MCP-DBLP

MCP 兼容许可证：MIT Python 版本

模型上下文协议 (MCP) 服务器，提供对大型语言模型的 DBLP 计算机科学书目数据库的访问。

概述

MCP-DBLP 通过模型上下文协议将 DBLP（数字书目和图书馆项目）API 与 LLM 集成，使 AI 模型能够：

从 DBLP 数据库中搜索和检索学术出版物
处理引文并生成 BibTeX 条目
对出版物标题和作者姓名进行模糊匹配
提取并格式化书目信息
处理文档中嵌入的引用
直接导出 BibTeX，绕过 LLM 处理，实现最高准确度

Related MCP server: YDB MCP

特征

具有布尔查询的综合搜索功能
模糊标题和作者姓名匹配
直接从 DBLP 检索 BibTeX 条目
按年份和地点筛选出版物
出版数据的统计分析
直接 BibTeX 导出功能可绕过 LLM 处理，实现最高准确度

可用工具

工具名称	描述
`search`	使用布尔查询在 DBLP 中搜索出版物
`fuzzy_title_search`	使用模糊标题匹配搜索出版物
`get_author_publications`	检索特定作者的出版物
`get_venue_info`	获取有关出版地点的详细信息
`calculate_statistics`	根据出版结果生成统计数据
`export_bibtex`	将 BibTeX 条目直接从 DBLP 导出到文件

反馈

通过此表格向作者提供反馈。

系统要求

Python 3.11+
紫外线

安装

安装与 MCP 兼容的客户端（例如， Claude Desktop 应用程序）

安装 MCP-DBLP：

git clone https://github.com/username/mcp-dblp.git
cd mcp-dblp
uv venv
source .venv/bin/activate 
uv pip install -e .

创建配置文件：
对于 macOS/Linux：

   ~/Library/Application/Support/Claude/claude_desktop_config.json

对于 Windows：

   %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

添加以下内容：

   {
     "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

迅速的

其中包含一个说明提示，应与包含引用的文本一起使用。在 Claude 桌面版中，可通过电源插头图标访问说明提示。

工具详细信息

搜索

使用布尔查询字符串在 DBLP 中搜索出版物。

参数：

query （字符串，必需）：可能包含布尔运算符“and”和“or”（不区分大小写）的查询字符串
max_results （数字，可选）：返回的最大出版物数量。默认值为 10
year_from （数字，可选）：出版年份的下限
year_to （数字，可选）：出版年份的上限
venue_filter （字符串，可选）：出版场所不区分大小写的子字符串过滤器（例如，“iclr”）
include_bibtex （布尔值，可选）：是否在结果中包含 BibTeX 条目。默认值为 false。

模糊标题搜索

在 DBLP 中搜索具有模糊标题匹配的出版物。

参数：

title （字符串，必需）：出版物的完整或部分标题（不区分大小写）
similarity_threshold （数字，必需）：0 到 1 之间的浮点数，其中 1.0 表示完全匹配
max_results （数字，可选）：返回的最大出版物数量。默认值为 10
year_from （数字，可选）：出版年份的下限
year_to （数字，可选）：出版年份的上限
venue_filter （字符串，可选）：不区分大小写的出版场所子字符串过滤器
include_bibtex （布尔值，可选）：是否在结果中包含 BibTeX 条目。默认值为 false。

获取作者出版物

使用模糊匹配检索特定作者的出版物详细信息。

参数：

author_name （字符串，必需）：完整或部分作者姓名（不区分大小写）
similarity_threshold （数字，必需）：0 到 1 之间的浮点数，其中 1.0 表示完全匹配
max_results （数字，可选）：返回的最大出版物数量。默认值为 20
include_bibtex （布尔值，可选）：是否在结果中包含 BibTeX 条目。默认值为 false。

获取场地信息

检索有关出版地点的详细信息。

参数：

venue_name （字符串，必需）：场地名称或缩写（例如“ICLR”或全名）

计算统计数据

根据出版结果列表计算统计数据。

参数：

results （数组，必需）：出版物对象数组，每个对象至少包含“标题”、“作者”、“地点”和“年份”

导出_bibtex

将 BibTeX 条目直接从 DBLP 导出到本地文件。

参数：

```
links
```
(字符串，必需)：包含一个或多个关键链接的 HTML 字符串
- 例如： "<a href=https://dblp.org/rec/journals/example.bib>Smith2023</a>"

行为：

对于每个链接，BibTeX 条目直接从 DBLP 获取
仅引用关键字被替换为链接文本中指定的关键字
所有条目都保存到由--exportdir指定的文件夹中带有时间戳的 .bib 文件中
返回已保存文件的完整路径

重要提示： BibTeX 条目直接从 DBLP 获取，并设有 10 秒超时保护，LLM 不会对其进行处理、修改或幻化。这确保了书目数据的最大准确性和可信度。仅按规定修改引文键。如果请求超时，输出中会包含错误消息。

例子

输入文本：

我们的探索重点关注局部和全局情境中的两类解释问题：溯因解释和对比解释（Marques-Silva，2023）。溯因解释（Ignatiev、Narodytska 和 Marques-Silva，2019）对应于素蕴涵解释（Shih、Choi 和 Darwiche，2018）和充分理由解释（Darwiche 和 Ji，2022），阐明了具体的决策实例；而对比解释（Miller，2019；Ignatiev 等人，2020）对应于必要理由解释（Darwiche 和 Ji，2022），明确了未选择替代方案背后的原因。相反，全局解释（Ribeiro、Singh 和 Guestrin 2016；Ignatiev、Narodytska 和 Marques-Silva 2019）旨在揭示模型在不同输入下的决策模式。

输出文本：

我们的探索重点关注局部和全局情境中的两类解释问题：溯因解释和对比解释 \cite{MarquesSilvaI23}。溯因解释 \cite{IgnatievNM19}（对应于素蕴涵解释 \cite{ShihCD18} 和充分理由解释 \cite{DarwicheJ22}）阐明了具体的决策实例；而对比解释 \cite{Miller19}; \cite{IgnatievNA020}（对应于必要理由解释 \cite{DarwicheJ22}）则阐明了未选择替代方案背后的原因。相反，全局解释 \cite{Ribeiro0G16}; \cite{IgnatievNM19} 旨在揭示模型在不同输入条件下的决策模式。

输出 Bibtex

所有参考文献已成功导出至 BibTeX 文件，地址为：/absolute/path/to/bibtex/20250305_231431.bib

@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}
}

免责声明

此 MCP-DBLP 尚处于原型阶段，应谨慎使用。鼓励用户进行实验，但在关键环境中使用需自行承担风险。

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

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输入文本：

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