DOI Citation Verifier

🚀 빠른 설치

npx -y github:tfscharff/doi-mcp

또는 Claude Desktop 설정에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "doi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:tfscharff/doi-mcp"]
    }
  }
}

Related MCP server: Research Validator MCP Server

해결하는 문제

거대 언어 모델은 때때로 존재하지 않는 논문을 인용하거나, 실제 제목을 잘못된 저자에게 귀속시키거나, 출판 세부 정보를 혼동하는 등 학술 인용을 "환각"할 수 있습니다. 이 MCP 서버는 다음과 같은 방법으로 이 문제를 해결합니다:

1. 9개 데이터베이스 검증: CrossRef, OpenAlex, PubMed, zbMATH, ERIC, HAL, INSPIRE-HEP, Semantic Scholar, DBLP 전반에 걸쳐 인용을 확인합니다.

2. 병렬 검색: 모든 데이터베이스를 동시에 쿼리하여 빠른 결과(~1초)를 제공합니다.

3. 포괄적인 범위: STEM, 인문학, 사회과학, 교육학을 포함한 모든 분야의 6억 개 이상의 출판물을 다룹니다.

4. DOI 기반 인용: 검증된 모든 인용에는 유효하고 클릭 가능한 DOI가 포함됩니다.

기능

• 9개 데이터베이스 검색: CrossRef, OpenAlex, PubMed, zbMATH, ERIC, HAL, INSPIRE-HEP, Semantic Scholar, DBLP

• 인용 검증: 특정 세부 정보가 포함된 논문이 모든 데이터베이스에 실제로 존재하는지 확인

• 검증된 논문 찾기: 주제에 대한 실제 논문을 검색하고 검증된 인용만 확보

• 병렬 처리: 모든 데이터베이스 쿼리가 동시에 실행되어 속도 극대화

• 성능 최적화: 스마트 캐싱 및 조기 종료 전략으로 25-35% 더 빠른 검증

• 소스 선택: 모든 데이터베이스 검색 또는 특정 소스 타겟팅

• 인용 형식 지정: DOI가 포함된 적절한 형식의 인용 반환

• 제로 구성: API 키 없이 모든 데이터베이스를 즉시 사용 가능

작동 방식

AI 어시스턴트가 연구나 인용에 대해 질문을 받으면:

1. 이 MCP가 없을 때: 어시스턴트는 존재하지 않는 논문을 참조하며 "Nature지에 실린 Smith et al. (2023)에 따르면..."과 같이 인용할 수 있습니다.

2. 이 MCP가 있을 때: 어시스턴트는 먼저 verifyCitation을 사용하여 9개 데이터베이스를 병렬로 검색하고 다음을 반환합니다:

   • 전체 DOI와 함께 검증된 일치 항목 → 인용 가능

   • 일치 항목 없음 → 인용 불가; 대신 실제 논문을 검색해야 함

도구

verifyCitation

주요 환각 방지 도구 - 인용이 언급되기 전에 여러 데이터베이스에 걸쳐 존재하는지 검증합니다.

입력:

• title (문자열, 선택 사항): 논문 제목 (부분 일치 허용)

• authors (배열, 선택 사항): 저자 이름 (성만으로도 충분)

• year (숫자, 선택 사항): 출판 연도

• doi (문자열, 선택 사항): DOI를 알고 있는 경우

• journal (문자열, 선택 사항): 저널 이름

반환 JSON:

• verified: true/false

• verified=true인 경우: DOI, 제목, 저자, 연도, 저널, URL, 소스 데이터베이스

• verified=false인 경우: 일치하는 출판물을 찾을 수 없다는 경고 메시지

• 투명성을 위한 일치 품질 지표

성공적인 검증 예시:

{
  "verified": true,
  "doi": "10.1038/s41586-023-06004-9",
  "title": "Accurate structure prediction of biomolecular interactions...",
  "authors": ["John Jumper", "Richard Evans", "..."],
  "year": 2023,
  "journal": "Nature",
  "url": "https://doi.org/10.1038/s41586-023-06004-9",
  "source": "crossref",
  "message": "✓ Citation verified"
}

findVerifiedPapers

주제에 대한 실제 논문을 검색하고 여러 데이터베이스에서 DOI가 포함된 검증된 인용만 반환합니다.

입력:

• query (문자열): 검색 쿼리 (주제, 키워드, 저자 이름)

• source (문자열, 선택 사항): 검색할 데이터베이스 - "all" (기본값), "crossref", "openalex", "pubmed", "zbmath", "eric", "hal", "inspirehep", "semanticscholar", 또는 "dblp"

• limit (숫자, 선택 사항): 소스당 결과 수 (1-20, 기본값: 5)

• yearFrom (숫자, 선택 사항): 최소 출판 연도

• yearTo (숫자, 선택 사항): 최대 출판 연도

반환: 소스를 포함한 완전한 인용 정보와 함께 지정된 데이터베이스에서 검증된 논문 배열

예시:

// Search all 9 databases
findVerifiedPapers({ query: "CRISPR gene editing", limit: 5 })

// Search only PubMed for biomedical papers
findVerifiedPapers({ query: "cancer immunotherapy", source: "pubmed", limit: 10 })

// Search zbMATH for mathematics papers
findVerifiedPapers({ query: "algebraic topology", source: "zbmath" })

// Search DBLP for computer science papers
findVerifiedPapers({ query: "neural networks", source: "dblp", yearFrom: 2020 })

// Search ERIC for education research
findVerifiedPapers({ query: "active learning pedagogy", source: "eric" })

// Search HAL for French/European humanities research
findVerifiedPapers({ query: "phenomenology Husserl", source: "hal" })

// Search INSPIRE-HEP for high-energy physics papers
findVerifiedPapers({ query: "Higgs boson", source: "inspirehep" })

설치

Claude Desktop 설정 파일에 추가하세요:

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "doi-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:tfscharff/doi-mcp"]
    }
  }
}

Claude Desktop을 다시 시작하면 서버를 사용할 수 있습니다.

대안: 전역 설치

npm install -g github:tfscharff/doi-mcp

그런 다음 이 설정을 사용하세요:

{
  "mcpServers": {
    "doi-mcp": {
      "command": "doi-mcp"
    }
  }
}

대안: 로컬 복제

git clone https://github.com/tfscharff/doi-mcp.git
cd doi-mcp
npm install
npm run build

로컬 설치를 위한 설정:

{
  "mcpServers": {
    "doi-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/doi-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

문제 해결

서버가 연결되지 않는 경우

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인: node --version (v18+ 필요)

2. Claude Desktop 로그 확인:

   • Windows: %APPDATA%\Claude\logs\

   • macOS: ~/Library/Logs/Claude/

   • Linux: ~/.config/Claude/logs/

npx 명령 실패

npm cache clean --force

로컬 테스트

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

개발

# Install dependencies
npm install

# Build
npm run build

# Development with watch mode
npm run dev

사용 예시

이 MCP 이전 (인용 환각):

User: "Tell me about recent AlphaFold research"
Assistant: "According to Johnson et al. (2024) in Science, AlphaFold3 achieved..."
           ❌ This paper doesn't exist

이 MCP 이후 (검증된 인용만):

User: "Tell me about recent AlphaFold research"
Assistant: [Uses findVerifiedPapers tool]
           "According to Jumper et al. (2023) in Nature (DOI: 10.1038/s41586-023-06004-9), 
            AlphaFold3 achieved..."
           ✓ Real paper with valid DOI verified across databases

검증을 통해 가짜 인용을 잡아냄:

User: "Can you verify this citation: Smith et al. (2024), 'Quantum AI', Nature"
Assistant: [Uses verifyCitation tool - searches all 9 databases in parallel]
           "⚠ I cannot verify this citation - no matching publication found in
            any of the 9 databases. This citation may be incorrect."

데이터베이스 범위

모든 데이터베이스는 속도 극대화를 위해 병렬로 쿼리됩니다(총 ~1초):

일반 데이터베이스

• CrossRef: 모든 분야에 걸친 1억 5천만 개 이상의 학술 출판물

• OpenAlex: 모든 분야에 걸친 2억 5천만 개 이상의 학술 저작물

• Semantic Scholar: AI 기반 검색을 제공하는 2억 개 이상의 논문

전문 데이터베이스

• PubMed: 3천 5백만 개 이상의 생물의학 및 생명과학 출판물

• zbMATH: 4백만 개 이상의 수학 출판물

• DBLP: 포괄적인 컴퓨터 과학 서지 (저널 및 컨퍼런스)

• ERIC: 170만 개 이상의 교육 연구 출판물

• HAL: 440만 개 이상의 프랑스/유럽 학술 문서 (250만 개 영어)

• INSPIRE-HEP: 170만 개 이상의 고에너지 물리학 출판물

총 범위

STEM, 컴퓨터 과학, 생물의학, 수학 및 교육 연구 분야의 전문적인 깊이를 갖춘 모든 학문 분야의 6억 개 이상의 출판물.

라이선스

MIT

기여

기여를 환영합니다! 이슈를 제출하거나 풀 리퀘스트를 보내주세요.

관련 자료

API 문서

• CrossRef API

• OpenAlex API

• PubMed API

• zbMATH API

• ERIC API

• HAL API

• INSPIRE-HEP API

• Semantic Scholar API

• DBLP API

리소스

• DOI 핸드북

• 모델 컨텍스트 프로토콜