Akademik Literatür ve Atıf Yönetimi için MCP-DBLP Sunucusu

“MCP-DBLP” MCP Sunucusu ne işe yarar?

MCP-DBLP sunucusu, Model Context Protocol (MCP) kullanarak Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) için DBLP bilgisayar bilimleri bibliyografya veritabanına sorunsuz erişim sağlar. DBLP API entegrasyonu sayesinde MCP-DBLP, AI asistanlarının akademik yayınları aramasına ve getirmesine, atıfları işlemesine, BibTeX girdileri oluşturmasına ve yayın başlıkları ile yazar adlarında bulanık eşleştirme yapmasına olanak tanır. Ayrıca bibliyografik bilgilerin çıkarımı ve biçimlendirilmesi, gömülü referans işlemleri ve yüksek doğrulukta atıf yönetimi için doğrudan BibTeX dışa aktarmayı destekler. Kapsamlı arama, filtreleme ve istatistiksel analiz yeteneklerine sahip olan MCP-DBLP, geliştiriciler ve araştırmacıların akademik literatür, bibliyografik veri ve bilimsel referanslarla çalışırken iş akışlarını geliştirmelerini sağlar.

Komut Listesi

• Talimatlar Komutu:
  instructions_prompt.md dosyasında, atıf içeren metinlerle birlikte kullanılmak üzere yeniden kullanılabilir bir komut şablonu bulunur. Claude Desktop’ta bu komuta elektrik fişi simgesinden ulaşabilirsiniz.

Kaynak Listesi

• (Sağlanan belgede veya kodda açık MCP kaynak primitifleri belirtilmemiştir. Sunucu kaynak yayımlıyorsa, ayrıntılar listelenmemiştir.)

Araçlar Listesi

• search
  Boolean sorgular kullanarak DBLP’de yayın arayın. ‘and’/‘or’ gibi operatörler, sonuç limiti, yıl ve mekan alt dizesi filtreleme desteklenir.
• fuzzy_title_search
  Yayın başlıklarında bulanık eşleştirme ile arama yapar.
• get_author_publications
  Belirli bir yazarın tüm yayınlarını getirir.
• get_venue_info
  Bir yayın mekanı hakkında ayrıntılı bilgi alır.
• calculate_statistics
  Yayın arama sonuçlarından istatistik üretir.
• export_bibtex
  BibTeX girdilerini doğrudan DBLP’den dosyalara dışa aktarır, doğruluk için LLM işlemine gerek yoktur.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Akademik Literatür Araması
  Geliştiriciler ve araştırmacılar, gelişmiş boolean sorguları ve filtreler kullanarak DBLP veritabanında ilgili akademik makaleleri arayabilir, literatür taramalarını ve bilgi keşfini kolaylaştırabilir.
• Atıf Yönetimi
  Akademik yazım, sunum veya referans yönetim araçlarında kullanılmak üzere hızlı ve doğru BibTeX girdileri oluşturup dışa aktarabilirsiniz.
• Yazar ve Mekan Keşfi
  Belirli bir yazarın tüm yayınlarını getirin veya konferans ve dergiler hakkında ayrıntılı bilgi alın; araştırma analizleri ve ağ kurmada yardımcı olur.
• Bibliyografik Veri Çıkarımı
  Belgelerden bibliyografik verileri çıkarıp yapılandırarak, makalelerdeki gömülü atıfları veya referansları işlemenizi kolaylaştırır.
• Yayın Metrikleri ve İstatistikleri
  Yayın verileri üzerinde istatistiksel analiz yaparak belirli mekanlarda ya da zaman aralıklarında eğilimleri, araştırma çıktısını veya etkiyi belirleyin.

Nasıl kurulur?

Windsurf

1. Gereksinimler: Python 3.11+ ve uv yüklü olmalıdır.
2. Depoyu Klonlayın:
   git clone https://github.com/szeider/mcp-dblp.git
3. Ortamı Oluşturun:

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

4. Yapılandırma: Windsurf MCP konfigürasyon dosyasını aşağıdaki gibi düzenleyin:

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

5. Yeniden Başlat & Doğrula: Kaydedin, Windsurf’u yeniden başlatın ve MCP-DBLP sunucusunun araç listenizde göründüğünden emin olun.

Claude

1. Gereksinimler: Claude Desktop uygulamasını ve Python 3.11+ kurun.
2. Klonlayın ve Kurun:

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

3. Yapılandırmayı Düzenleyin:
   • macOS/Linux: ~/Library/Application/Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
4. MCP-DBLP’yi Ekleyin: Şunu dahil edin:

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

5. Kaydet & Yeniden Başlat: Yapılandırmayı kaydedin, Claude’u yeniden başlatın ve sunucunun mevcut olduğunu doğrulayın.

Cursor

1. Gereksinimleri Sağlayın: Python 3.11+ ve uv kurulu olmalı.
2. MCP-DBLP’yi Kurun:

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

3. Cursor Yapılandırmasını Bulun: Cursor MCP konfigürasyon dosyanızı açın.
4. Girdi Ekleyin:

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

5. Cursor’u Yeniden Başlatın: Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatıp MCP-DBLP’nin aktif olduğundan emin olun.

Cline

1. Bağımlılıkları Kurun: Python 3.11+ ve uv.
2. Klonlayıp Hazırlayın:

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

3. Cline Yapılandırmasını Düzenleyin: MCP sunucu konfigürasyonunu bulun.
4. MCP-DBLP Bloğunu Ekleyin:

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

5. Doğrula & Yeniden Başlat: Kaydedin, Cline’ı yeniden başlatın ve aracın kullanılabilirliğini kontrol edin.

API Anahtarlarının Güvenliği:
API anahtarları veya gizli bilgiler sağlanacaksa, güvenlik için ortam değişkenlerini kullanın. Örnek yapılandırma:

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

Bu MCP’yi FlowHunt akışlarında nasıl kullanabilirsiniz?

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşeni ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne aşağıdaki JSON formatında kendi MCP sunucu ayrıntılarınızı girin:

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

Yapılandırmayı tamamladıktan sonra, AI ajanınız bu MCP’yi tüm işlevlerine ve yeteneklerine erişerek bir araç olarak kullanabilir. “mcp-dblp” adını kendi MCP sunucunuzun gerçek adıyla ve URL’yi kendi sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Yukarıdakilere göre, MCP-DBLP güçlü bir dokümantasyon ve araç seti sunar ancak belgelerde açık kaynak ve örnekleme desteği eksiktir. Komut şablonu ve araç kapsamı mükemmel olup, kaynak primitiflerinin ve örneklemenin olmaması kapsamlılığı bir miktar azaltmaktadır.

MCP Puanı

Bizim Görüşümüz:
MCP-DBLP, özellikle akademik ve bibliyografik iş akışları için sağlam ve uzmanlaşmış bir MCP sunucusudur. DBLP entegrasyonu ve atıf yönetimi için araç seti kapsamlıdır fakat açık kaynak ve örnekleme desteğinin olmaması tüm MCP özelliklerinin tam olarak kullanılmadığı anlamına gelir. Kullanılabilirliği ve kurulumu iyi belgelenmiştir.

Genel Puan: 7.5/10