关于 Crossref MCP Server
Crossref MCP Server 为需要学术作品元数据的客户端提供 Crossref API 接口。它支持按标题或作者搜索,以及通过 DOI 查询作品,并以结构化 JSON 返回结果。
主要功能
- 01按标题搜索作品
- 02按作者搜索作品
- 03通过 DOI 获取作品详情
- 04返回结构化 JSON 结果
适用场景
- 01按标题关键词查找出版物
- 02查找与某位作者相关的作品
- 03获取已知 DOI 对应的元数据
MCP 相关
将 Crossref 的标题搜索、作者搜索和 DOI 查询作为工具提供给 MCP 客户端。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
Crossref MCP 服务
用于与 Crossref API 交互的模型上下文协议(MCP)服务。
功能
- 按标题搜索作品
- 按作者搜索作品
- 按 DOI 获取作品详情
安装
{
"mcpServers": {
"crossref": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@botanicastudios/crossref-mcp"
]
}
}
}
用法
该服务提供三个主要工具:
1. 按标题搜索
按标题在 Crossref 中搜索作品:
// Example: Search for works containing "quantum computing" in the title
{
"title": "quantum computing",
"rows": 5 // Optional, defaults to 5
}
2. 按作者搜索
按作者在 Crossref 中搜索作品:
// Example: Search for works by "Einstein"
{
"author": "Einstein",
"rows": 5 // Optional, defaults to 5
}
3. 按 DOI 获取作品
使用 DOI 检索特定作品:
// Example: Get work with DOI "10.1088/1742-6596/1398/1/012023"
{
"doi": "10.1088/1742-6596/1398/1/012023"
}
响应格式
所有响应均以结构化 JSON 对象的形式返回,格式如下:
搜索成功时:
{
"status": "success",
"query": {
/* the original query parameters */
},
"count": 5,
"results": [
{
"title": "Work title",
"authors": [
{
"given": "First name",
"family": "Last name",
"name": "First name Last name"
}
],
"published": {
"dateParts": [2023, 1, 15],
"dateString": "2023-1-15"
},
"type": "journal-article",
"doi": "10.xxxx/xxxxx",
"url": "https://doi.org/10.xxxx/xxxxx",
"container": "Journal Name",
"publisher": "Publisher Name",
"issue": "1",
"volume": "42",
"abstract": "This is the abstract of the work, if available."
}
// additional results...
]
}
查询单个 DOI 时:
{
"status": "success",
"query": { "doi": "10.xxxx/xxxxx" },
"result": {
// work details as shown above
}
}
出错或无结果时:
{
"status": "error" | "no_results" | "not_found",
"message": "Error message" | null,
"query": { /* the original query parameters */ }
}
测试
该服务附带一套全面的测试套件,使用 Vitest 编写。测试涵盖所有可用工具,并包含多种场景,例如成功响应、空结果和错误处理。
运行测试
npm test
测试结构
测试使用 Vitest 的模拟功能来模拟 Crossref API 响应,而不发起实际网络请求。测试结构包括:
- 模拟数据:用于标题搜索、作者搜索和 DOI 查询的示例响应
- 模拟处理程序:
mcp-server-test-handlers.js中处理程序函数的测试版本 - 测试用例:涵盖所有工具的测试,包括:
- 成功的 API 响应
- 空结果集
- 错误处理和网络故障
扩展测试
要添加更多测试用例:
- 根据需要在测试文件中添加新的模拟数据
- 在相关的 describe 块中创建更多测试用例
- 使用
mockFetchResponse()辅助函数模拟 API 响应
示例:
it("should handle a new edge case", async () => {
// Mock the response
mockFetchResponse({
// Your sample response data
});
// Call the handler
const result = await handlers.searchByTitle({ title: "example" });
// Assert the expected results
expect(result).toMatchObject({
// Expected response structure
});
});
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支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。