 매체만으로 문헌의 가치를 확정하지는 않습니다. 확인 우선순위는 인간이 다음에 무엇을 보아야 할지 결정하기 위한 작업상의 지표입니다.

검색 후 결과 정리도 지원합니다. 현재 결과를 재정렬하거나, 온라인 공개 자료로만 좁히거나, 이전 결과와의 차이점·공통점을 찾는 등의 작업은 원칙적으로 저장된 결과를 재사용하여 수행합니다. 현재 검색 결과뿐만 아니라 과거에 저장한 검색 결과도 횡단 검색하여 통합할 수 있습니다. jp_lit_search의 cache.hit=true는 해당 재사용 원본 cache가 사용되었음을 나타냅니다. 오래된 로컬 cache는 jp_lit_prune_cache로 후보를 확인한 후 삭제할 수 있습니다.

인명의 필명·별명이나 주제명 확인에는 Web NDL Authorities를 사용하는 보조 도구도 이용할 수 있습니다. 예를 들어 시키카와 부다이와 아사다 테츠야와 같은 명의 관계를 확인하여, 명의별로 찾을지 통합해서 찾을지 구분할 수 있습니다. NDC 등의 분류에서 주제 표목을 역추적하여 미지의 책을 찾기 위한 탐색어 후보를 만들 수도 있습니다.

일반적인 Skill 도입은 각 앱용 install guide에 있는 npx -y jp-lit-mcp install-skills <app>을 권장합니다. GitHub CLI의 gh skill install을 사용하는 별도 경로도 있지만, 이는 상급자용입니다. 자세한 내용은 GitHub CLI로 Skills 설치하기를 참조하십시오.

jp-lit-verification Skill은 타 서비스의 답변이나 자신의 문장에 나오는 일본어 문헌 후보를 추출하여, 실재 확인됨 / 부분 일치 / 실재하지 않을 의심 / 혼선 의심으로 나누어 확인합니다.

자세한 사용법은 사용 가이드를 참조하십시오.

주요 대응처

자주 사용하는 소스는 다음과 같습니다.

• ndl_catalog: 국립국회도서관 및 소장 정보 확인 입구

• ndl_digital: 국립국회도서관 디지털 컬렉션

• cinii_articles / cinii_books: 논문, 대학 도서관의 책·잡지

• jstage_articles: 학회지·연구 논문

• irdb: 대학 기관 리포지토리

• nihu_bridge: 인문학 계열 전문 DB 횡단 검색

• kokkai_minutes / teikoku_minutes: 국회·제국 의회 회의록

• jdcat: 인문학·사회과학 계열 연구 데이터

• japan_search: 문화재·박물관·지역 자료

목록과 구현상의 주의점은 기술 레퍼런스에 정리되어 있습니다.

문서

• 사용 가이드: 실제 의뢰 예시, 조사 흐름, 출력 읽는 법

• GitHub CLI로 Skills 설치하기: gh skill install을 사용하는 별도 경로

• 기술 레퍼런스: 소스, MCP 도구, 환경 변수, 제약 사항, 개발·검증 명령어

• 데이터 이용 조건 메모: 외부 DB / API의 표시 요건 및 이용 조건

• 구현 상황: 현재 상태, 최근 업데이트, 공개 후 메모

라이선스

이 저장소의 코드는 MIT License입니다. 자세한 내용은 LICENSE를 참조하십시오.

단, MCP가 액세스하는 외부 DB / API의 데이터 이용 조건은 별도입니다. 개인 단말에서의 조사 이용과, 검색 결과를 축적하여 복수 이용자에게 제공하는 공개 서비스·공유 서버 운영 시 주의점이 달라집니다. 재배포·표시·상업적 이용·미러링 형태의 저장 조건은 데이터 이용 조건 메모와 각 제공처 규약을 확인하십시오.