mcpField
L
Lens Org

Lens Org

リモート
pipeworx.io検索11 日前に更新
リポジトリ公式サイト

Lens Org について

Lens Org は、Lens の特許・学術論文プラットフォームを検索し、個別レコードを取得する MCP サーバーです。特許や学術文献を調べる研究者やエージェント向けで、利用には Lens API トークンが必要です。

主な機能

  1. 01特許レコードの検索
  2. 02学術論文の検索
  3. 03Lens ID による特許の取得
  4. 04Lens ID による学術論文の取得

活用シーン

  1. 01クエリによる特許検索
  2. 02関連する学術論文の発見
  3. 03特定の特許レコードの確認
  4. 04個別の学術論文レコードの取得

MCP 対応

Pipeworx ゲートウェイ経由、またはローカル stdio MCP サーバーとして、Lens の特許・学術検索ツールを MCP クライアントに公開します。Lens API トークンで認証します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://gateway.pipeworx.io/lens-org/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

45
パラメーター型必須説明
qstringいいえquestion の別名。
askstringいいえquestion の別名。
textstringいいえquestion の別名。
inputstringいいえquestion の別名。
packsarrayいいえ任意。ルーティング対象をこれらのパックスラッグに限定します(例:["sec-form-d","sec-13f"])。その場合、ルーターは該当パック内のツールのみを選択します。省略すると、デフォルトの全カタログへのルーティングになります。スラッグは list_packs / search_packs / https://pipeworx.io/directory から取得できます。リストにない、または不明なスラッグは無視され、_meta.pack_scope.ignored に記載されます。該当するスラッグが 1 つもない場合は、カタログ全体にルーティングし、_meta.pack_scope.full_catalog:true を設定します(空の回答にはなりません)。
querystringいいえquestion の別名。
promptstringいいえquestion の別名。
messagestringいいえquestion の別名。
questionstringはい自然言語での質問またはリクエスト。query、q、prompt、text、input、ask、message をエイリアスとして使用できます。

詳細

@pipeworx/lens-org

The Lens MCP — 特許と学術文献を横断検索できるグローバルプラットフォームです。無料の学術 API キー(Lens 認証トークン)が必要です。

Pipeworx の一部です。Pipeworx は、AI エージェントを 1882 以上の稼働中のデータソースに接続する MCP ゲートウェイです。これは独立した非公式の連携であり、上流プロバイダーとは提携関係になく、承認も受けておらず、公開もされていません。

認証

  • プラットフォームキー:PLATFORM_LENS_KEY(https://www.lens.org/lens/user/subscriptions から取得したベアラートークン)。
  • BYO:ゲートウェイ URL に ?_apiKey=<token> を付けて渡します。

ツール

  • patents_search(query, size?, from?) — 特許検索(Lens 特許インデックスに対する Lucene 形式のクエリ)
  • scholarly_search(query, size?, from?) — 学術文献検索
  • patent(lens_id) — 単一の特許レコード
  • scholarly(lens_id) — 単一の学術文献

データソース

https://api.lens.org/

クイックスタート

MCP クライアント(Claude Desktop、Cursor、Windsurf など)に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "lens-org": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/lens-org/mcp"
    }
  }
}
このエンドポイントが実際に提供するもの

https://gateway.pipeworx.io/lens-org/mcp の tools/list は、上の表にあるツールに加えて、共通の Pipeworx メタツールである ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember/recall など、ゲートウェイ全体で使えるツール群も返します。そのため、表示されるツール数はこの表より多くなります。現在、単一パックのエンドポイントには、そのパック独自のツールとともに共通ツールがおよそ 30 個表示されます。接続の initialize 応答には正確なスコープが記載されており、その日の状況を確認する際の正式な情報源となります。

これは意図的な設計であり、誤って多重化されているわけではありません。メタツールを使うことで、このパックでは対応できない質問にも ask_pipeworx 経由でカタログ全体を横断して回答できるため、MCP サーバーを追加する必要がありません。現在、メタツールなしでパックのエンドポイントをマウントする方法はありません。追加のスキーマによるコンテキスト消費がルーティングの利便性を上回る場合は、複数のパックエンドポイントではなく、完全なゲートウェイに一度だけ接続してください。

または、完全な Pipeworx ゲートウェイに接続すると、このパックだけでなく、すべてのパックのツールが直接一覧表示されます。

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

どちらの URL も、同じゲートウェイと同じ 1882 以上のデータソースに接続します。違いは、どのパックのツールが直接一覧表示されるかだけです。ask_pipeworx を使えば、どちらからでもすべてのツールにアクセスできます。

MCP クライアントがない場合:HTTP で呼び出す

このパックでは独自の API キー(_apiKey)が必要です。当方では API キーを代理提供していないため、キーなしで実行できる curl コマンドはありません。ツールを確認するには、GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/patents_search を使います。ツールを検索するには、POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs に {"query":"..."} を指定します。

単独で実行(ゲートウェイアカウント不要)

このパッケージは、ローカルの stdio MCP サーバーとしても実行できます。Pipeworx アカウントも、ゲートウェイへの往復通信も必要ありません。

{
  "mcpServers": {
    "lens-org": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-lens-org"]
    }
  }
}

または、直接実行して起動を確認します。

npx -y @pipeworx/mcp-lens-org

stdin/stdout 経由で MCP 通信を行い、initialize/tools/list/tools/call に応答します。対象となるのはこのパックのツールのみで、上記のゲートウェイ接続で追加される共通メタツールは含まれません。同じデータソース、同じツールを利用できますが、ask_pipeworx によるルーティングはありません。

ask_pipeworx を使う

ツールを直接呼び出す代わりに、自然な英語で質問することもできます。この方法は、上記のパックエンドポイントでも完全なゲートウェイでも利用できます。

ask_pipeworx({ question: "your question about Lens Org data" })

ゲートウェイが適切なツールを選び、引数を自動で設定します。

詳細情報

ライセンス

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。