MCP-DBLP

MCP-DBLP

LLM が DBLP のコンピューターサイエンス文献目録にアクセスできるようにする Model Context Protocol（MCP）サーバーです（関連論文はAI4SC @ AAAI-26で公開されています）。

概要

MCP-DBLP を使うと、LLM は Model Context Protocol 経由で DBLP を検索し、検索結果から BibTeX ファイルを作成できます。モデルが論文と引用キーを選び、サーバーが DBLP のデータからエントリーを書き出すため、モデルが書誌フィールドを書き換えることはありません。

バージョン 2.0 以降、MCP-DBLP は dblp.org のウェブ API ではなく、DBLP のローカルコピーを使用します。ウェブ API は現在、自動化されたクライアントをブロックしています。初回起動時に、サーバーはローカルインデックス（月次 DBLP ダンプから作成された、約 1.3 GB の SQLite インデックス）をダウンロードします（ローカル DBLP インデックスを参照）。以降の検索はすべてローカルで実行され、レート制限もありません。

機能

• and と or によるブール検索（括弧は使用できません）。年と会場による絞り込みにも対応
• タイトルと著者名のあいまい一致
• 著者を考慮したランキング：各検索結果では、著者名、タイトル、会場のいずれにクエリ語が一致したかを示し、接頭辞のみの一致にはその旨を表示します
• DBLP 独自形式の BibTeX。DBLP のデータから生成されます。timestamp フィールドの時刻を除き、dblp.org の .bib エクスポートと一致します。また、文献スタイルによる小文字化を防ぐため、タイトル内の大文字を含む単語も波括弧で囲みます（{CaDiCaL}、{DRUP}-based）
• 収集したエントリーをサーバーが .bib ファイルに書き出し
• mcp-dblp-index update でインストールできる、毎月更新されるローカルインデックス

利用可能なツール

ツール	説明
search	ブールクエリで DBLP を検索します
fuzzy_title_search	類似したタイトルから出版物を検索します
get_author_publications	著者の出版物を一覧表示します。年による絞り込みも可能です
get_venue_info	会場名、略称、種類、DBLP ページを確認します
add_bibtex_entry	DBLP キーに対応するエントリーをコレクションに追加します
export_bibtex	収集したエントリーを .bib ファイルに書き出します
set_dblp_mirror	ウェブフォールバックに使用する dblp.org のホストを選択します（通常は不要です）

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システム要件

• Python 3.11+
• uv
• 初回起動時に約 5.5 GB の空きディスク容量（ダウンロードに 1.3 GB、インデックスに 4.2 GB）、以降は 4.2 GB

インストール

Claude Code

次を実行します。

claude mcp add mcp-dblp -- uvx mcp-dblp

Claude Desktop

Claude Desktop の設定ファイルに追加します。

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mcp-dblp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-dblp"]
    }
  }
}

ソースから（開発）

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

次に、以下を使って Claude Desktop を設定します。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-dblp": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/mcp-dblp/", "run", "mcp-dblp"]
    }
  }
}

ローカル DBLP インデックス

DBLP は、すべてのデータを CC0 ライセンスの下で毎月 XML ダンプとして公開しています。関連リポジトリ mcp-dblp-index は、各ダンプからローカルインデックスを構築し、GitHub リリースとして公開します。

初回起動。 ローカルインデックスがインストールされていない場合、サーバーはバックグラウンドで最新リリースをダウンロードします（約 1.3 GB、展開後は 4.2 GB）。100 Mbit/s では約 2 分、20 Mbit/s では約 9 分かかります。その間、各ツール呼び出しはインデックスを最大 40 秒待機し、その後ダウンロードの進行状況を返すため、初回の検索には通常より時間がかかります。ダウンロードが中断された場合は、中断した箇所から再開します。

更新。 新しいローカルインデックスは毎月リリースされます。インストール済みのインデックスは、更新するまで変わりません。

uvx --from mcp-dblp mcp-dblp-index update

新しいインデックスがインストールされるまでは、古いインデックスが検索を処理し続けます。リリース日以降に DBLP に追加された論文は、次のリリースまでインデックスに含まれません。

コマンドライン。 mcp-dblp-index でインデックスを管理します。

コマンド	機能
status	インストール済みインデックスを表示します（リリース日、出版物の件数）
fetch	最新のローカルインデックスをダウンロードしてインストールします
update	インストール済みのものより新しい場合、最新リリースをインストールします
download	生の DBLP XML ダンプをダウンロードします（自分でインデックスを構築する場合）
build	ダウンロード済みのダンプからインデックスを構築します（約 10 分）

環境変数。 サーバーの環境変数として設定します。Claude Desktop では、サーバーエントリの env フィールドを使用します。

変数	意味
MCP_DBLP_HOME	インデックスとダウンロードの保存先ディレクトリ（デフォルトは ~/.mcp-dblp）。より容量の大きいディスク上などに設定できます
MCP_DBLP_INDEX	特定のインデックスファイルのパス。http を指定すると dblp.org の Web API に切り替わります（dblp.org によりブロックされています）
MCP_DBLP_FIRST_START_WAIT	初回起動時のダウンロードをツール呼び出しが待つ秒数（デフォルトは 40）

{
  "mcpServers": {
    "mcp-dblp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-dblp"],
      "env": { "MCP_DBLP_HOME": "/Volumes/Data/mcp-dblp" }
    }
  }
}

使用方法

使用方法の説明は、各セッションの最初の応答とともにモデルに渡されます。instructions_prompt.md を参照してください。

ツールの詳細

search

DBLP で出版物を検索します。すべてのクエリ語は、タイトル、著者名、または掲載先に含まれている必要があります（大文字・小文字とアクセントは区別されません）。各検索結果には DBLP キーと、各クエリ語がどこで見つかったかを示す Matched: 行が含まれます。たとえば、szeider = author 2 of 3 のように表示されます。

パラメーター：

• query（string、必須）：検索語です。or で候補を区切ります（括弧は使えません）。"引用符で囲んだフレーズ" は隣接する語に一致し、フィールド接頭辞 author:、title:、venue:、year: は次の単語またはフレーズに適用されます。また、4 桁の年を指定すると、その年の結果に絞り込まれます。例：author:Vaswani title:attention 2017
• max_results（integer、任意）：返す出版物の最大件数です。デフォルトは 10 です
• year_from（integer、任意）：出版年の下限です
• year_to（integer、任意）：出版年の上限です
• venue_filter（string、任意）：出版先に対する、大文字・小文字を区別しない部分文字列フィルターです（例：'iclr'）
• include_bibtex（boolean、任意）：検索結果に BibTeX エントリを含めるかどうかを指定します。デフォルトは false です

fuzzy_title_search

タイトルに誤字がある場合や、タイトルの冒頭しか分からない場合でも、出版物を検索します。結果はタイトルの類似度順に並べられ、「同じタイトル」「タイトルにクエリを含む」「類似したタイトル」のいずれかのラベルが付きます。

パラメーター：

• title (string, required)：出版物の完全なタイトルまたは一部のタイトル（大文字と小文字は区別されません）
• similarity_threshold (number, required)：0〜1の浮動小数点数。1.0は完全一致を意味します
• max_results (integer, optional)：返す出版物の最大件数。デフォルトは10です
• year_from (integer, optional)：出版年の下限
• year_to (integer, optional)：出版年の上限
• venue_filter (string, optional)：出版会場を対象とする、大文字と小文字を区別しない部分一致フィルター
• include_bibtex (boolean, optional)：結果にBibTeXエントリを含めるかどうか。デフォルトはfalseです

get_author_publications

著者の出版物を新しい順に一覧表示します。名前はあいまい一致で照合されます。DBLPでは、同姓同名の人物を番号で区別します（「Wei Wang 0010」など）。回答には、該当するDBLP人物と、同じ名前に一致する他の人物が記載されます。

パラメーター：

• author_name (string, required)：著者のフルネーム。DBLPの番号を付けることもできます（大文字・小文字とアクセントは区別されません）
• similarity_threshold (number, required)：0〜1の浮動小数点数。1.0は完全一致を意味します
• max_results (integer, optional)：返す出版物の最大件数。デフォルトは20です
• include_bibtex (boolean, optional)：結果にBibTeXエントリを含めるかどうか。デフォルトはfalseです
• year_from (integer, optional)：この年以降の出版物のみを対象にします
• year_to (integer, optional)：この年までの出版物のみを対象にします

get_venue_info

出版会場を検索し、名称、略称、種別（会議またはジャーナル）、DBLPページ、出版物数、対象年の範囲を取得します。

パラメーター：

• venue_name (string, required)：会議の略称（'IJCAI'）、DBLPのジャーナル略称（'J. ACM'）、またはジャーナルの正式名称（'Journal of the ACM'）

add_bibtex_entry

後でエクスポートできるよう、コレクションにBibTeXエントリを追加します。

パラメーター：

• dblp_key (string, required)：検索結果にあるDBLPキー（例："conf/nips/VaswaniSPUJGKP17"）。DBLP:KEYや、DBLPエントリのbiburl（https://dblp.org/rec/KEY.bib）も使用できます
• citation_key (string, required)：.bibファイルで使用する引用キー（例："Vaswani2017"）

動作：

• ローカルインデックスからキーに対応するBibTeXエントリを、DBLPの形式で生成します
• 引用キーを指定したカスタムキーに置き換えます
• エントリをセッションのコレクションに追加します（同じ引用キーのエントリは置き換えられます）
• 成功またはエラーと、コレクションのサイズを返します

サーバーは各エントリをDBLPのデータから生成します。モデルが選択するのは引用キーのみで、エントリ自体は編集しません。ローカルインデックスにないキーはdblp.orgで検索されますが、現在dblp.orgは自動化されたクライアントをブロックするため、このような呼び出しはエラーを返し、コレクションは変更されません。

export_bibtex

収集したすべてのBibTeXエントリを.bibファイルにエクスポートします。

パラメーター：

• path (string, required)：.bibファイルの絶対パス（例："/path/to/refs.bib"）。先頭の~は展開されます。相対パスは拒否されます。

動作：

• add_bibtex_entryで追加したすべてのエントリを、指定したパスに保存します
• .bib拡張子がない場合は自動的に追加されます
• 必要に応じて親ディレクトリを作成します
• エクスポートが成功するとコレクションをクリアします
• 保存したファイルのフルパスを返します
• コレクションが空の場合はエラーを返します

set_dblp_mirror

ウェブフォールバックで使用するdblp.orgのホストを選択します。対象は、ローカルインデックスにないキー、またはMCP_DBLP_INDEX=httpの場合のすべてのリクエストです。ローカルインデックスを使った検索ではdblp.orgに接続しません。また、現在dblp.orgは自動化されたクライアントをブロックするため、このツールが役立つことはほとんどありません。

パラメーター：

• host (string, required)：dblp.org、dblp.uni-trier.de、またはdblp.dagstuhl.de。その他のホストは拒否されます

例

入力テキスト

私たちの調査では、局所的および大域的な文脈における、アブダクティブ説明と対照的説明という2種類の説明問題に焦点を当てています \cite{MarquesSilvaI23}。アブダクティブ説明 \cite{IgnatievNM19} は、主含意子による説明 \cite{ShihCD18} および十分理由による説明 \cite{DarwicheJ22} に相当し、特定の意思決定事例を明らかにします。一方、対照的説明 \cite{Miller19,IgnatievNA020} は、必要理由による説明 \cite{DarwicheJ22} に相当し、代替案が選択されなかった理由を明示します。これに対して、大域的な説明 \cite{Ribeiro0G16,IgnatievNM19} は、さまざまな入力にわたるモデルの意思決定パターンを解明することを目的としています。

BibTeX の出力

export_bibtex は Exported 7 references to /path/to/refs.bib と応答し、次の内容を書き込みます。

@article{MarquesSilvaI23,
  author       = {Jo{\~{a}}o Marques{-}Silva and
                  Alexey Ignatiev},
  title        = {No silver bullet: interpretable {ML} models must be explained},
  journal      = {Frontiers Artif. Intell.},
  volume       = {6},
  year         = {2023},
  url          = {https://doi.org/10.3389/frai.2023.1128212},
  doi          = {10.3389/FRAI.2023.1128212},
  timestamp    = {Tue, 07 May 2024 00:00:00 +0200},
  biburl       = {https://dblp.org/rec/journals/frai/MarquesSilvaI23.bib},
  bibsource    = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

@inproceedings{IgnatievNM19,
  author       = {Alexey Ignatiev and
                  Nina Narodytska and
                  Jo{\~{a}}o Marques{-}Silva},
  title        = {Abduction-Based Explanations for Machine Learning Models},
  booktitle    = {The Thirty-Third {AAAI} Conference on Artificial Intelligence, {AAAI}
                  2019, The Thirty-First Innovative Applications of Artificial Intelligence
                  Conference, {IAAI} 2019, The Ninth {AAAI} Symposium on Educational
                  Advances in Artificial Intelligence, {EAAI} 2019, Honolulu, Hawaii,
                  USA, January 27 - February 1, 2019},
  pages        = {1511--1519},
  publisher    = {{AAAI} Press},
  year         = {2019},
  url          = {https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33011511},
  doi          = {10.1609/AAAI.V33I01.33011511},
  timestamp    = {Mon, 04 Sep 2023 00:00:00 +0200},
  biburl       = {https://dblp.org/rec/conf/aaai/IgnatievNM19.bib},
  bibsource    = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

@inproceedings{ShihCD18,
  author       = {Andy Shih and
                  Arthur Choi and
                  Adnan Darwiche},
  editor       = {J{\'{e}}r{\^{o}}me Lang},
  title        = {A Symbolic Approach to Explaining Bayesian Network Classifiers},
  booktitle    = {Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on
                  Artificial Intelligence, {IJCAI} 2018, July 13-19, 2018, Stockholm,
                  Sweden},
  pages        = {5103--5111},
  publisher    = {ijcai.org},
  year         = {2018},
  url          = {https://doi.org/10.24963/ijcai.2018/708},
  doi          = {10.24963/IJCAI.2018/708},
  timestamp    = {Tue, 20 Aug 2019 00:00:00 +0200},
  biburl       = {https://dblp.org/rec/conf/ijcai/ShihCD18.bib},
  bibsource    = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

@inproceedings{DarwicheJ22,
  author       = {Adnan Darwiche and
                  Chunxi Ji},
  title        = {On the Computation of Necessary and Sufficient Explanations},
  booktitle    = {Thirty-Sixth {AAAI} Conference on Artificial Intelligence, {AAAI}
                  2022, Thirty-Fourth Conference on Innovative Applications of Artificial
                  Intelligence, {IAAI} 2022, The Twelveth Symposium on Educational Advances
                  in Artificial Intelligence, {EAAI} 2022 Virtual Event, February 22
                  - March 1, 2022},
  pages        = {5582--5591},
  publisher    = {{AAAI} Press},
  year         = {2022},
  url          = {https://doi.org/10.1609/aaai.v36i5.20498},
  doi          = {10.1609/AAAI.V36I5.20498},
  timestamp    = {Wed, 18 Mar 2026 00:00:00 +0100},
  biburl       = {https://dblp.org/rec/conf/aaai/DarwicheJ22.bib},
  bibsource    = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

@article{Miller19,
  author       = {Tim Miller},
  title        = {Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences},
  journal      = {Artif. Intell.},
  volume       = {267},
  pages        = {1--38},
  year         = {2019},
  url          = {https://doi.org/10.1016/j.artint.2018.07.007},
  doi          = {10.1016/J.ARTINT.2018.07.007},
  timestamp    = {Sun, 07 Dec 2025 00:00:00 +0100},
  biburl       = {https://dblp.org/rec/journals/ai/Miller19.bib},
  bibsource    = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

@inproceedings{IgnatievNA020,
  author       = {Alexey Ignatiev and
                  Nina Narodytska and
                  Nicholas Asher and
                  Jo{\~{a}}o Marques{-}Silva},
  editor       = {Matteo Baldoni and
                  Stefania Bandini},
  title        = {From Contrastive to Abductive Explanations and Back Again},
  booktitle    = {AIxIA 2020 - Advances in Artificial Intelligence - XIXth International
                  Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence,
                  Virtual Event, November 25-27, 2020, Revised Selected Papers},
  series       = {Lecture Notes in Computer Science},
  volume       = {12414},
  pages        = {335--355},
  publisher    = {Springer},
  year         = {2020},
  url          = {https://doi.org/10.1007/978-3-030-77091-4\_21},
  doi          = {10.1007/978-3-030-77091-4\_21},
  timestamp    = {Tue, 15 Jun 2021 00:00:00 +0200},
  biburl       = {https://dblp.org/rec/conf/aiia/IgnatievNA020.bib},
  bibsource    = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

@inproceedings{Ribeiro0G16,
  author       = {Marco T{\'{u}}lio Ribeiro and
                  Sameer Singh and
                  Carlos Guestrin},
  editor       = {Balaji Krishnapuram and
                  Mohak Shah and
                  Alexander J. Smola and
                  Charu C. Aggarwal and
                  Dou Shen and
                  Rajeev Rastogi},
  title        = {"Why Should {I} Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier},
  booktitle    = {Proceedings of the 22nd {ACM} {SIGKDD} International Conference on
                  Knowledge Discovery and Data Mining, San Francisco, CA, USA, August
                  13-17, 2016},
  pages        = {1135--1144},
  publisher    = {{ACM}},
  year         = {2016},
  url          = {https://doi.org/10.1145/2939672.2939778},
  doi          = {10.1145/2939672.2939778},
  timestamp    = {Sun, 01 Feb 2026 00:00:00 +0100},
  biburl       = {https://dblp.org/rec/conf/kdd/Ribeiro0G16.bib},
  bibsource    = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

免責事項

MCP-DBLP は研究用プロトタイプです。自己責任でご使用ください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT License のもとでライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルをご覧ください。