MCP-DBLP-server for akademisk litteratur- og siteringshåndtering

MCP-DBLP-server for akademisk litteratur- og siteringshåndtering

Integrer søk etter akademisk litteratur og siteringsarbeidsflyter i dine LLM-agenter med MCP-DBLP, en spesialisert MCP-server for DBLP-bibliografidata.

Hva gjør “MCP-DBLP” MCP-serveren?

MCP-DBLP-serveren gir sømløs tilgang til DBLP-bibliografidatabasen for informatikk for store språkmodeller (LLMs) ved bruk av Model Context Protocol (MCP). Ved å integrere DBLP API muliggjør MCP-DBLP at AI-assistenter kan søke etter og hente akademiske publikasjoner, behandle siteringer, generere BibTeX-poster og utføre fuzzy matching på publikasjonstitler og forfatternavn. Den støtter også uttrekk og formatering av bibliografisk informasjon, behandling av innebygde referanser og direkte BibTeX-eksport for høy presisjon på siteringshåndtering. Med omfattende søkemuligheter, filtrering og statistisk analyse gjør MCP-DBLP det mulig for utviklere og forskere å forbedre arbeidsflytene sine når de jobber med akademisk litteratur, bibliografiske data og vitenskapelige referanser.

Liste over prompt-maler

  • Instruksjonsprompt:
    En gjenbrukbar prompt-mal er inkludert i instructions_prompt.md for bruk sammen med tekst som inneholder siteringer. På Claude Desktop kan denne prompten nås via elektrisk plugg-ikonet.

Liste over ressurser

  • (Ingen eksplisitte MCP-ressursprimitiver er nevnt i den medfølgende dokumentasjonen eller koden. Hvis serveren eksponerer ressurser, er detaljer ikke oppgitt.)

Liste over verktøy

  • search
    Søk i DBLP etter publikasjoner med boolske spørringer. Støtter operatorer som ‘and’/‘or’, resultatbegrensninger, årfilter og filtrering på deler av venue-navn.
  • fuzzy_title_search
    Utfør søk etter publikasjoner med fuzzy tittelmatching.
  • get_author_publications
    Hent alle publikasjoner for en bestemt forfatter.
  • get_venue_info
    Hent detaljert informasjon om et publikasjonsvenue.
  • calculate_statistics
    Generer statistikk fra publikasjonsresultater.
  • export_bibtex
    Eksporter BibTeX-poster direkte fra DBLP til filer, utenom LLM-behandling for nøyaktighet.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Akademisk litteratursøk
    Utviklere og forskere kan søke i DBLP-databasen etter relevante akademiske artikler ved bruk av avanserte boolske spørringer og filtre, noe som effektiviserer litteraturgjennomgang og kunnskapsinnhenting.
  • Siteringshåndtering
    Generer og eksporter raskt nøyaktige BibTeX-poster til bruk i akademisk skriving, presentasjoner eller referansehåndteringsverktøy.
  • Forfatter- og venue-utforsking
    Hent alle publikasjoner av en bestemt forfatter eller få detaljert informasjon om konferanser og tidsskrifter, som støtter forskningsanalyse og nettverksbygging.
  • Uttrekk av bibliografiske data
    Ekstraher og strukturer bibliografiske data fra dokumenter, slik at det blir enklere å behandle innebygde siteringer eller referanser i manuskripter.
  • Publikasjonsstatistikk og -analyse
    Utfør statistisk analyse av publikasjonsdata for å identifisere trender, forskningsutbytte eller innflytelse innen spesifikke venues eller tidsperioder.

Hvordan sette det opp

Windsurf

  1. Forutsetninger: Sørg for at Python 3.11+ og uv er installert.
  2. Klon repo:
    git clone https://github.com/szeider/mcp-dblp.git
  3. Sett opp miljø:
    cd mcp-dblp
    uv venv
    source .venv/bin/activate
    uv pip install -e .
    
  4. Konfigurer: Rediger Windsurf MCP-konfigurasjonsfilen til å inkludere:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-dblp": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "/absolute/path/to/mcp-dblp/",
            "run",
            "mcp-dblp",
            "--exportdir",
            "/absolute/path/to/bibtex/export/folder/"
          ]
        }
      }
    }
    
  5. Start på nytt & verifiser: Lagre, start Windsurf på nytt, og bekreft at MCP-DBLP-serveren vises i verktøylisten.

Claude

  1. Forutsetninger: Installer Claude Desktop app og Python 3.11+.
  2. Klon og sett opp:
    git clone https://github.com/szeider/mcp-dblp.git
    cd mcp-dblp
    uv venv
    source .venv/bin/activate
    uv pip install -e .
    
  3. Rediger konfig:
    • macOS/Linux: ~/Library/Application/Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  4. Legg til MCP-DBLP: Inkluder:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-dblp": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "/absolute/path/to/mcp-dblp/",
            "run",
            "mcp-dblp",
            "--exportdir",
            "/absolute/path/to/bibtex/export/folder/"
          ]
        }
      }
    }
    
  5. Lagre & start på nytt: Lagre konfigurasjonen, start Claude på nytt, og bekreft at serveren er tilgjengelig.

Cursor

  1. Sørg for forutsetninger: Python 3.11+ og uv er installert.
  2. Installer MCP-DBLP:
    git clone https://github.com/szeider/mcp-dblp.git
    cd mcp-dblp
    uv venv
    source .venv/bin/activate
    uv pip install -e .
    
  3. Finn Cursor-konfig: Åpne MCP-konfigurasjonsfilen til Cursor.
  4. Legg til oppføring:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-dblp": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "/absolute/path/to/mcp-dblp/",
            "run",
            "mcp-dblp",
            "--exportdir",
            "/absolute/path/to/bibtex/export/folder/"
          ]
        }
      }
    }
    
  5. Start Cursor på nytt: Lagre og start Cursor på nytt for å aktivere MCP-DBLP.

Cline

  1. Installer avhengigheter: Python 3.11+ og uv.
  2. Klon og klargjør:
    git clone https://github.com/szeider/mcp-dblp.git
    cd mcp-dblp
    uv venv
    source .venv/bin/activate
    uv pip install -e .
    
  3. Rediger Cline-konfig: Finn MCP-serverkonfigurasjonen.
  4. Sett inn MCP-DBLP-blokk:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-dblp": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "/absolute/path/to/mcp-dblp/",
            "run",
            "mcp-dblp",
            "--exportdir",
            "/absolute/path/to/bibtex/export/folder/"
          ]
        }
      }
    }
    
  5. Bekreft & start på nytt: Lagre, start Cline på nytt, og sjekk verktøytilgjengelighet.

Sikre API-nøkler:
Hvis API-nøkler eller hemmeligheter må gis, bruk miljøvariabler for sikkerhet. Eksempel på konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-dblp": {
      "command": "uv",
      "args": [ ... ],
      "env": {
        "SOME_API_KEY": "${YOUR_API_KEY_ENV_VAR}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${YOUR_API_KEY_ENV_VAR}"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-serveren i arbeidsflyter

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

FlowHunt MCP-flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

{
  "mcp-dblp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, vil AI-agenten kunne bruke denne MCP-serveren med tilgang til alle dens funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “mcp-dblp” til det faktiske navnet på din MCP-server, og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
OversiktFull beskrivelse i README.md
Liste over prompt-malerInstruksjonsprompt i instructions_prompt.md
Liste over ressurserIngen eksplisitte MCP-ressursprimitiver beskrevet
Liste over verktøySeks verktøy listet i README.md (search, fuzzy_title_search, osv.)
Sikre API-nøklerOmtalt i generell konfigurasjonseksempel
Sampling-støtte (mindre viktig for vurdering)Ikke omtalt

Basert på ovenstående tilbyr MCP-DBLP sterk dokumentasjon og verktøystøtte, men mangler eksplisitt ressurs- og sampling-støtte i den synlige dokumentasjonen. Prompt-malen og verktøysdekningen er utmerket, men fraværet av ressursprimitiver og sampling trekker noe ned på helhetsinntrykket.

MCP-score

Har en LISENS✅ (MIT)
Har minst ett verktøy
Antall forks4
Antall stjerner6

Vår vurdering:
MCP-DBLP er en robust og spesialisert MCP-server, særlig godt egnet for akademiske og bibliografiske arbeidsflyter. Verktøysutvalget er omfattende for DBLP-integrasjon og siteringshåndtering, men mangelen på eksplisitt ressurs- og sampling-støtte gjør at den foreløpig ikke utnytter alle MCP-funksjoner fullt ut. Brukervennlighet og oppsett er godt dokumentert.

Total vurdering: 7.5/10

Vanlige spørsmål

Hva er MCP-DBLP?

MCP-DBLP er en Model Context Protocol-server som kobler store språkmodeller til DBLP-bibliografien for informatikk. Den muliggjør avansert søk etter akademisk litteratur, siteringshåndtering, BibTeX-eksport og uttrekk av bibliografiske data direkte i AI-arbeidsflytene dine.

Hvilke verktøy tilbyr MCP-DBLP?

MCP-DBLP tilbyr verktøy for søk i DBLP-publikasjoner (inkludert fuzzy tittel- og boolske spørringer), uthenting av forfatters publikasjoner, utforsking av venues, eksport av BibTeX-poster og utførelse av publikasjonstatistikk og analyse.

Hvordan eksporterer jeg BibTeX-siteringer?

Bruk 'export_bibtex'-verktøyet for å generere og eksportere nøyaktige BibTeX-referanser direkte fra DBLP, og omgå LLM-behandling for sitatnøyaktighet.

Kan jeg bruke MCP-DBLP i FlowHunt?

Ja! Legg til MCP-komponenten i din FlowHunt-flow, konfigurer den med detaljer for din MCP-DBLP-server, og AI-agenten din vil få full tilgang til alle bibliografiske søke- og siteringsverktøy levert av MCP-DBLP.

Trengs API-nøkler?

Vanligvis krever ikke MCP-DBLP API-nøkler for offentlig DBLP-tilgang. Hvis du må oppgi legitimasjon eller hemmeligheter, bruk miljøvariabler for sikker konfigurasjon som vist i dokumentasjonen.

Hva er hovedbruksområdene?

MCP-DBLP er ideell for akademisk artikkelsøk og -gjennomgang, siteringshåndtering, forfatter- og venue-analyse, uttrekk av bibliografiske data og analyse av publikasjonstrender – alt innenfor LLM- eller agentbaserte miljøer.

Forbedre dine akademiske arbeidsflyter med MCP-DBLP

Gi AI-agentene dine sømløs tilgang til DBLP-bibliografien for informatikk. Søk, analyser og eksporter siteringer direkte fra FlowHunt eller din favorittapp med MCP-støtte.

Lær mer

GreptimeDB MCP Server
GreptimeDB MCP Server

GreptimeDB MCP Server

GreptimeDB MCP-serveren bygger bro mellom AI-assistenter og GreptimeDB, og muliggjør sikker, strukturert og programmert tilgang til tidsseriedatabase-funksjoner...

4 min lesing
AI Time Series +5
Airtable MCP Server-integrasjon
Airtable MCP Server-integrasjon

Airtable MCP Server-integrasjon

Airtable MCP-serveren kobler FlowHunt og andre AI-assistenter til Airtable’s API, og muliggjør sømløs automatisering av databasearbeidsflyter, intelligent skjem...

4 min lesing
AI Automation +5
MCP-Grep MCP-server
MCP-Grep MCP-server

MCP-Grep MCP-server

MCP-Grep eksponerer Unix grep-verktøyet som en Model Context Protocol (MCP) server, slik at AI-assistenter og utviklere kan utføre avanserte tekst- og mønstersø...

4 min lesing
MCP Server Search +4