jp-lit-mcp

这是一个面向日本文献探索的 MCP 服务器，旨在让 AI 代理能够跨平台使用 NDL Search、NDL 数字馆藏、CiNii Research、J-STAGE、IRDB、JDCat、nihuBridge 以及国会/帝国议会会议记录等资源。

MCP 提供了搜索与获取的工具，而随附的 Skills 则在对话中辅助用户决定“使用哪个数据库”、“尝试什么搜索词”以及“如何评估结果”。

首先选择使用的应用程序

入门时最容易遇到的障碍是不同应用程序在 MCP / Skills 设置上的差异。请首先打开您所使用应用程序的安装指南。

前提条件是需要 Node.js 18 或更高版本以及 npm。在常规使用中，无需克隆存储库，可以直接通过 npx 运行 MCP 服务器和 Skills 安装程序。

• Cursor 安装指南

• Claude Code 安装指南

• Codex CLI 安装指南

• Codex App 安装指南

• 使用 GitHub CLI 安装 Skills

最简入门步骤

1. 按照所用应用程序的安装指南，将 npx -y jp-lit-mcp 注册为 MCP。

2. 使用 npx -y jp-lit-mcp install-skills <app> 安装 Skills。

3. 在应用程序上发起调查请求。

安装后，可以使用轻量级诊断命令进行排查。

npx -y jp-lit-mcp doctor

该命令会检查 Node.js 18 或更高版本、包版本、随附的 Skills、cache / exports 目录的写入权限以及 CINII_RESEARCH_APP_ID 是否存在。CINII_RESEARCH_APP_ID 用于 CiNii 系列和 KAKEN API 工具。该命令不会进行外部数据库的实时 API 访问。

仅在需要开发或添加源时，才需要克隆此存储库并执行 npm install / npm run build / npm run smoke:mcp。

初步请求示例：

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。

功能概览

• 查找图书、论文、杂志文章、会议记录和研究数据。

• 通过 NDL / CiNii Books 等确认馆藏和书目详情。

• 参考参考咨询协作数据库（Reference Collaborative Database）的调查手册和案例。

• 处理 NDL 数字馆藏的 OCR 全文、页面坐标、图版及插图。

• 确认粘贴文本中出现的文献的真实性。

• 对保存的调查结果进行后续筛选、整合、重新整理，并以 Markdown / JSON / CSL JSON 格式导出。

以 CSL JSON 导出的调查结果可以传递给 Zotero、Pandoc、citeproc 系列工具等进行文献管理和引用处理。

有关支持的源和 MCP 工具的详细信息，请参阅 技术参考。

为什么要使用 Skills

虽然仅使用 MCP 也可以进行搜索，但源的选择、搜索词的扩展以及结果的评估仍需用户自行思考。

使用 jp-lit-research Skill，可以在搜索前制定调查计划，并在必要时参考参考咨询协作数据库或 NDL Research Navi，构建源和搜索词。调查并非一次搜索即可结束，前提是根据候选结果重新选择查询词或数据库。

返回结果时，不仅提供书目信息，还会尽可能附上全文搜索的 highlights 以及概要或目录的简短摘录，以便用户理解“为何提供该资料”。仅在必要时通过其他工具确定页面位置。

jp-lit-mcp 并非旨在让 LLM 最终决定文献的内容理解或学术定位。对于未阅读全文的文献，有时会根据标题、摘要、目录、书评、出版社介绍或网络片段进行初步整理。在这种情况下，会明确说明这并非全文阅读，并注明整理依据。online=true 或指向 PDF / HTML / 数字馆藏的链接仅表示在线上有入口，并不意味着代理已阅读全文。

候选结果不仅会平铺展示，还会根据资料类型、出版社/媒体、作者属性、引用/书评情况、全文确认情况，初步设定调查确认优先级。但不会仅凭出版社或媒体确定文献价值。确认优先级仅作为人类决定下一步查看内容的作业参考。

同时也支持搜索后的结果整理。对当前结果进行排序、仅筛选在线公开内容、获取与上次结果的差异或共同点等操作，原则上通过重用已保存的结果进行。不仅可以横向搜索当前的搜索结果，还可以整合过去保存的搜索结果。jp_lit_search 的 cache.hit=true 表示使用了重用来源的缓存。旧的本地缓存可以通过 jp_lit_prune_cache 在确认候选后删除。

对于人名的笔名、别名或主题词的确认，也可以使用 Web NDL Authorities 的辅助工具。例如，可以确认色川武大与阿佐田哲也之间的名义关系，并决定是按名义分别查找还是合并查找。也可以通过 NDC 等分类反查主题词标目，从而创建用于寻找未知书籍的搜索词候选。

建议通过各应用程序安装指南中的 npx -y jp-lit-mcp install-skills <app> 来进行常规的 Skill 安装。虽然还有使用 GitHub CLI 的 gh skill install 这一路径，但该路径面向高级用户。详情请参阅 使用 GitHub CLI 安装 Skills。

jp-lit-verification Skill 可以从其他服务的回答或您自己的文章中提取日本文献候选，并将其分为已确认真实/部分匹配/疑似非真实/疑似混淆进行确认。

详细用法请参阅 使用指南。

主要支持来源

常用的源如下：

• ndl_catalog: 查询国立国会图书馆及馆藏信息的入口

• ndl_digital: 国立国会图书馆数字馆藏

• cinii_articles / cinii_books: 论文、大学图书馆书籍/杂志

• jstage_articles: 学会志/研究论文

• irdb: 大学机构知识库

• nihu_bridge: 人文学科专业数据库的横向搜索

• kokkai_minutes / teikoku_minutes: 国会/帝国议会会议记录

• jdcat: 人文社会科学研究数据

• japan_search: 文化遗产/博物馆/地域资料

列表及实现注意事项汇总在 技术参考 中。

文档

• 使用指南: 实际请求示例、调查流程、输出解读

• 使用 GitHub CLI 安装 Skills: 使用 gh skill install 的替代路径

• 技术参考: 源、MCP 工具、环境变量、限制、开发/验证命令

• 数据使用条件备忘录: 外部数据库/API 的显示要求及使用条件

• 实现状态: 当前状态、近期更新、发布后备忘

许可

本存储库的代码采用 MIT License。详情请参阅 LICENSE。

但 MCP 访问的外部数据库/API 的数据使用条件另行规定。在个人终端进行调查使用，与积累搜索结果并向多名用户提供公开服务或共享服务器运营时，注意事项会有所不同。关于再分发、显示、商业利用、镜像式保存的条件，请确认 数据使用条件备忘录 及各提供方的规约。