Serverul MCP-DBLP pentru Literatură Academică & Managementul Citărilor

Ce face serverul MCP “MCP-DBLP”?

Serverul MCP-DBLP oferă acces fără întreruperi la baza de date bibliografică DBLP din informatică pentru Modelele Lingvistice Mari (LLMs), folosind Model Context Protocol (MCP). Prin integrarea API-ului DBLP, MCP-DBLP permite asistenților AI să caute și să recupereze publicații academice, să proceseze citări, să genereze intrări BibTeX și să realizeze potrivire fuzzy pentru titluri de publicații și nume de autori. De asemenea, suportă extragerea și formatarea informațiilor bibliografice, procesarea referințelor incluse și exportul direct BibTeX pentru managementul citărilor cu acuratețe ridicată. Cu capabilități complete de căutare, filtrare și analiză statistică, MCP-DBLP oferă dezvoltatorilor și cercetătorilor mijloace pentru a-și îmbunătăți fluxurile de lucru cu literatura academică, date bibliografice și referințe științifice.

Lista de prompturi

• Prompt Instrucțiuni:
  Un șablon de prompt reutilizabil este inclus în instructions_prompt.md pentru a fi folosit împreună cu texte ce conțin citări. Pe Claude Desktop, promptul poate fi accesat prin pictograma de priză electrică.

Lista de resurse

• (Nu sunt menționate primitive explicite de resurse MCP în documentația sau codul furnizat. Dacă serverul expune resurse, detaliile nu sunt listate.)

Lista de instrumente

• search
  Caută în DBLP publicații folosind interogări booleene. Suportă operatori precum ‘and’/‘or’, limită de rezultate, filtrare după an și filtrare după subșir de conferință.
• fuzzy_title_search
  Realizează o căutare a publicațiilor pe baza potrivirii fuzzy a titlului.
• get_author_publications
  Recuperează toate publicațiile pentru un anumit autor.
• get_venue_info
  Obține informații detaliate despre o conferință sau jurnal.
• calculate_statistics
  Generează statistici din rezultatele căutării de publicații.
• export_bibtex
  Exportă intrări BibTeX direct din DBLP în fișiere, ocolind procesarea LLM pentru acuratețe.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Căutare literatură academică
  Dezvoltatorii și cercetătorii pot căuta în baza de date DBLP articole academice relevante folosind interogări booleene avansate și filtre, eficientizând recenziile de literatură și descoperirea informațiilor.
• Managementul citărilor
  Generează rapid și exportă intrări BibTeX corecte pentru folosire în scriere academică, prezentări sau instrumente de management al referințelor.
• Explorarea autorilor și conferințelor
  Recuperează toate publicațiile unui autor sau obține informații detaliate despre conferințe și jurnale, util în analitica cercetării și networking.
• Extragere de date bibliografice
  Extrage și structurează date bibliografice din documente, facilitând procesarea citărilor sau referințelor incluse în manuscrise.
• Metrice și statistici ale publicațiilor
  Realizează analiză statistică pe datele publicațiilor pentru a identifica tendințe, rezultate de cercetare sau impactul în anumite conferințe sau perioade.

Cum se configurează

Windsurf

1. Prerechizite: Asigură-te că ai instalat Python 3.11+ și uv.
2. Clonează repo-ul:
   git clone https://github.com/szeider/mcp-dblp.git
3. Configurează mediul:

   cd mcp-dblp
   uv venv
   source .venv/bin/activate
   uv pip install -e .
   

4. Configurează: Editează fișierul de configurare MCP Windsurf pentru a include:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-dblp": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/absolute/path/to/mcp-dblp/",
           "run",
           "mcp-dblp",
           "--exportdir",
           "/absolute/path/to/bibtex/export/folder/"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Repornește & Verifică: Salvează, repornește Windsurf și confirmă apariția serverului MCP-DBLP în lista de instrumente.

Claude

1. Prerechizite: Instalează aplicația Claude Desktop și Python 3.11+.
2. Clonare și configurare:

   git clone https://github.com/szeider/mcp-dblp.git
   cd mcp-dblp
   uv venv
   source .venv/bin/activate
   uv pip install -e .
   

3. Editează configurația:
   • macOS/Linux: ~/Library/Application/Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
4. Adaugă MCP-DBLP: Include:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-dblp": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/absolute/path/to/mcp-dblp/",
           "run",
           "mcp-dblp",
           "--exportdir",
           "/absolute/path/to/bibtex/export/folder/"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Salvează & Repornește: Salvează configurația, repornește Claude și verifică disponibilitatea serverului.

Cursor

1. Asigură prerechizitele: Python 3.11+ și uv instalate.
2. Instalează 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. Localizează configurația Cursor: Deschide fișierul de configurare MCP al Cursor-ului.
4. Adaugă înregistrarea:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-dblp": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/absolute/path/to/mcp-dblp/",
           "run",
           "mcp-dblp",
           "--exportdir",
           "/absolute/path/to/bibtex/export/folder/"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Repornește Cursor: Salvează și repornește Cursor pentru a activa MCP-DBLP.

Cline

1. Instalează dependențele: Python 3.11+ și uv.
2. Clonează și pregătește:

   git clone https://github.com/szeider/mcp-dblp.git
   cd mcp-dblp
   uv venv
   source .venv/bin/activate
   uv pip install -e .
   

3. Editează configurația Cline: Localizează configurația serverului MCP.
4. Inserează blocul MCP-DBLP:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-dblp": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/absolute/path/to/mcp-dblp/",
           "run",
           "mcp-dblp",
           "--exportdir",
           "/absolute/path/to/bibtex/export/folder/"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Confirmă & Repornește: Salvează, repornește Cline și verifică disponibilitatea instrumentului.

Securizarea cheilor API:
Dacă trebuie oferite chei API sau secrete, folosește variabile de mediu pentru siguranță. Exemplu de configurare:

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “mcp-dblp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza celor de mai sus, MCP-DBLP oferă documentație și instrumentare solide, dar nu are suport explicit pentru resurse și sampling în documentația vizibilă. Șablonul de prompt și acoperirea instrumentelor sunt excelente, însă lipsa resurselor primitive și samplingului scade ușor nivelul de cuprindere.

Scor MCP

Opinia noastră:
MCP-DBLP este un server MCP robust și specializat, potrivit în special pentru fluxuri academice și bibliografice. Setul său de instrumente este cuprinzător pentru integrarea DBLP și managementul citărilor, dar lipsa suportului explicit pentru resurse și sampling înseamnă că nu utilizează încă toate funcționalitățile MCP. Utilizabilitatea și configurarea sunt bine documentate.

Scor general: 7.5/10