OpenAlex MCP Server

OpenAlex MCP Server

このプロジェクトは、AI エージェントやその他の MCP クライアントが、学術論文を中心に OpenAlex データベースを利用できるようにする Model Context Protocol（MCP）サーバーを提供します。OpenAlex API との通信には pyalex Python ライブラリを使用し、MCP Python SDK（fastmcp）を使って機能を MCP ツールとして公開します。

使用例

参考として、この MCP を有効にした AI エージェントに依頼できるクエリの例をいくつか紹介します。

• 畳み込みニューラルネットワークを導入した基礎論文を引用している論文のうち、最も多く引用されているものを 5 件見つけてください
• 自己教師あり視覚オドメトリに関連する論文を探しています。このトピックに関連する論文を見つけ、それぞれのタイトルと要約を読んで関連度を 1〜10 で評価してください。
• 2020 年以降に発表された、トランスフォーマーモデルに関する最も影響力のある論文を見つけ、アーキテクチャがどのように進化してきたかを要約してください
• MIT と Stanford の研究者が共著した論文を見つけてください

機能

このサーバーは、OpenAlex の works とやり取りするために、以下の MCP ツールを公開します。

1. search_works：

   • 説明： キーワードとフィルターに基づいて OpenAlex の works を検索します。検索クエリではブール演算子を使用できます。選択したフィールドを返し、カーソルによるページネーションを使用します。
   • パラメーター：
     • search_query（string、必須）：検索語。
     • filters（object、任意）：フィルタリング用のキーと値のペア（例：{"publication_year": 2023, "is_oa": true}）。使用可能なキーについては、OpenAlex のフィルターに関するドキュメントを参照してください。
     • search_field（string、任意、デフォルト："default"）：検索対象のフィールド（'title'、'abstract'、'fulltext'、'title_and_abstract'、'default'。'default' は title、abstract、fulltext を検索します）。
     • select_fields（文字列の配列、任意）：返すルートレベルのフィールドのリスト（例：["id", "doi", "title", "abstract"]）。指定された場合、プレーンテキストの abstract も含まれます。
     • sort（object、任意）：並べ替えに使用するフィールドと順序（例：{"cited_by_count": "desc"}）。
     • per_page（integer、任意、デフォルト：25）：1 ページあたりの結果数（最大 200）。
     • cursor（string、任意）：ページネーション用カーソル。
   • 戻り値： results（work オブジェクトのリスト）と meta（next_cursor を含むページネーション情報）を持つオブジェクト。

2. get_work_details：

   • 説明： ID（OpenAlex ID URL、DOI URL、PMID URL、MAG ID）を指定して、特定の OpenAlex work の詳細情報を取得します。
   • パラメーター：
     • work_id（string、必須）：work の識別子。
     • select_fields（文字列の配列、任意）：返すルートレベルのフィールドのリスト。指定された場合、プレーンテキストの abstract も含まれます。
   • 戻り値： 選択したフィールドを含む work を表すオブジェクト、またはエラーオブジェクト。

3. get_referenced_works：

   • 説明： 特定の OpenAlex work が引用している（発信引用）OpenAlex ID のリストを取得します。注：このツールが返すのは現在 ID のリストのみです。各参考文献の詳細については、get_work_details を使用してください。
   • パラメーター：
     • work_id（string、必須）：引用元 work の OpenAlex ID。
   • 戻り値： referenced_work_ids（文字列のリスト）を持つオブジェクト、またはエラーオブジェクト。

4. get_citing_works：

   • 説明： 特定の OpenAlex work を引用している（着信引用）works のリストを取得します。カーソルによるページネーションを使用します。
   • パラメーター：
     • work_id（string、必須）：引用されている work の OpenAlex ID。
     • select_fields（文字列の配列、任意）：各引用元 work のルートレベルのフィールドのリスト。
     • per_page（integer、任意、デフォルト：25）：1 ページあたりの結果数（最大 200）。
     • cursor（string、任意）：ページネーション用カーソル。
   • 戻り値： results（引用元 work オブジェクトのリスト）と meta（ページネーション情報）を持つオブジェクト、またはエラーオブジェクト。

5. get_work_ngrams：

   • 説明： 利用可能な場合、特定の OpenAlex work の全文に含まれる N-gram（単語の近接情報）を取得します。
   • パラメーター：
     • work_id（string、必須）：work の OpenAlex ID。
   • 戻り値： N-gram を表すオブジェクト、またはエラーオブジェクト（例：N-gram が見つからない場合）。

注記

OpenAlex は、著作権上の理由から通常、全文を保存していません。 そのため、OpenAlex の検索機能では全文は検索されず、title と abstract のみが検索対象となります。

セットアップとインストール

インストール

1. リポジトリをクローンします（任意）：

   git clone <repository-url>
   cd openalex-mcp-server
   

2. 依存関係をインストールします：

   uv venv
   source .venv/bin/activate
   
   uv pip install .
   

   これにより、依存関係（mcp[cli]、pyalex）とともにサーバーパッケージがインストールされます。

3. サーバーを実行します：

   uv --directory /YOUR/INSTALL/DIRECTORY/openalex-mcp-server run server.py
   

設定

• OpenAlex Polite Pool: より高速で信頼性の高い OpenAlex polite pool を使用するには、サーバーの実行前、または MCP クライアントで設定する際に、OPENALEX_EMAIL 環境変数にメールアドレスを設定してください。

  export OPENALEX_EMAIL="[email protected]"
  

  この変数が設定されていない場合、サーバーは匿名プールを使用します。匿名プールでは、レート制限がより厳しくなります。

MCP との連携

このサーバーを MCP クライアント（Claude VS Code Extension や Claude Desktop など）で使用するには、クライアントの設定ファイルに構成を追加する必要があります。

設定例（cline_mcp_settings.json など）：

{
  "mcpServers": {
    "... other servers ...": {},
    "openalex": {
      "autoApprove": [],
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory", "/YOUR/INSTALL/DIRECTORY/openalex-mcp-server", "run", "server.py"
      ],
      "env": {
        "OPENALEX_EMAIL": "[email protected]" // Set your email here!
      },
      "transportType": "stdio"
    }
  }
}

• "[email protected]" を実際のメールアドレスに置き換えてください。
• 構成を追加した後、MCP クライアントを再起動してください（例：VS Code ウィンドウを再読み込み）。

使用方法

サーバーの設定と起動が完了したら（MCP クライアントとの連携経由、または開発用に手動で起動）、AI エージェント内で use_mcp_tool コマンドを使用して操作できます。

ツール呼び出しの例：

• 2023 年に出版された「machine learning」に関する論文を検索する：

  <use_mcp_tool>
    <server_name>openalex</server_name>
    <tool_name>search_works</tool_name>
    <arguments>
    {
      "search_query": "machine learning",
      "filters": { "publication_year": 2023 },
      "select_fields": ["id", "doi", "title", "publication_year", "cited_by_count"]
    }
    </arguments>
  </use_mcp_tool>
  

• 特定の著作物の詳細を取得する：

  <use_mcp_tool>
    <server_name>openalex</server_name>
    <tool_name>get_work_details</tool_name>
    <arguments>
    {
      "work_id": "W2741809807",
      "select_fields": ["title", "authorships", "abstract", "open_access"]
    }
    </arguments>
  </use_mcp_tool>
  

• 著作物の参考文献を取得する：

  <use_mcp_tool>
    <server_name>openalex</server_name>
    <tool_name>get_referenced_works</tool_name>
    <arguments>
    {
      "work_id": "W2741809807"
    }
    </arguments>
  </use_mcp_tool>
  

開発

開発およびテスト用にサーバーをローカルで実行するには：

1. 依存関係がインストールされていることを確認します（「インストール」を参照）。
2. OPENALEX_EMAIL 環境変数を設定します。
3. mcp dev server.py

依存関係

• mcp-sdk：MCP サーバーの実装に使用します。
• pyalex：OpenAlex API との連携に使用します。