MCP-DBLP-server for akademisk litteratur- og siteringshåndtering

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.

Klar til å vokse bedriften din?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater i løpet av få dager.

Be om demo Logg inn

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.

Bli med i vårt nyhetsbrev

Få de siste tipsene, trendene og tilbudene gratis.

E-postadresse

Abonner

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:

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

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

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