Skip to main content
Glama
kltng

LCSH MCP Server

by kltng

cataloger mcp server

Сервер протокола контекста модели (MCP), предоставляющий доступ к предметным рубрикам Библиотеки Конгресса (LCSH) через простой API-интерфейс.

Обзор

Этот MCP-сервер позволяет ИИ-ассистентам, таким как Claude, выполнять поиск по предметным рубрикам Библиотеки Конгресса (LCSH) с использованием публичного API suggest2. Он предоставляет удобный интерфейс для запроса данных LCSH и обработки различных форматов ответов от API.

Related MCP server: MeSH MCP

Установка

Вариант 1: Установка из PyPI (рекомендуется)

Самый простой способ установить cataloger mcp server — напрямую из PyPI:

pip install cataloger-mcp-server

Вариант 2: Установка из исходного кода

Если вы предпочитаете устанавливать из исходного кода:

git clone https://github.com/kltng/cataloger-mcp-server.git
cd cataloger-mcp-server
pip install -e .

Настройка в Claude Desktop

  1. Установите Claude Desktop, если вы еще этого не сделали, перейдя по ссылке https://claude.ai/desktop

  2. Установите cataloger mcp server, используя один из способов установки выше

  3. Откройте Claude Desktop и перейдите в настройки:

    • Нажмите на изображение своего профиля в левом нижнем углу

    • Выберите "Settings" (Настройки) в меню

  4. Настройте MCP-сервер:

    • В панели настроек нажмите на "MCP Servers"

    • Нажмите "Add Server"

    • Заполните следующие данные:

      • Name: cataloger mcp search

      • Command: cataloger-mcp-server

    • Нажмите "Save"

  5. Включите сервер:

    • Переключите переключатель рядом с сервером cataloger mcp search, чтобы включить его

    • Теперь у Claude будет доступ к возможностям поиска LCSH

Настройка в Cherry Studio

  1. Установите Cherry Studio, следуя инструкциям в документации Cherry: https://docs.cherry-ai.com/docs/en-us/advanced-basic/mcp/install

  2. Установите cataloger mcp server, используя один из способов установки выше.

  3. Подготовьте JSON-конфигурацию MCP для Cherry Studio. Используйте метод "Import JSON" со следующим фрагментом:

    {
      "mcpServers": {
        "cataloger-mcp": {
          "command": "uvx",
          "args": ["cataloger-mcp-server"]
        }
      }
    }
    • Вы можете изменить ключ "cataloger-mcp" на любую метку, которую предпочитаете в Cherry Studio.

  4. Импорт в Cherry Studio:

    • Откройте Cherry Studio и перейдите в Settings → MCP (или MCP Servers).

    • Нажмите Add / Import from JSON (формулировка может немного отличаться в зависимости от версии).

    • Вставьте JSON-фрагмент выше и подтвердите добавление сервера.

  5. Проверка сервера:

    • Убедитесь, что новая запись cataloger-mcp-server появилась в списке MCP и включена.

    • Начните новый чат и убедитесь, что Cherry Studio может вызывать инструменты cataloger MCP.

Использование cataloger mcp server с Claude

Как только сервер настроен и включен в Claude Desktop, вы можете попросить Claude выполнить поиск по предметным рубрикам Библиотеки Конгресса. Вот несколько примеров запросов:

  • "Can you search the Library of Congress Subject Headings for 'artificial intelligence'?"

  • "Look up 'climate change' in LCSH and tell me the official subject headings."

  • "What are the LCSH terms related to 'quantum computing'?"

Claude будет использовать MCP-сервер для запроса к базам данных LCSH и LCNAF и возврата результатов.

  • "Find the name authority record for 'Smith, John Adam'."

  • "Perform a keyword search in LCSH for 'environmental policy'.

Функции

  • Интеграция инструментов MCP: Предоставляет инструменты search_lcsh (для предметных рубрик, поиск по умолчанию с привязкой к началу строки), search_lcsh_keyword (для предметных рубрик, поиск по ключевым словам) и search_name_authority (для имен собственных), которые могут использоваться ИИ-ассистентами.

  • Конечные точки ресурсов: Предоставляет конечные точки ресурсов по адресам lcsh://search/{query} и lcnaf://search/{query}.

  • Надежная обработка ошибок: Корректно обрабатывает ошибки API, проблемы с подключением и неожиданные форматы ответов.

  • Множественные форматы ответов: Поддерживает как словарные (hits), так и списочные форматы ответов от API LCSH.

Устранение неполадок

Если вы столкнулись с проблемами при работе с MCP-сервером:

  1. Проверьте статус сервера: В Claude Desktop перейдите в Settings > MCP Servers и проверьте, включен ли сервер и работает ли он.

  2. Перезапустите сервер: Выключите и снова включите сервер.

  3. Проверьте вывод консоли: Если вы запускаете сервер вручную, проверьте вывод консоли на наличие сообщений об ошибках.

  4. Проверьте сетевое подключение: Убедитесь, что ваш компьютер имеет активное подключение к Интернету для доступа к API LCSH.

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT — подробности см. в файле LICENSE.

Для разработчиков

Для получения более подробной документации о реализации сервера, справочных материалов по API и информации о тестировании, пожалуйста, обратитесь к файлу references.md.

Available Tools

1 tool
search_lcshC

Search Library of Congress Subject Headings (LCSH) using the public suggest2 API. Returns a dictionary with the top results.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
queryYes

TDQS

C2.7/5.0
Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

No annotations are provided, so the description carries full burden. It discloses the API source ('public suggest2 API') and return type ('dictionary with the top results'), but lacks details on error handling, rate limits, authentication needs, or what 'top results' entails (e.g., ranking criteria, number of results). This leaves behavioral gaps for a search tool.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is concise with two sentences, front-loading the main action and resource. It avoids unnecessary words, though it could be slightly more structured (e.g., separating API details from return values). Every sentence contributes meaning, making it efficient.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness2/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Given the tool's complexity (a search operation with no annotations, 0% schema coverage, and no output schema), the description is incomplete. It omits parameter details, behavioral traits like error handling, and specifics on the return value (e.g., dictionary structure). This is inadequate for effective tool use.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters2/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 0%, so the description must compensate. It does not mention the 'query' parameter at all, failing to explain its purpose, format, or constraints. The description adds no semantic value beyond what the bare schema provides, leaving the parameter undocumented.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the action ('Search Library of Congress Subject Headings') and the resource (LCSH), with the specific verb 'search' and target 'LCSH'. It distinguishes itself by mentioning the 'public suggest2 API', though there are no sibling tools for comparison. The purpose is specific and unambiguous.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines2/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description provides no guidance on when to use this tool versus alternatives, prerequisites, or exclusions. It mentions the 'public suggest2 API', but does not explain its context or limitations. With no sibling tools, this is less critical, but still lacks usage context.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 1 tool updatev1.0.0
    • First observedsearch_lcsh

TDQS

C2.9/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools. The single tool 'search_lcsh' has a clearly defined and distinct purpose.

Naming Consistency5/5

The naming follows a consistent verb_noun pattern with 'search_lcsh'. With only one tool, there is no inconsistency to evaluate, and the pattern is clear and appropriate.

Tool Count2/5

A single tool is too few for a server focused on LCSH, as it lacks basic operations like browsing, filtering, or retrieving detailed subject information. This minimal set limits functionality and agent workflows.

Completeness2/5

The server is severely incomplete for LCSH operations; it only offers search without supporting actions like get_subject_details, list_subjects_by_category, or related term lookups. This creates significant gaps for agent tasks.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Exposes CDISC standards data including SDTM, ADaM, CDASH, and Controlled Terminology as tools for AI assistants via the CDISC Library API. It enables users to search standards, retrieve domain variables, and access codelist definitions to facilitate clinical research data management.
    12
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Connects Claude to the U.S. National Library of Medicine MeSH APIs to search and retrieve medical authority data, descriptors, and qualifiers. It enables library and metadata staff to perform subject analysis and confirm terminology within an AI-assisted cataloging workflow.
    4
    1
    GPL 3.0