LibraryAPI

libraryapi-mcp

mcp-name: dev.libraryapi/libraryapi-mcp

libraryapi.dev 向けの MCP サーバーです。AI エージェントが利用できる、米国の公共図書館データを提供します。

図書館の検索機能をツールとして公開し、MCP 対応のあらゆる AI アシスタント（Claude、Cursor、Copilot など）から利用できます。連邦政府の IMLS Public Libraries Survey を基盤としており、パブリックドメインのデータのため、商用利用が可能です。

インストール

pip install libraryapi-mcp

または、uvx で直接実行できます（インストール不要です）。

uvx libraryapi-mcp

設定

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "libraryapi": {
      "command": "uvx",
      "args": ["libraryapi-mcp"],
      "env": {
        "LIBRARYAPI_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Cursor／その他の MCP クライアント

{
  "mcpServers": {
    "libraryapi": {
      "command": "uvx",
      "args": ["libraryapi-mcp"],
      "env": {
        "LIBRARYAPI_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

libraryapi.dev で無料の API キーを取得できます。月 500 リクエストまで利用でき、クレジットカードは不要です。

利用可能なツール

ツール	説明
find_libraries_near_address	米国の住所から最寄りの図書館分館を検索します
find_libraries_near_coordinates	緯度／経度から検索します（ジオコーディングを省略します）
get_outlet	ID で指定した分館の詳細レコードを取得します
search_libraries	図書館のシステムを名前、州、または市で検索します
get_library	FSCS ID で指定したシステムの詳細プロフィールを取得します
get_state_summary	州全体の図書館の集計情報を取得します

システムと分館の違い： システムは管理主体（例：「Chicago Public Library」）を指し、分館は個々の支館を指します。近隣検索では分館が返されます。

使用例

設定後、AI アシスタントに次のように尋ねることができます。

「ニューヨークの 350 Fifth Ave から最も近い公共図書館を 3 つ教えてください」

「バーモント州には公共図書館の分館がいくつありますか？ また、蔵書の総数はどれくらいですか？」

「市民向けアプリを開発しています。シカゴのダウンタウンから 5 マイル以内にある図書館の分館をすべて、JSON 形式で教えてください」

データに関する注意

IMLS の調査には、所在地、蔵書、職員数、来館者数、プログラム、財務に関する情報が含まれます。報告されるのは開館時間の合計（年間および週ごと）であり、日ごとの開館時刻ではありません。そのため、この API では、ある分館が週に約 45 時間開館していることは分かりますが、午前 9 時に開館するかどうかは分かりません。

リンク

• ウェブサイト： libraryapi.dev
• PyPI： pypi.org/project/libraryapi-mcp
• REST API ドキュメント： libraryapi.dev/docs

ライセンス

MIT