RapidAPI MCP Server について
RapidAPI Global Patent API に接続し、特許データを SQLite に保存する MCP サーバーです。特許の検索やデータ管理を行う開発者向けに、スコアリングとレート制限・エラー処理を備えています。
主な機能
- 01RapidAPI Global Patent API への接続
- 02MCP 経由の特許リクエスト処理
- 03SQLite への特許データ保存
- 04特許および各項目のスコア算出
- 05レート制限とエラーへの対応
活用シーン
- 01特許データの検索と保存
- 02特許の総合的な強度の評価
- 03引用・法的状態・技術的複雑さの分析
MCP 対応
MCP サーバーとして、MCP クライアントに特許リクエスト処理機能を提供し、RapidAPI Global Patent API に接続します。特許データは SQLite データベースに保存できます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
RapidAPI MCP サーバー
このリポジトリには、RapidAPI Global Patent API と連携し、特許データを SQLite データベースに保存する MCP サーバーの実装が含まれています。
機能
- RapidAPI Global Patent API との連携
- 特許リクエストを処理する MCP サーバーの実装
- 特許データ保存のための SQLite データベース連携
- 高度な特許スコアリングシステム(pscore、cscore、lscore、tscore)
- レート制限とエラー処理
インストール
Conda を使用(推奨)
- リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/myownipgit/RapidAPI-MCP.git
cd RapidAPI-MCP
- conda 環境を作成して有効化します:
# Create environment from yml file
conda env create -f environment.yml
# Activate environment
conda activate rapidapi-mcp
または、環境を手動で作成できます:
# Create new environment with Python 3.11
conda create -n rapidapi-mcp python=3.11
# Activate environment
conda activate rapidapi-mcp
# Install required packages
conda install -c conda-forge requests aiohttp python-dotenv pytest
pip install rapidapi-connect
- 環境変数を設定します:
cp .env.example .env
# Edit .env with your settings
使用方法
- MCP サーバーを初期化します:
from patent_mcp.server import MCPPatentServer
mcp_server = MCPPatentServer()
- 特許検索リクエストを処理します:
search_request = {
'command': 'search',
'params': {
'query': 'quantum computing',
'date_range': '2004-2024',
'page': 1,
'per_page': 100
}
}
results = await mcp_server.handle_patent_request(search_request)
テスト
テストを実行するには、conda 環境を有効化して、次のコマンドを実行します:
# Run the connection test
python tests/test_connection.py
# Run all tests with pytest
python -m pytest tests/
プロジェクト構成
patent_mcp/- メインのパッケージディレクトリclient.py- RapidAPI クライアントの実装server.py- MCP サーバーの実装database.py- SQLite データベース操作scoring.py- 特許スコアリングシステム__init__.py- パッケージの初期化
docs/- ドキュメントSCORING.md- スコアリング方法の詳細
examples/- サンプルスクリプトtests/- 単体テスト
要件
- Python 3.11 以降
- 必要なパッケージは
environment.ymlに記載されています
スコアリングシステム
このシステムでは、包括的な特許スコアリング方法を実装しています:
- 特許スコア(pscore):特許の総合的な強さ
- 引用スコア(cscore):引用の影響分析
- 法的スコア(lscore):法的ステータスの評価
- 技術スコア(tscore):技術的な複雑さの評価
詳細については、SCORING.md を参照してください。
設定
サーバーでは、次の環境変数を使用します:
RAPIDAPI_KEY:RapidAPI API キーDB_PATH:SQLite データベースへのパス(省略可能。デフォルトは./patents.db)- その他の設定オプションは
.envにあります
レート制限
RapidAPI サービスには、次の制限があります:
- 1日あたり1000件のリクエスト
- 500000件のハードリミット
コントリビューション
コントリビューションを歓迎します!お気軽にプルリクエストを送信してください。
ライセンス
MIT License - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。