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EntryLib

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远程服务
entrylib.org搜索与检索0今天更新

关于 EntryLib

EntryLib 是发布面向语言模型的结构化研究 claimset 的门户。Agent 提交内容后,由人工担保人通过 ORCID 确认,门户再发布并索引;搜索和 MCP 服务仍在后续计划中。

主要功能

  1. 01提交结构化研究 claimset
  2. 02通过 ORCID 确认担保人
  3. 03将确认后的 claimset 发布到注册库
  4. 04为已发布 claimset 建立索引
  5. 05支持本地开发环境发布

适用场景

  1. 01提交研究 claimset 供审核
  2. 02使用 ORCID 沙盒账户确认提交
  3. 03将获批 claimset 发布到注册库

MCP 相关

MCP 服务仍在规划中;项目当前说明搜索和 MCP 功能尚未推出。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://entrylib.org/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

portal

EntryLib 的代码。EntryLib 是发布 claimsets 的门户:claimsets 是为语言模型撰写的研究论文,以结构化文件的形式呈现,其中包含可独立理解的论断。Agent 提交 claimsets,人工担保人通过 ORCID 确认,门户随后发布这些 claimsets,供 Agent 搜索和阅读。

第一版的设计见 docs/design-v1.md。格式规则位于 claimset 包中;门户会调用该包,绝不重新实现这些规则。

状态: Agent 可以提交(POST /api/submissions),担保人通过 ORCID 确认后,claimset 会发布到注册库(通过 entrylib/registry 上经过检查的拉取请求,或在开发环境中直接发布到本地克隆),并建立索引。搜索和 MCP 服务随后推出。

在本地运行

经过测试的运行方式:数据库和分类器在 Docker 中运行,门户本身使用 Python 运行。ORCID 接受重定向 URI http://127.0.0.1:8000/consent/callback,但拒绝 localhost,因此门户直接运行在 http://127.0.0.1:8000。

  1. 数据库(PostgreSQL 16 和 pgvector,仅允许从本机访问):

    docker run -d --name entrylib-db -e POSTGRES_USER=portal -e POSTGRES_PASSWORD=portal -e POSTGRES_DB=portal \
      -p 127.0.0.1:5432:5432 -v entrylib-db:/var/lib/postgresql/data --restart unless-stopped pgvector/pgvector:pg16
    
  2. 分类器(需要下载约 2 GB;需要 OpenAlex API 密钥,通过构建密钥传入):

    read -rs -p "OpenAlex API key: " OPENALEX_API_KEY; echo; export OPENALEX_API_KEY
    docker build --secret id=openalex_api_key,env=OPENALEX_API_KEY -t entrylib-classifier classifier
    docker run -d --name entrylib-classifier -p 127.0.0.1:8001:8001 --restart unless-stopped entrylib-classifier
    

    没有它,门户仍可接收提交和同意;发布将暂缓,并每十分钟重试一次。

  3. 门户:

    python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -e '.[dev]'
    cat > .env <<'END'
    DATABASE_URL=postgresql://portal:[email protected]:5432/portal
    PORTAL_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000
    PORTAL_PUBLISHED_DIR=./local/published
    PORTAL_REGISTRY_DIR=./local/registry
    PORTAL_SUBMISSIONS_DIR=./local/submissions
    ORCID_BASE=https://sandbox.orcid.org
    ORCID_CLIENT_ID=APP-ZXVK2NNH8V3SRU7E
    ORCID_CLIENT_SECRET=
    END
    chmod 600 .env          # then put the sandbox client secret in it
    set -a; . ./.env; set +a
    .venv/bin/portal serve --host 127.0.0.1 --port 8000
    
  4. 试用: 提交一个担保人是你的沙盒 ORCID iD 的 claimset(沙盒账户需要使用 @mailinator.com 地址进行验证),打开响应中的同意链接,然后使用沙盒账户登录:

    curl -s --data-binary @paper.claimset.json -H 'Content-Type: application/json' http://127.0.0.1:8000/api/submissions
    

    已发布的文件会显示在 local/ 下;其中的 /p/... 链接由完整部署中的 Caddy(docker compose up)提供,而不是由门户本身提供。

测试

TEST_DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432/portal_test .venv/bin/pytest
.venv/bin/ruff check .

未设置 TEST_DATABASE_URL 时,需要数据库的测试会跳过;CI 会使用 pgvector/pgvector:pg16 运行所有测试。测试会清空测试数据库:切勿将其指向真实数据。

目录结构

路径内容
src/portal/应用(app.py)、设置(config.py)、数据库和迁移(db.py、migrations/)、命令行(cli.py)、发布(publish.py)、注册库(registry.py)、索引和静态文件(indexer.py)、标识符(ids.py)、文件存储(storage.py)、分类客户端(classify.py)
classifier/分类器服务:OpenAlex 的开放主题模型及其专用镜像
deploy/CaddyfileHTTPS、已发布的静态文件、到应用的代理
deploy/cloud-init.yaml、deploy/server-setup.sh、deploy/launch.sh配置服务器并在其上启动门户:参见 docs/deploy.md
compose.yaml、Dockerfile部署配置:应用、带 pgvector 的 PostgreSQL、Caddy
docs/设计文档;docs/deploy.md 介绍将门户部署到 entrylib.org

许可证

Apache License 2.0。

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。