OpenAlex MCP Server

OpenAlex MCP サーバー

240 million 以上の学術成果を網羅する、グローバルな研究システムの完全オープンなカタログ、OpenAlex API にアクセスできる Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

特長

この MCP サーバーでは、次の項目を検索および取得するツールを利用できます。

• 成果 - 学術論文、プレプリント、データセット、書籍（2億4,000万件以上）
• 著者 - ORCID 連携に対応した研究者および制作者
• 情報源 - 学術誌、会議、リポジトリ（約25万件）
• 機関 - ROR マッチングに対応した大学、病院、研究所
• 概念 - 階層型の研究トピック（レベル0～5）
• 出版社 - 出版組織
• 資金提供機関 - 助成を行う機関
• オートコンプリート - すべてのエンティティタイプを対象にした入力中の検索
• テキスト分類 - 任意のテキストに対する概念の予測

インストール

npm から（推奨）

npm install -g openalex-mcp

ソースから

git clone https://github.com/reetp14/openalex-mcp.git
cd openalex-mcp
npm install
npm run build

使用方法

MCP サーバーとして

MCP クライアントの設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "openalex": {
      "command": "npx",
      "args": ["openalex-mcp"]
    }
  }
}

json

ローカルにインストールした場合は、次のようにします。

{
  "mcpServers": {
    "openalex": {
      "command": "node",
      "args": ["./node_modules/openalex-mcp/build/index.js"]
    }
  }
}

利用可能なツール

エンティティ検索ツール

すべての検索ツールは、OpenAlex のクエリー文法全体に対応しています。

• search_works - 学術成果を検索します
• search_authors - 研究者および制作者を検索します
• search_sources - 学術誌、会議、リポジトリを検索します
• search_institutions - 大学、病院、研究所を検索します
• search_concepts - 研究トピックを検索します
• search_publishers - 出版組織を検索します
• search_funders - 助成を行う機関を検索します

共通パラメーター：

• search - 全文検索クエリー
• filter - ブール値フィルター（例：concept.id:C12345,from_publication_date:2022-01-01）
• sort - 並べ替えフィールド。必要に応じて :desc を指定します（例：cited_by_count:desc）
• page/per_page - 標準ページネーション（合計最大10,000件）
• cursor - 詳細ページネーション（最初の呼び出しには * を使用します）
• group_by - フィールドによるファセット／集計
• select - 返すフィールドをカンマ区切りで指定します
• sample - ランダムサンプルのサイズ。必要に応じて seed を指定します
• mailto - レート制限の引き上げに使用するメールアドレス

単一エンティティの取得

• get_entity - OpenAlex ID で単一のエンティティを取得します
  • entity_type - 次のいずれか：works、authors、sources、institutions、concepts、publishers、funders
  • openalex_id - OpenAlex ID（例：W2741809807、A1969205038）

ユーティリティツール

• autocomplete - エンティティタイプを横断した入力中の検索

  • search - 検索クエリー（必須）
  • type - 検索対象のエンティティタイプ（任意）
  • per_page - 候補の数（最大50件）

• classify_text - テキストから研究概念を予測します

  • title - 分類するタイトルテキスト
  • abstract - 分類する要旨テキスト

使用例

2023年の AI 論文を検索する

{
  "tool": "search_works",
  "arguments": {
    "search": "artificial intelligence",
    "filter": "from_publication_date:2023-01-01,to_publication_date:2023-12-31",
    "sort": "cited_by_count:desc",
    "per_page": 10,
    "mailto": "[email protected]"
  }
}

機関から著者を検索する

{
  "tool": "search_authors",
  "arguments": {
    "filter": "last_known_institution.id:I27837315",
    "sort": "works_count:desc",
    "select": "id,display_name,works_count,cited_by_count"
  }
}

年ごとの出版動向を取得する

{
  "tool": "search_works",
  "arguments": {
    "filter": "concepts.id:C154945302",
    "group_by": "publication_year"
  }
}

学術誌名をオートコンプリートする

{
  "tool": "autocomplete",
  "arguments": {
    "search": "nature",
    "type": "sources",
    "per_page": 5
  }
}

研究テキストを分類する

{
  "tool": "classify_text",
  "arguments": {
    "title": "Deep Learning for Medical Image Analysis",
    "abstract": "We present a novel approach using convolutional neural networks..."
  }
}

クエリー文法のクイックリファレンス

フィルター

• AND 条件は , で連結します：concept.id:C12345,publication_year:2023
• OR 条件は | で連結します：type:journal|type:repository
• ! で否定します：authors.id!A12345（著者を除外）
• 日付範囲：from_publication_date:2020-01-01,to_publication_date:2023-12-31

並べ替え

• 昇順：sort=publication_year
• 降順：sort=cited_by_count:desc
• 複数指定：sort=publication_year:desc,cited_by_count:desc

ページネーション

• 標準：page=2&per_page=100（最大10,000件）
• 詳細：cursor=*（最初の呼び出し）。以降は返された next_cursor を使用します

レート制限

• 匿名：毎秒10リクエスト、1日あたり100,000リクエスト
• mailto 指定時：毎秒100リクエスト、1日あたり1,000,000リクエスト

API レスポンス形式

すべてのツールは、標準の OpenAlex JSON エンベロープを返します。

{
  "meta": {
    "count": 249256387,
    "db_response_time_ms": 12,
    "page": 1,
    "per_page": 25,
    "next_cursor": "ZjEwMD..."
  },
  "results": [
    {
      /* entity object */
    }
  ]
}

開発

# Watch mode during development
npm run watch

# Test with MCP inspector
npm run inspector

# Run basic functionality test
node test-simple.js

環境設定

サーバーは設定用の環境変数に対応しています。.env.example を .env にコピーして設定します。

cp .env.example .env
# Edit .env with your settings

環境変数

• OPENALEX_BEARER_TOKEN：認証済み API アクセス用のベアラートークン（任意）
• OPENALEX_DEFAULT_EMAIL：mailto パラメーターが指定されていない場合に、レート制限に使用するデフォルトのメールアドレス

API アクセスに関する注意事項

• 無料アクセス：OpenAlex API は無料でオープンです
• レート制限：10 req/sec（匿名）または 100 req/sec（ベアラートークンまたは mailto を使用）
• 認証：ベアラートークンは環境から自動的に読み込まれます
• レスポンスサイズ：大規模なデータセットでは、select パラメーターを使用してレスポンスサイズを制限してください

レスポンスを最適化した例：

{
  "tool": "search_works",
  "arguments": {
    "search": "machine learning",
    "select": "id,display_name,publication_year,cited_by_count",
    "per_page": 10
  }
}

OpenAlex について

OpenAlex は、古代のアレクサンドリア図書館にちなんで名付けられ、非営利団体 OurResearch によって作成された、世界の研究システムを網羅する完全にオープンなカタログです。学術論文、著者、機関などに関する包括的なメタデータを無料で提供しています。

• ウェブサイト：https://openalex.org/
• API ドキュメント：https://docs.openalex.org/
• データソース：Crossref、ORCID、ROR、Microsoft Academic Graph など