nii-research-mcp
# nii-research-mcp
CiNii Researchの論文・研究データと、KAKENの科研費・研究者情報を調べるMCPサーバーです。MCP、CLI、Pythonライブラリから同じ機能を使えます。
[準備](#準備) · [MCP登録](#mcpクライアントに登録する) · [CLI](#cliで使う) · [Python](#pythonで使う) · [移行手順](docs/migration.md)
## 準備
Python 3.12以上、[uv](https://docs.astral.sh/uv/)、Gitが必要です。
```sh
git clone https://github.com/koizumikento/nii-research-mcp.git
cd nii-research-mcp
uv sync --locked
```
各自が登録したNIIのアプリケーションIDを使います。CiNii Researchには `CINII_APP_ID`、KAKENには `KAKEN_APP_ID` を設定してください。
```powershell
$env:CINII_APP_ID = "YOUR_CINII_APP_ID"
$env:KAKEN_APP_ID = "YOUR_KAKEN_APP_ID"
```
macOSやLinuxでは次のように設定します。
```sh
export CINII_APP_ID="YOUR_CINII_APP_ID"
export KAKEN_APP_ID="YOUR_KAKEN_APP_ID"
```
## MCPクライアントに登録する
設定例の `/absolute/path/to/nii-research-mcp` をクローン先の絶対パスに置き換えます。Windowsでは `C:/projects/nii-research-mcp` のように書けます。
### Codex
```sh
codex mcp add nii-research-mcp --env CINII_APP_ID=YOUR_CINII_APP_ID --env KAKEN_APP_ID=YOUR_KAKEN_APP_ID -- uv --directory "/absolute/path/to/nii-research-mcp" run --locked nii-research-mcp
codex mcp list
```
新しいセッションで `/mcp` を開いて接続状態を確認します。
### Claude Desktop / Cursor
Claude DesktopはOSに応じて次のファイルに設定します。
- Windowsは `%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json`
- macOSは `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
Cursorはプロジェクト内の `.cursor/mcp.json` を使います。`mcpServers` に次の項目を追加し、クライアントを再起動してください。
```json
{
"mcpServers": {
"nii-research-mcp": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/absolute/path/to/nii-research-mcp",
"run",
"--locked",
"nii-research-mcp"
],
"env": {
"CINII_APP_ID": "YOUR_CINII_APP_ID",
"KAKEN_APP_ID": "YOUR_KAKEN_APP_ID"
}
}
}
}
```
`uv` が見つからない場合は、`command` に実行ファイルの絶対パスを指定してください。
## ツール
データごとの入力条件、結果、出典と利用条件は、表のリンク先に記載しています。
| ツール | データと操作の説明 |
| --- | --- |
| `search_articles` | [CiNii Research](docs/cinii.md) |
| `search_records` | [CiNii Research](docs/cinii.md) |
| `get_record` | [CiNii Research](docs/cinii.md) |
| `search_projects` | [KAKEN](docs/kaken.md) |
| `search_researchers` | [KAKEN](docs/kaken.md) |
| `get_project` | [KAKEN](docs/kaken.md) |
## CLIで使う
クローン先で実行します。取得結果はUTF-8のJSONとして標準出力に書き出します。
```sh
uv run nii-research-mcp cinii search-articles --query 地震 --limit 3
uv run nii-research-mcp kaken search-projects --query 防災 --limit 3
```
引数の説明は、各サブコマンドに `--help` を付けて確認できます。
## Pythonで使う
自分のPythonプロジェクトの依存関係に追加します。
```sh
uv add "git+https://github.com/koizumikento/nii-research-mcp.git@main"
```
次のコードを `example.py` に保存し、`uv run python example.py` で実行します。
```python
import asyncio
from nii_research_mcp import search_articles
result = asyncio.run(search_articles(query="地震", limit=3))
print(result)
```
ツールと同じ名前の非同期関数を利用できます。すでにイベントループがある場合は、直接 `await` してください。
## 出典と利用条件
コードはMITライセンスです。データは実行時に各提供元から取得します。取得データには、データ別の説明に記載した提供元の利用条件が適用されます。
## 開発
```sh
uv sync --locked
uv run ruff check .
uv run ty check
uv run pytest
uv build
```
TDQS
Scored across 6 tools
Most tools are clearly separated by resource and action: get_project vs. search_projects, search_records vs. get_record, and search_researchers are distinct. The main overlap is search_articles versus search_records, since search_records can apparently search across all record kinds including articles, but the descriptions make the specialized role of search_articles reasonably clear.
All six tools follow a consistent verb_noun naming pattern in snake_case: get_project, search_articles, search_records, get_record, search_projects, search_researchers. The singular/plural distinction between get_record and search_records is natural and not confusing.
Six tools are well-scoped for a research metadata server covering CiNii and KAKEN lookup operations. Each tool has a clear place: search and get for projects/records, plus targeted searches for articles, projects, and researchers without excessive surface area.
The surface covers the core read-only research workflows: article/record search, record retrieval by CRID, project search and exact project lookup, and researcher search. Minor gaps remain, such as no dedicated get_researcher by ID and no article-specific get tool, but get_record likely covers retrieval by CRID and agents can work around the researcher gap.