JCR-Partitionstabellen-MCP-Server

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Ein Model Context Protocol (MCP) Server, der auf den Daten des ShowJCR-Repositorys basiert und großen Sprachmodellen aktuelle Funktionen zur Abfrage von Journal-Partitionstabellen bereitstellt.

Funktionsmerkmale

🔧 Werkzeuge (Tools)

• search_journal - Sucht nach Journalinformationen, einschließlich Impact-Faktor, Partition, Warnstatus usw.

• get_partition_trends - Ruft eine Analyse der Trends bei Journal-Partitionen ab

• check_warning_journals - Fragt die internationale Warnliste für Journale ab

• compare_journals - Vergleicht umfassende Informationen mehrerer Journale

📋 Ressourcen (Resources)

• jcr://database-info - Grundlegende Informationen und Statistiken zur Datenbank

💡 Prompts

• journal_analysis_prompt - Spezielle Prompt-Vorlage für die Journalanalyse

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Datenquellen

Dieses Projekt basiert auf den Daten des ShowJCR-Repositorys, einschließlich:

• Partitionstabelle für neue Spitzenjournale (Ausgabe 2026, 22.299 Journale + 15 wichtige Konferenzen im Bereich Informatik; ab dieser Version sind Warninformationen als „Warnmarkierung: Under Review“ eingebettet)

• Aktualisierte Partitionstabelle der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (2025, 2023, 2022)

• JCR-Journal-Impact-Faktoren (2024, 2023, 2022)

• Internationale Warnliste für Journale (2025, 2024, 2023, 2021, 2020; wird ab 2026 nicht mehr separat veröffentlicht)

• CCF-Verzeichnis empfohlener internationaler wissenschaftlicher Konferenzen und Journale (2026, 2022)

• Klassifizierungsverzeichnis hochwertiger wissenschaftlicher Journale im Bereich Informatik (2025, 2022)

Hinweis zur Version 2026: Das Tool check_warning_journals scannt sowohl die traditionelle GJQKYJMD*-Warntabelle als auch das Feld XR2026.Warnmarkierung und deckt somit sowohl alte als auch neue Warnquellen ab.

Installation und Bereitstellung

1. Systemanforderungen

• Python 3.10+ (harte Anforderung des mcp SDK)

• SQLite3 (normalerweise in Python integriert)

2. Abhängigkeiten installieren

pip install -r requirements.txt

3. Datensynchronisation

Vor der ersten Ausführung müssen die Daten synchronisiert werden:

python data_sync.py

Wählen Sie "1", um alle Daten zu synchronisieren, und warten Sie, bis der Download und Import abgeschlossen sind.

4. Server starten

python jcr_mcp_server.py

Client-Tests

Unabhängiger Test

python test_client.py

Modus wählen:

• Modus 1: Alle Funktionen automatisch testen

• Modus 2: Interaktiver Abfragemodus

Claude Desktop-Integration

Fügen Sie dies zur Konfigurationsdatei von Claude Desktop hinzu (%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json oder ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json unter macOS):

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

Die claude_desktop_config.json im Repository kann als Referenzvorlage dienen.

Claude Code-Integration

Registrierung per CLI-Befehl (der Bereich user bedeutet global verfügbar):

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

Nach der Registrierung können Sie den Status mit claude mcp list überprüfen; es sollte ✓ Connected angezeigt werden.

Anwendungsbeispiele

1. Journalsuche

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

2. Analyse von Partitionstrends

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

3. Journalvergleich

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

4. Abfrage von Warnjournalen

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

Ausgabebeispiele

Ergebnisse der Journalsuche

📚 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

Ergebnisse des Journalvergleichs

📊 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

Technische Architektur

Datenschicht

• SQLite-Datenbank zur Speicherung aller Partitionstabellendaten

• Unterstützung für historische Daten über mehrere Jahre

• Automatischer Datensynchronisations- und Validierungsmechanismus

Dienstschicht

• MCP-Server basierend auf dem FastMCP-Framework

• Asynchrone Verarbeitung zur Leistungssteigerung

• Umfassende Fehlerbehandlung und Protokollierung

Schnittstellenschicht

• Standard-MCP-Protokollschnittstelle

• Unterstützt die drei Typen: Tools, Ressourcen und Prompts

• Kompatibel mit verschiedenen MCP-Clients

Erweiterungshinweise

Neue Datenquelle hinzufügen

1. Fügen Sie die neue Datenquelle zum data_sources-Dictionary in data_sync.py hinzu

2. Führen Sie die Datensynchronisation aus, um die Datenbank zu aktualisieren

3. Aktualisieren Sie die Parsing-Logik in jcr_mcp_server.py

Neues Tool hinzufügen

1. Verwenden Sie den @app.tool()-Decorator in jcr_mcp_server.py

2. Implementieren Sie die spezifische Abfragelogik

3. Fügen Sie geeignete Docstrings hinzu

Bereitstellung in der Cloud

Der Server kann auf einer Cloud-Plattform bereitgestellt werden, um HTTP-Übertragung zu unterstützen:

app.run(transport="streamable-http", host="0.0.0.0", port=8080)

Weiterführende Links

• ShowJCR Originalprojekt

• MCP Offizielle Dokumentation

• Claude Desktop MCP-Integrationsleitfaden

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz als Open Source verfügbar.

Mitwirken

Wir freuen uns über Issues und Pull Requests, um dieses Projekt zu verbessern!