# JCR分区表MCP服务器

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基于ShowJCR仓库数据的Model Context Protocol (MCP) 服务器，为大语言模型提供最新的期刊分区表查询功能。

![在 Claude 中使用 jcr-partition MCP 查询期刊分区示例](assets/screenshot.png)

## 功能特性

### 🔧 工具 (Tools)
- **search_journal** - 搜索期刊信息，包括影响因子、分区、预警状态等
- **get_partition_trends** - 获取期刊分区变化趋势分析
- **check_warning_journals** - 查询国际期刊预警名单
- **compare_journals** - 对比多个期刊的综合信息

### 📋 资源 (Resources)
- **jcr://database-info** - 数据库基本信息和统计

### 💡 提示词 (Prompts)
- **journal_analysis_prompt** - 期刊分析专用提示词模板

## 数据来源

本项目基于 [ShowJCR](https://github.com/hitfyd/ShowJCR) 仓库的数据，包括：

- **新锐期刊分区表** (2026年版，22299 种期刊 + 15 种计算机领域重要会议；自该版起预警信息以「预警标记: Under Review」内嵌)
- **中科院分区表升级版** (2025、2023、2022年)
- **JCR期刊影响因子** (2024、2023、2022年)
- **国际期刊预警名单** (2025、2024、2023、2021、2020年；上游自 2026 起不再单独发布)
- **CCF推荐国际学术会议和期刊目录** (2026、2022年)
- **计算领域高质量科技期刊分级目录** (2025、2022年)

> 2026 版本说明：`check_warning_journals` 工具会同时扫描传统 `GJQKYJMD*` 预警表与 `XR2026.预警标记` 字段，覆盖新旧两套预警来源。

## 安装部署

### 1. 环境要求
- Python **3.10+**（`mcp` SDK 的硬性要求）
- SQLite3（通常随 Python 内置）

### 2. 安装依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 3. 数据同步
首次运行前需要同步数据：
```bash
python data_sync.py
```

选择"1"同步所有数据，等待下载和导入完成。

### 4. 启动服务器
```bash
python jcr_mcp_server.py
```

## 客户端测试

### 独立测试
```bash
python test_client.py
```

选择模式：
- 模式1：自动测试所有功能
- 模式2：交互式查询模式

### Claude Desktop 集成

在 Claude Desktop 配置文件（`%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json` 或 macOS 的 `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`）中添加：

```json
{
  "mcpServers": {
    "jcr-partition": {
      "command": "/path/to/python",
      "args": ["/path/to/jcr_mcp_server.py"],
      "cwd": "/path/to/project"
    }
  }
}
```

仓库里的 `claude_desktop_config.json` 可作参考模板。

### Claude Code 集成

使用 CLI 一行注册（作用域 `user` 代表全局可用）：

```bash
claude mcp add -s user jcr-partition -- /path/to/python /path/to/jcr_mcp_server.py
```

注册后可通过 `claude mcp list` 确认状态，应显示 `✓ Connected`。

## 使用示例

### 1. 期刊搜索
```python
# 搜索Nature期刊
result = await session.call_tool("search_journal", {
    "journal_name": "Nature"
})
```

### 2. 分区趋势分析
```python
# 获取Science期刊分区变化趋势
result = await session.call_tool("get_partition_trends", {
    "journal_name": "Science"
})
```

### 3. 期刊对比
```python
# 对比三个顶级期刊
result = await session.call_tool("compare_journals", {
    "journal_list": "Nature,Science,Cell"
})
```

### 4. 预警期刊查询
```python
# 查询预警期刊
result = await session.call_tool("check_warning_journals", {
    "keywords": "MDPI"
})
```

## 输出示例

### 期刊搜索结果
```
📚 期刊名称: NATURE

【2024年】（JCR）
  📊 影响因子: 48.5
  🏆 分区: Q1
  📖 学科类别: MULTIDISCIPLINARY SCIENCES(SCIE)

【2025年】（中科院升级版）
  🏆 分区: 1 [1/118]（Top）
  📖 学科类别: 综合性期刊

【2026年】（新锐期刊分区表）
  🏆 分区: 1 区（Top）
  📖 学科类别: 综合性期刊
```

### 期刊对比结果
```
📊 期刊对比分析结果

期刊名称                    最新影响因子      最新分区        预警状态       
----------------------------------------
Nature                    64.8           Q1             正常          
Science                   56.9           Q1             正常          
Cell                      64.5           Q1             正常          

💡 投稿建议:
  ⭐ Nature: 顶级期刊，强烈推荐
  ⭐ Science: 顶级期刊，强烈推荐  
  ⭐ Cell: 顶级期刊，强烈推荐
```

## 技术架构

### 数据层
- SQLite数据库存储所有分区表数据
- 支持多个年份的历史数据
- 自动数据同步和验证机制

### 服务层  
- FastMCP框架构建MCP服务器
- 异步处理提高性能
- 完善的错误处理和日志记录

### 接口层
- 标准MCP协议接口
- 支持工具、资源、提示词三种类型
- 兼容各种MCP客户端

## 扩展说明

### 添加新数据源
1. 在`data_sync.py`中的`data_sources`字典添加新数据源
2. 运行数据同步更新数据库
3. 在`jcr_mcp_server.py`中更新解析逻辑

### 添加新工具
1. 在`jcr_mcp_server.py`中使用`@app.tool()`装饰器
2. 实现具体的查询逻辑
3. 添加合适的文档字符串

### 部署到云端
可以将服务器部署到云平台，支持HTTP传输：
```python
app.run(transport="streamable-http", host="0.0.0.0", port=8080)
```

## 相关链接

- [ShowJCR原项目](https://github.com/hitfyd/ShowJCR)
- [MCP官方文档](https://modelcontextprotocol.io/)
- [Claude Desktop MCP集成指南](https://claude.ai/docs/mcp)

## 许可证

本项目基于MIT许可证开源。

## 贡献

欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个项目！