OpenAlex MCP Server

OpenAlex MCP Server

一个 Model Context Protocol（MCP）服务，可访问 OpenAlex API。OpenAlex 是一个完全开放的全球科研系统目录，涵盖超过 2.4 亿项学术成果。

功能

此 MCP 服务提供以下内容的搜索和检索工具：

• 成果 - 学术论文、预印本、数据集、书籍（超过 2.4 亿项）
• 作者 - 集成 ORCID 的研究人员和创作者
• 来源 - 期刊、会议、知识库（约 25 万个刊源）
• 机构 - 支持 ROR 匹配的大学、医院、实验室
• 概念 - 分层研究主题（级别 0–5）
• 出版商 - 出版组织
• 资助方 - 提供资助的机构
• 自动补全 - 跨所有实体类型的输入联想搜索
• 文本分类 - 对任意文本进行概念预测

安装

通过 npm 安装（推荐）

npm install -g openalex-mcp

从源码安装

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

使用方法

作为 MCP 服务

将以下内容添加到 MCP 客户端配置中：

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

json

或者，如果已在本地安装：

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

可用工具

实体搜索工具

所有搜索工具均支持完整的 OpenAlex 查询语法：

• search_works - 搜索学术成果
• search_authors - 搜索研究人员和创作者
• search_sources - 搜索期刊、会议、知识库
• search_institutions - 搜索大学、医院、实验室
• search_concepts - 搜索研究主题
• search_publishers - 搜索出版组织
• search_funders - 搜索提供资助的机构

常用参数：

• search - 全文搜索查询
• filter - 布尔筛选条件（例如，concept.id:C12345,from_publication_date:2022-01-01）
• sort - 排序字段，可选添加 :desc（例如，cited_by_count:desc）
• page/per_page - 标准分页（总计最多 10,000 条结果）
• cursor - 深度分页（首次调用时使用 *）
• group_by - 按字段进行分面/聚合
• select - 以逗号分隔的返回字段
• sample - 随机抽样数量，可选添加 seed
• mailto - 用于提高速率限制的电子邮箱

单个实体检索

• get_entity - 根据 OpenAlex ID 获取单个实体
  • entity_type - 以下类型之一：works、authors、sources、institutions、concepts、publishers、funders
  • openalex_id - OpenAlex ID（例如，W2741809807、A1969205038）

实用工具

• autocomplete - 跨实体类型的输入联想搜索

  • search - 搜索查询（必填）
  • type - 要搜索的实体类型（可选）
  • per_page - 建议数量（最多 50 条）

• classify_text - 根据文本预测研究概念

  • title - 要分类的标题文本
  • abstract - 要分类的摘要文本

示例

搜索 2023 年发表的 AI 论文

{
  "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]"
  }
}

按机构查找作者

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

按年份获取发表趋势

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

自动补全期刊名称

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

对研究文本进行分类

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

查询语法速查

筛选条件

• 使用 , 连接表示 AND：concept.id:C12345,publication_year:2023
• 使用 | 连接表示 OR：type:journal|type:repository
• 使用 ! 取反：authors.id!A12345（排除作者）
• 日期范围：from_publication_date:2020-01-01,to_publication_date:2023-12-31

排序

• 升序：sort=publication_year
• 降序：sort=cited_by_count:desc
• 多字段排序：sort=publication_year:desc,cited_by_count:desc

分页

• 标准分页：page=2&per_page=100（最多 10,000 条结果）
• 深度分页：cursor=*（首次调用），之后使用返回的 next_cursor

速率限制

• 匿名：每秒 10 次请求，每天 100,000 次
• 使用 mailto：每秒 100 次请求，每天 1,000,000 次

API 响应格式

所有工具均返回标准的 OpenAlex JSON 信封：

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

开发

# Watch mode during development
npm run watch

# Test with MCP inspector
npm run inspector

# Run basic functionality test
node test-simple.js

环境配置

此服务支持通过环境变量进行配置。将 .env.example 复制为 .env 并进行配置：

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

环境变量

• OPENALEX_BEARER_TOKEN：用于经过身份验证的 API 访问的 Bearer 令牌（可选）
• OPENALEX_DEFAULT_EMAIL：未提供 mailto 参数时，用于速率限制的默认电子邮件地址

API 访问说明

• 免费访问：OpenAlex API 免费开放
• 速率限制：每秒 10 个请求（匿名）或每秒 100 个请求（使用 Bearer 令牌或 mailto）
• 身份验证：自动从环境变量加载 Bearer 令牌
• 响应大小：对于大型数据集，使用 select 参数限制响应大小

优化响应示例：

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

关于 OpenAlex

OpenAlex 是一个完全开放的全球研究体系目录，其名称源自古代亚历山大图书馆，由非营利组织 OurResearch 创建。它免费提供有关学术著作、作者、机构等的全面元数据。

• 网站：https://openalex.org/
• API 文档：https://docs.openalex.org/
• 数据来源：Crossref、ORCID、ROR、Microsoft Academic Graph 等