JCR 파티션 테이블 MCP 서버

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ShowJCR 저장소 데이터를 기반으로 하는 Model Context Protocol (MCP) 서버로, 대규모 언어 모델(LLM)에 최신 저널 파티션 테이블 조회 기능을 제공합니다.

기능 특징

🔧 도구 (Tools)

• search_journal - 영향력 지수, 파티션, 경고 상태 등을 포함한 저널 정보 검색

• get_partition_trends - 저널 파티션 변화 추세 분석 데이터 획득

• check_warning_journals - 국제 저널 경고 목록 조회

• compare_journals - 여러 저널의 종합 정보 비교

📋 리소스 (Resources)

• jcr://database-info - 데이터베이스 기본 정보 및 통계

💡 프롬프트 (Prompts)

• journal_analysis_prompt - 저널 분석 전용 프롬프트 템플릿

Related MCP server: University Rankings MCP Server

데이터 출처

본 프로젝트는 ShowJCR 저장소의 데이터를 기반으로 하며, 포함된 내용은 다음과 같습니다:

• 신예 저널 파티션 테이블 (2026년판, 22,299개 저널 + 15개 컴퓨터 분야 중요 학회; 해당 버전부터 경고 정보는 「경고 표시: Under Review」로 내장됨)

• 중국과학원 파티션 테이블 업그레이드 버전 (2025, 2023, 2022년)

• JCR 저널 영향력 지수 (2024, 2023, 2022년)

• 국제 저널 경고 목록 (2025, 2024, 2023, 2021, 2020년; 상위 소스에서 2026년부터 별도 발표 중단)

• CCF 추천 국제 학술 회의 및 저널 목록 (2026, 2022년)

• 컴퓨팅 분야 고품질 과학 기술 저널 등급 목록 (2025, 2022년)

2026 버전 설명: check_warning_journals 도구는 기존 GJQKYJMD* 경고 테이블과 XR2026.경고 표시 필드를 동시에 스캔하여 신구 경고 소스를 모두 커버합니다.

설치 및 배포

1. 환경 요구 사항

• Python 3.10+ (mcp SDK 필수 요구 사항)

• SQLite3 (일반적으로 Python에 내장됨)

2. 의존성 설치

pip install -r requirements.txt

3. 데이터 동기화

최초 실행 전 데이터 동기화가 필요합니다:

python data_sync.py

"1"을 선택하여 모든 데이터를 동기화하고 다운로드 및 가져오기가 완료될 때까지 기다립니다.

4. 서버 시작

python jcr_mcp_server.py

클라이언트 테스트

독립 테스트

python test_client.py

모드 선택:

• 모드 1: 모든 기능 자동 테스트

• 모드 2: 대화형 조회 모드

Claude Desktop 통합

Claude Desktop 설정 파일(%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 또는 macOS의 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)에 다음을 추가합니다:

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

저장소의 claude_desktop_config.json을 참조 템플릿으로 사용할 수 있습니다.

Claude Code 통합

CLI를 사용하여 한 줄로 등록 (범위 user는 전역 사용을 의미):

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

등록 후 claude mcp list를 통해 상태를 확인하면 ✓ Connected가 표시되어야 합니다.

사용 예시

1. 저널 검색

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

2. 파티션 추세 분석

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

3. 저널 비교

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

4. 경고 저널 조회

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

출력 예시

저널 검색 결과

📚 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

저널 비교 결과

📊 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

기술 아키텍처

데이터 계층

• SQLite 데이터베이스에 모든 파티션 테이블 데이터 저장

• 여러 해의 과거 데이터 지원

• 자동 데이터 동기화 및 검증 메커니즘

서비스 계층

• FastMCP 프레임워크로 MCP 서버 구축

• 비동기 처리를 통한 성능 향상

• 완벽한 오류 처리 및 로깅

인터페이스 계층

• 표준 MCP 프로토콜 인터페이스

• 도구, 리소스, 프롬프트 세 가지 유형 지원

• 다양한 MCP 클라이언트와 호환

확장 설명

새 데이터 소스 추가

1. data_sync.py의 data_sources 딕셔너리에 새 데이터 소스 추가

2. 데이터 동기화를 실행하여 데이터베이스 업데이트

3. jcr_mcp_server.py에서 파싱 로직 업데이트

새 도구 추가

1. jcr_mcp_server.py에서 @app.tool() 데코레이터 사용

2. 구체적인 조회 로직 구현

3. 적절한 독스트링(docstring) 추가

클라우드 배포

서버를 클라우드 플랫폼에 배포하여 HTTP 전송을 지원할 수 있습니다:

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

관련 링크

• ShowJCR 원본 프로젝트

• MCP 공식 문서

• Claude Desktop MCP 통합 가이드

라이선스

본 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 오픈 소스로 제공됩니다.

기여

이 프로젝트를 개선하기 위한 Issue 및 Pull Request 제출을 환영합니다!