Zenodo MCP

mcp-zenodo — Zenodo MCP サーバー

mcp-zenodo は Zenodo MCP サーバーです。Model Context Protocol（MCP） を通じて、CERN がホストするオープンアクセス研究リポジトリの Zenodo と LLM を接続します。 LLM から呼び出せるツールとして、Zenodo のレコードの検索、メタデータの読み取り、引用情報の取得、ファイルの一覧表示やダウンロードができます。オープンな研究データセット、ソフトウェア、出版物を AI アシスタントで扱いたい開発者や研究者向けに構築されています。Claude Desktop、Cursor IDE、LangChain／LangGraph のエージェントなどのツールを使って、DOI 付きの実際の Zenodo レコードを根拠に回答させたい場合にご利用ください。Zenodo への 投稿 または 公開 が必要な場合には使用しないでください。このプロジェクトは読み取りと取得を目的としており、アップロードのワークフローを実装していません。Zenodo REST API を直接呼び出す方法と比べて、mcp-zenodo はそのアクセスを MCP ツールとして提供するため、MCP 対応クライアントならカスタム統合コードを書かずに Zenodo を利用できます。

一言で表すと：オープンアクセスの研究データを LLM から呼び出せるツールに変える Zenodo 用 MCP サーバーです。

Python で記述されています。ライセンスは Apache-2.0 です。

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できること

mcp-zenodo は、MCP ツールを通じて Zenodo の研究成果リポジトリを LLM に提供します。

• レコードの検索と取得 — クエリで Zenodo のレコードを検索します。
• 引用情報の取得 — BibTeX や APA などの形式で引用情報を取得します。
• データ型の検出 — レコードをデータセット、ソフトウェア、論文に分類します。
• メタデータへのアクセス — レコードの詳細なメタデータを取得します。
• ファイルの一覧表示とダウンロード — レコードに添付されたファイルを参照し、ダウンロードします。

利用可能なツール

ツール	説明
search_records	Zenodo のレコードを検索します
get_metadata	Zenodo レコードの詳細なメタデータを取得します
get_citation	Zenodo レコードの BibTeX または APA 形式の引用情報を返します
detect_data_type	レコードがデータセット、ソフトウェア、論文のいずれかを判定します
compare_records	複数の Zenodo レコードのメタデータを比較します
list_files	Zenodo レコードで利用可能なファイルを一覧表示します
download_file	レコードから特定のファイルをダウンロードします
generate_embed_link	レコード（PDF、データセット）用の直接埋め込み可能なリンクを作成します
extract_keywords	レコードの要約またはテキストから主要なキーワードを抽出します
get_related_records	指定された Zenodo レコードに関連するレコードを検索します
summarize_record	レコードのメタデータから要約を生成します

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リポジトリ構成

このリポジトリには、異なる用途に対応する 2 つの実装が含まれています。

1. MCP SDK Core（/mcp_sdk_core）— Cursor IDE や Claude Desktop などの MCP 対応環境と統合するための Python MCP サーバーです。
2. MCP API（/mcp_api）— LangChain や LangGraph などの LLM フレームワーク、および OpenAI 互換クライアント向けに、MCP 互換ツールを提供する FastAPI サービスです。

MCP SDK Core

MCP SDK Core の実装は、MCP 対応環境との直接統合向けに設計されています。以下の機能を提供します。

• MCP との直接統合 — Model Context Protocol 標準に準拠しています。
• Cursor IDE／Claude Desktop との互換性 — 標準の MCP クライアント設定を通じて接続します。
• シンプルな設定 — JSON 設定ファイルで管理します。
• 統一された API — Zenodo リソースへの標準化されたアクセスを提供します。

追加のミドルウェアを使わずに、開発環境から Zenodo に直接アクセスしたい開発者に最適です。

MCP SDK Core の実装について詳しくはこちら →

MCP API

MCP API の実装は、LLM フレームワーク向けに MCP 互換ツールを提供する FastAPI サービスです。次の機能を備えています。

• LangChain との統合 — LangChain エージェントでツールを使用できます。
• LangGraph との互換性 — LangGraph のワークフローでツールを使用できます。
• OpenAI 互換 API — OpenAI 互換クライアントで使用できます。
• LibreChat のサポート — LibreChat および類似プラットフォームと互換性があります。
• カスタムツールの作成 — ツールを追加できる拡張可能なアーキテクチャです。

これは、より大きなワークフローの一部として Zenodo と連携する LLM アプリケーションを構築する開発者に最適です。

MCP API の実装について詳しく見る →

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30 秒で始める

オプション A — Cursor IDE / Claude Desktop 用 MCP サーバー

# Clone the repository
git clone https://github.com/MSKazemi/mcp-zenodo.git
cd mcp-zenodo/mcp_sdk_core

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

続いて、お使いの MCP クライアントにサーバーを登録します。Cursor IDE の場合は mcp.json（プロジェクトのルートまたは ~/.cursor/ 内）を作成します。Claude Desktop の場合は、同じブロックを claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "Zenodo": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/mcp-zenodo/mcp_sdk_core/server",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

--directory のパスをローカルのチェックアウト先に合わせて変更してください。クライアントを再起動すると、Zenodo MCP サーバーが検出され、起動します。その後、アシスタントに Zenodo の検索、メタデータの取得、引用情報の取得を依頼できます。

オプション B — LangChain / LangGraph / OpenAI 互換クライアント用 FastAPI サービス

# Clone the repository
git clone https://github.com/MSKazemi/mcp-zenodo.git
cd mcp-zenodo/mcp_api

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Set up environment variables
cp .env.example .env
# Edit .env with your Zenodo API token

# Run the API server
uvicorn server.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

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使用例

MCP 対応アシスタント（Claude Desktop、Cursor）に、search_records ツールを呼び出す質問をします。

「Zenodo で気候モデルの出力に関するレコードを検索し、DOI 付きで最上位の結果を表示してください。」

アシスタントは search_records ツールを呼び出し、次に get_metadata を呼び出して、レコードのタイトル、著者、DOI、説明を返します。代表的な（省略版の）ツール結果は次のようになります。

{
  "hits": [
    {
      "title": "Example Climate Model Output Dataset",
      "doi": "10.5281/zenodo.1234567",
      "type": "dataset",
      "url": "https://zenodo.org/record/1234567"
    }
  ]
}

続けて get_citation を使うと BibTeX または APA 形式の引用情報を取得できます。また、list_files / download_file を使うとレコードのファイルにアクセスできます。（実際のフィールドと値は、Zenodo から返されるレコードによって異なります。）

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使用例

• 文献とデータセットの発見 — AI アシスタントに Zenodo を検索させ、関連するデータセット、ソフトウェア、DOI 付き論文を提示できます。
• 引用情報の取得 — レコードの BibTeX または APA 形式の引用情報を、原稿やノートブックに直接取り込めます。
• 研究エージェント — LangChain / LangGraph エージェントに Zenodo ツールを提供し、オープンな研究データに基づいて回答できるようにします。
• エディター内での調査 — コードやドキュメントの作成中に、Cursor IDE または Claude Desktop から Zenodo に問い合わせられます。
• 再現性のあるワークフロー — 研究成果物をプログラムから特定し、メタデータを確認してダウンロードできます。

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比較と代替手段

• Zenodo REST API を直接呼び出す場合との比較 — Zenodo REST API を使うと、入稿やアップロードを含めてすべてを制御できますが、統合を自分で作成し、保守する必要があります。mcp-zenodo は一般的な読み取り・取得操作を MCP ツールとして提供するため、カスタムコードなしであらゆる MCP クライアントから利用できます。
• 汎用 HTTP / fetch MCP サーバーとの比較 — 汎用の fetch ツールで Zenodo の URL にアクセスすることはできますが、レコード、メタデータ、引用情報、ファイル一覧に関する知識はありません。mcp-zenodo は Zenodo 専用の型付きツールを提供します。
• 他の研究リポジトリ向け MCP サーバーとの比較 — arXiv やその他のデータリポジトリなどを対象とする同様の MCP サーバーがあります。mcp-zenodo は Zenodo に特化しています。また、2 つの統合方法（stdio MCP サーバーと FastAPI サービス）を提供しているため、直接 MCP クライアントを使う方法と、LLM フレームワーク / OpenAI 互換の利用方法から選べます。

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制限事項／使用を避けるべきケース

• 登録や公開には使用できません — このプロジェクトは Zenodo からの検索と取得に特化しており、Zenodo への登録／アップロードのワークフローは実装していません。
• Zenodo API に依存します — 可用性、レート制限、返されるフィールドは Zenodo によって決まります。一部の操作には Zenodo API トークンが必要な場合があります。
• 取得品質は Zenodo のメタデータに依存します — データ型の検出、キーワードの抽出、要約はレコードのメタデータに基づいており、ベストエフォートで提供されます。
• 実装は 2 つに分かれています — MCP SDK Core サーバーと FastAPI サービスでは設定方法が異なります。単一の統合されたデプロイを想定せず、使用するクライアントに合ったものを選んでください。

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FAQ

mcp-zenodo とは何ですか？ mcp-zenodo は Zenodo の MCP サーバーです。Model Context Protocol を実装し、オープンアクセスの研究リポジトリである CERN の Zenodo を、大規模言語モデルが呼び出せるツールとして提供します。レコードの検索、メタデータの読み取り、引用情報の取得、ファイルの一覧表示やダウンロードができます。

MCP 経由で Claude や ChatGPT から Zenodo を利用するにはどうすればよいですか？ Claude Desktop または Cursor IDE では、mcp_sdk_core サーバーをインストールし、クイックスタートの説明に従って MCP クライアントの設定（claude_desktop_config.json または mcp.json）に追加してください。OpenAI 互換／ChatGPT スタイルのワークフローでは、mcp_api FastAPI サービスを実行し、フレームワーク（例：LangChain、LangGraph）または OpenAI 互換クライアントから MCP 互換ツールを呼び出してください。

どの MCP クライアントに対応していますか？ MCP 互換クライアントであれば、標準の MCP トランスポートを介して mcp_sdk_core サーバーを利用できます。Cursor IDE でテスト済みで、Claude Desktop でも動作します。mcp_api サービスは、LangChain や LangGraph などの LLM フレームワーク、OpenAI 互換クライアント、および LibreChat などのプラットフォームを対象としています。

Zenodo API トークンは必要ですか？ FastAPI サービスは .env から Zenodo API トークンを読み込みます（.env.example を参照）。トークンなしでも利用できる Zenodo の操作はありますが、安定したアクセスのためにトークンの使用を推奨します。

mcp-zenodo は PyPI で公開されていますか？ 現時点では公開されていません。クイックスタートの説明に従って、リポジトリをクローンしてインストールしてください。

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コントリビューション

2 つの実装へのコントリビューションを歓迎します。詳細については、各実装の README（mcp_sdk_core、mcp_api）をご覧ください。

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ライセンス

このプロジェクトは Apache License 2.0 の下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。

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引用

このプロジェクトを研究などで利用する場合は、引用してください。引用メタデータは CITATION.cff に記載されています。例：

Seyedkazemi Ardebili, M. mcp-zenodo：Zenodo の MCP サーバー。 https://github.com/MSKazemi/mcp-zenodo

法的通知と責任ある利用

このリポジトリ内の資料は、適用法で認められる範囲において、いかなる保証もなく提供されます。これらの資料を利用する、またはデプロイする前に、免責事項と責任ある利用に関する通知をお読みください。この通知は、既存のソフトウェアライセンスを変更したり、法的に放棄できない権利を制限したりするものではありません。