MCPオープンライブラリー MCPサーバー

「MCPオープンライブラリー」MCPサーバーの機能とは？

MCPオープンライブラリーは、AIアシスタントとInternet ArchiveのOpen Library APIを接続するModel Context Protocol（MCP）サーバーです。主な機能は、AIクライアントとOpen Libraryが管理する膨大な書籍・著者データベースとのシームレスな連携を実現することです。このMCPサーバーを統合することで、AIツールは書籍タイトル検索、著者情報の取得、詳細なメタデータの取得、書籍カバーや著者写真などのメディアアクセスが可能になります。これにより、開発者やアシスタントの書誌データワークフローが効率化され、調査や発見作業を支援し、API管理を手動で行うことなく、プログラムで書籍・著者データへアクセスできます。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

利用可能なドキュメントやコード内に明示的なMCPリソースは指定されていません。

ツール一覧

• get_book_by_title: タイトルでOpen Library内の書籍を検索します。
• get_authors_by_name: 著者名で著者を検索します。
• get_author_info: Open Libraryキーを使って詳細な著者情報を取得します。
• get_author_photo: Open LibraryのID（OLID）を使って著者写真のURLを取得します。
• get_book_cover: ISBN、OCLC、LCCN、OLID、IDなどの識別子で書籍カバー画像のURLを取得します。
• get_book_by_id: ISBN、LCCN、OCLC、OLIDなどの識別子で詳細な書籍情報を取得します。

このMCPサーバーのユースケース

• 書籍情報検索: タイトルから書籍の構造化データを即時検索・取得し、書誌調査や読書リスト作成を支援します。
• 著者の発見: 著者名から著者を見つけ、プロフィールを取得。教育ツール、推薦エンジン、図書館管理システムに活用できます。
• メタデータ拡張取得: カタログ作成や引用ツール、文学分析向けに、詳細な書籍・著者情報を取得します。
• 書籍・著者のメディア取得: カバー画像や著者写真を取得し、ユーザーインターフェースや書評サイト、デジタルライブラリーを充実させます。
• データ自動統合: Open LibraryのデータをAPI管理不要でカスタムアプリやボット、ワークフローにシームレスに取り込みます。

セットアップ方法

Windsurf

1. お使いのシステムにNode.jsとnpmがインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイルを探します。
3. mcpServers設定にMCPオープンライブラリーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "open-library": {
         "command": "npx",
         "args": ["@8enSmith/mcp-open-library@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. Windsurfダッシュボードでサーバー接続を確認します。

Claude

1. Smitheryを開く（またはnpx Smithery CLIを使用）。
2. 次を実行:

   npx -y @smithery/cli install @8enSmith/mcp-open-library --client claude
   

3. インストールを確認し、@8enSmith/mcp-open-libraryがClaude MCP設定に表示されていることを確認します。
4. 必要ならClaude Desktopを再起動。
5. Claudeのインターフェースからツールを利用します。

JSON例:

{
  "mcpServers": {
    "open-library": {
      "command": "npx",
      "args": ["@8enSmith/mcp-open-library@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Cursorを開き、設定またはプラグイン設定画面に移動します。
2. MCPサーバーを次のように追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "open-library": {
         "command": "npx",
         "args": ["@8enSmith/mcp-open-library@latest"]
       }
     }
   }
   

3. 設定を保存し、Cursorを再読み込みします。
4. ツールリストにサーバーが表示されているか確認します。
5. 書籍や著者の簡単なクエリをテストします。

Cline

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを編集します。
3. 次のMCPサーバー設定を挿入します:

   {
     "mcpServers": {
       "open-library": {
         "command": "npx",
         "args": ["@8enSmith/mcp-open-library@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存してClineを再起動します。
5. テストを実行して確認します。

APIキーのセキュリティ

APIキーが必要な場合は、環境変数を使って安全に設定してください。例:

{
  "mcpServers": {
    "open-library": {
      "command": "npx",
      "args": ["@8enSmith/mcp-open-library@latest"],
      "env": {
        "OPEN_LIBRARY_API_KEY": "${OPEN_LIBRARY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${OPEN_LIBRARY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを利用する

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定欄に、以下のJSONフォーマットでMCPサーバー情報を入力してください。

{
  "open-library": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、このMCPの機能がすべてAIエージェントから利用可能になります。“open-library"は実際のMCPサーバー名に、URLは自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

総評

MCPオープンライブラリーは、書誌・メタデータクエリ向けの堅牢でドキュメントも充実したツールを提供しますが、明示的なプロンプトテンプレートやMCPリソースはありません。セットアップは一般的なMCPサーバーと同じで、MITライセンスの公開もプラスです。サンプリングやルーツサポートは未記載ですが、書籍・著者データに特化した優れたMCPサーバーです。

MCPスコア

MCPスコア: 7/10。
書籍・著者検索やメタデータ取得に最適ですが、高度なMCP機能やリソース／プロンプト仕様は未対応です。