MCP-DBLP
대규모 언어 모델을 위한 DBLP 컴퓨터 과학 참고 문헌 데이터베이스에 대한 액세스를 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다.
개요
MCP-DBLP는 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 DBLP(디지털 서지 및 도서관 프로젝트) API를 LLM과 통합하여 AI 모델이 다음을 수행할 수 있도록 합니다.
DBLP 데이터베이스에서 학술 출판물을 검색하고 검색합니다.
인용 처리 및 BibTeX 항목 생성
출판물 제목 및 저자 이름에 대한 퍼지 매칭 수행
서지 정보 추출 및 형식 지정
문서에 포함된 참조 처리
최대 정확도를 위해 LLM 처리를 우회하는 직접 BibTeX 내보내기
Related MCP server: YDB MCP
특징
부울 쿼리를 사용한 포괄적인 검색 기능
모호한 제목과 저자 이름 일치
DBLP에서 직접 BibTeX 항목 검색
연도 및 장소별 출판물 필터링
출판 데이터의 통계 분석
최대 정확도를 위해 LLM 처리를 우회하는 직접 BibTeX 내보내기 기능
사용 가능한 도구
도구 이름 | 설명 |
| 부울 쿼리를 사용하여 DBLP에서 출판물 검색 |
| 퍼지 제목 매칭으로 출판물 검색 |
| 특정 저자의 출판물 검색 |
| 출판 장소에 대한 자세한 정보를 얻으세요 |
| 출판 결과로부터 통계 생성 |
| DBLP에서 파일로 BibTeX 항목을 직접 내보냅니다. |
피드백
이 양식을 통해 작성자에게 피드백을 제공하세요.
시스템 요구 사항
파이썬 3.11+
설치
MCP 호환 클라이언트(예: Claude Desktop 앱 )를 설치합니다.
MCP-DBLP를 설치하세요:
지엑스피1
구성 파일을 만듭니다.
macOS/Linux의 경우:
~/Library/Application/Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows의 경우:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json다음 내용을 추가합니다.
{
"mcpServers": {
"mcp-dblp": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/absolute/path/to/mcp-dblp/",
"run",
"mcp-dblp",
"--exportdir",
"/absolute/path/to/bibtex/export/folder/"
]
}
}
}Windows: C:\\absolute\\path\\to\\mcp-dblp
즉각적인
인용문이 포함된 텍스트와 함께 사용해야 하는 지침 프롬프트가 포함되어 있습니다. Claude Desktop에서는 전기 플러그 아이콘을 통해 지침 프롬프트를 사용할 수 있습니다.
도구 세부 정보
찾다
부울 쿼리 문자열을 사용하여 DBLP에서 출판물을 검색합니다.
매개변수:
query(문자열, 필수): 부울 연산자 'and' 및 'or'를 포함할 수 있는 쿼리 문자열(대소문자 구분 없음)max_results(숫자, 선택 사항): 반환할 최대 게시 개수입니다. 기본값은 10입니다.year_from(숫자, 선택 사항): 출판 연도의 하한값year_to(숫자, 선택 사항): 출판 연도의 상한venue_filter(문자열, 선택 사항): 출판 장소에 대한 대소문자 구분 없는 하위 문자열 필터(예: 'iclr')include_bibtex(부울, 선택 사항): BibTeX 항목을 결과에 포함할지 여부입니다. 기본값은 false입니다.
퍼지_제목_검색
DBLP에서 퍼지 제목이 일치하는 출판물을 검색합니다.
매개변수:
title(문자열, 필수): 출판물의 전체 또는 부분 제목(대소문자 구분 없음)similarity_threshold(숫자, 필수): 0과 1 사이의 부동 소수점(1.0은 정확한 일치를 의미함)max_results(숫자, 선택 사항): 반환할 최대 게시 개수입니다. 기본값은 10입니다.year_from(숫자, 선택 사항): 출판 연도의 하한값year_to(숫자, 선택 사항): 출판 연도의 상한venue_filter(문자열, 선택 사항): 출판 장소에 대한 대소문자 구분 없는 하위 문자열 필터include_bibtex(부울, 선택 사항): BibTeX 항목을 결과에 포함할지 여부입니다. 기본값은 false입니다.
저자_출판물 가져오기
퍼지 매칭을 통해 특정 저자의 출판 세부 정보를 검색합니다.
매개변수:
author_name(문자열, 필수): 전체 또는 일부 작성자 이름(대소문자 구분 없음)similarity_threshold(숫자, 필수): 0과 1 사이의 부동 소수점(1.0은 정확한 일치를 의미함)max_results(숫자, 선택 사항): 반환할 최대 게시 개수입니다. 기본값은 20입니다.include_bibtex(부울, 선택 사항): BibTeX 항목을 결과에 포함할지 여부입니다. 기본값은 false입니다.
장소_정보_받기
출판 장소에 대한 자세한 정보를 검색합니다.
매개변수:
venue_name(문자열, 필수): 장소 이름 또는 약어(예: 'ICLR' 또는 전체 이름)
통계 계산
출판 결과 목록에서 통계를 계산합니다.
매개변수:
results(배열, 필수): '제목', '저자', '장소' 및 '연도'를 각각 최소한 포함하는 출판물 개체의 배열
export_bibtex
BibTeX 항목을 DBLP에서 로컬 파일로 직접 내보냅니다.
매개변수:
links(문자열, 필수): 하나 이상의 주요 링크가 포함된 HTML 문자열
예:
"<a href=https://dblp.org/rec/journals/example.bib>Smith2023</a>"
행동:
각 링크의 경우 BibTeX 항목은 DBLP에서 직접 가져옵니다.
링크 텍스트에 지정된 키로 인용 키만 대체됩니다.
모든 항목은
--exportdir로 지정된 폴더의 타임스탬프가 찍힌 .bib 파일에 저장됩니다.저장된 파일의 전체 경로를 반환합니다.
중요 참고 사항: BibTeX 항목은 DBLP에서 직접 가져오며 10초의 시간 초과 보호 기능을 갖추고 LLM에서 처리, 수정 또는 변환되지 않습니다. 이를 통해 서지 데이터의 정확성과 신뢰성을 극대화할 수 있습니다. 인용 키만 지정된 대로 수정됩니다. 요청 시간이 초과되면 출력에 오류 메시지가 포함됩니다.
예
입력 텍스트:
본 연구는 지역적 및 글로벌 맥락에서 귀추적 설명 문제와 대조적 설명 문제 두 가지 유형에 초점을 맞춥니다(Marques-Silva, 2023). 귀추적 설명(Ignatiev, Narodytska, and Marques-Silva, 2019)은 주요 함축적 설명(Shih, Choi, and Darwiche, 2018)과 충분 이유 설명(Darwiche and Ji, 2022)에 해당하며, 구체적인 의사결정 사례를 명확히 하는 반면, 대조적 설명(Miller, 2019; Ignatiev et al., 2020)은 필연적 이유 설명(Darwiche and Ji, 2022)에 해당하며, 대안을 선택하지 않은 이유를 명확하게 제시합니다. 반대로, 글로벌 설명(Ribeiro, Singh, and Guestrin 2016; Ignatiev, Narodytska, and Marques-Silva 2019)은 다양한 입력에 대한 모델의 의사 결정 패턴을 풀어내는 것을 목표로 합니다.
출력 텍스트:
본 연구는 지역적 및 전역적 맥락에서 귀추적 설명과 대조적 설명의 두 가지 유형의 문제에 초점을 맞춥니다(MarquesSilvaI23). 귀추적 설명(IgnatievNM19)은 소인수-암시적 설명(ShihCD18)과 충분 이유 설명(DarwicheJ22)에 해당하며, 구체적인 의사 결정 사례를 명확히 하는 반면, 대조적 설명(Miller19; IgnatievNA020)은 필연적 이유 설명(DarwicheJ22)에 해당하며, 대안을 선택하지 않은 이유를 명확하게 제시합니다. 반대로, 전역적 설명(Ribeiro0G16; IgnatievNM19)은 다양한 입력에 대한 모델의 의사 결정 패턴을 밝히는 것을 목표로 합니다.
Bibtex 출력
모든 참조가 BibTeX 파일(/absolute/path/to/bibtex/20250305_231431.bib)로 성공적으로 내보내졌습니다.
@article{MarquesSilvaI23,
author = {Jo{\~{a}}o Marques{-}Silva and
Alexey Ignatiev},
title = {No silver bullet: interpretable {ML} models must be explained},
journal = {Frontiers Artif. Intell.},
volume = {6},
year = {2023},
url = {https://doi.org/10.3389/frai.2023.1128212},
doi = {10.3389/FRAI.2023.1128212},
timestamp = {Tue, 07 May 2024 20:23:47 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/journals/frai/MarquesSilvaI23.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
@inproceedings{IgnatievNM19,
author = {Alexey Ignatiev and
Nina Narodytska and
Jo{\~{a}}o Marques{-}Silva},
title = {Abduction-Based Explanations for Machine Learning Models},
booktitle = {The Thirty-Third {AAAI} Conference on Artificial Intelligence, {AAAI}
2019, The Thirty-First Innovative Applications of Artificial Intelligence
Conference, {IAAI} 2019, The Ninth {AAAI} Symposium on Educational
Advances in Artificial Intelligence, {EAAI} 2019, Honolulu, Hawaii,
USA, January 27 - February 1, 2019},
pages = {1511--1519},
publisher = {{AAAI} Press},
year = {2019},
url = {https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33011511},
doi = {10.1609/AAAI.V33I01.33011511},
timestamp = {Mon, 04 Sep 2023 12:29:24 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/aaai/IgnatievNM19.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
@inproceedings{ShihCD18,
author = {Andy Shih and
Arthur Choi and
Adnan Darwiche},
editor = {J{\'{e}}r{\^{o}}me Lang},
title = {A Symbolic Approach to Explaining Bayesian Network Classifiers},
booktitle = {Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on
Artificial Intelligence, {IJCAI} 2018, July 13-19, 2018, Stockholm,
Sweden},
pages = {5103--5111},
publisher = {ijcai.org},
year = {2018},
url = {https://doi.org/10.24963/ijcai.2018/708},
doi = {10.24963/IJCAI.2018/708},
timestamp = {Tue, 20 Aug 2019 16:19:08 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/ijcai/ShihCD18.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
@inproceedings{DarwicheJ22,
author = {Adnan Darwiche and
Chunxi Ji},
title = {On the Computation of Necessary and Sufficient Explanations},
booktitle = {Thirty-Sixth {AAAI} Conference on Artificial Intelligence, {AAAI}
2022, Thirty-Fourth Conference on Innovative Applications of Artificial
Intelligence, {IAAI} 2022, The Twelveth Symposium on Educational Advances
in Artificial Intelligence, {EAAI} 2022 Virtual Event, February 22
- March 1, 2022},
pages = {5582--5591},
publisher = {{AAAI} Press},
year = {2022},
url = {https://doi.org/10.1609/aaai.v36i5.20498},
doi = {10.1609/AAAI.V36I5.20498},
timestamp = {Mon, 04 Sep 2023 16:50:24 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/aaai/DarwicheJ22.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
@article{Miller19,
author = {Tim Miller},
title = {Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences},
journal = {Artif. Intell.},
volume = {267},
pages = {1--38},
year = {2019},
url = {https://doi.org/10.1016/j.artint.2018.07.007},
doi = {10.1016/J.ARTINT.2018.07.007},
timestamp = {Thu, 25 May 2023 12:52:41 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/journals/ai/Miller19.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
@inproceedings{IgnatievNA020,
author = {Alexey Ignatiev and
Nina Narodytska and
Nicholas Asher and
Jo{\~{a}}o Marques{-}Silva},
editor = {Matteo Baldoni and
Stefania Bandini},
title = {From Contrastive to Abductive Explanations and Back Again},
booktitle = {AIxIA 2020 - Advances in Artificial Intelligence - XIXth International
Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence,
Virtual Event, November 25-27, 2020, Revised Selected Papers},
series = {Lecture Notes in Computer Science},
volume = {12414},
pages = {335--355},
publisher = {Springer},
year = {2020},
url = {https://doi.org/10.1007/978-3-030-77091-4\_21},
doi = {10.1007/978-3-030-77091-4\_21},
timestamp = {Tue, 15 Jun 2021 17:23:54 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/aiia/IgnatievNA020.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
@inproceedings{Ribeiro0G16,
author = {Marco T{\'{u}}lio Ribeiro and
Sameer Singh and
Carlos Guestrin},
editor = {Balaji Krishnapuram and
Mohak Shah and
Alexander J. Smola and
Charu C. Aggarwal and
Dou Shen and
Rajeev Rastogi},
title = {"Why Should {I} Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier},
booktitle = {Proceedings of the 22nd {ACM} {SIGKDD} International Conference on
Knowledge Discovery and Data Mining, San Francisco, CA, USA, August
13-17, 2016},
pages = {1135--1144},
publisher = {{ACM}},
year = {2016},
url = {https://doi.org/10.1145/2939672.2939778},
doi = {10.1145/2939672.2939778},
timestamp = {Fri, 25 Dec 2020 01:14:16 +0100},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/kdd/Ribeiro0G16.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}부인 성명
이 MCP-DBLP는 프로토타입 단계이므로 주의해서 사용해야 합니다. 사용자는 직접 실험해 보는 것이 좋지만, 중요한 환경에서의 사용은 사용자 본인의 책임입니다.
특허
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