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MCP Server · 搜索检索

Bach Openalex MCP

OpenAlex MCP Server是一个提供全球研究系统开放目录访问的模型上下文协议服务器,支持检索学术作品、作者、机构等多种研究实体。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
学术研究TypeScriptCursor数据检索

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
BACH-AI-Tools
提供方
BACH-AI-Tools

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Bach Openalex MCP 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Cursor,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

OpenAlex MCP服务器

一个模型上下文协议(MCP)服务器,提供对OpenAlex API的访问,这是一个覆盖超过2.4亿学术著作的全球研究系统的完全开放目录。

基于原项目: 此项目基于 openalex mcp 修改而来

特性

此MCP服务器提供搜索和检索工具:

  • 作品 -学术文章、预印本、数据集、书籍(超过2.4亿项)
  • 作者 -与ORCID集成的研究人员和创作者
  • 来源 -期刊、会议、存储库(约25万个场所)
  • 机构 -大学、医院、实验室与ROR匹配
  • 概念 -分层研究主题(0-5级)
  • 出版商 -出版机构
  • 资助方 -拨款机构
  • 自动完成 -在所有实体类型中提前键入搜索
  • 文本分类 -任意文本的概念预测

安装

来自npm(推荐)

npm install -g bach-openalex-mcp

来源

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

用法

作为MCP服务器

添加到MCP客户端配置中:

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

json

或者,如果在本地安装:

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

可用工具

实体搜索工具

所有搜索工具都支持完整的OpenAlex查询语法:

  • search_works -搜索学术著作
  • search_authors -搜索研究人员和创作者
  • search_sources -搜索期刊、会议、存储库
  • search_institutions -搜索大学、医院、实验室
  • search_concepts -搜索研究主题
  • search_publishers -搜索出版机构
  • search_funders -搜索资助机构

常用参数:

  • search -全文搜索查询
  • filter -布尔过滤器(例如。, concept.id:C12345,from_publication_date:2022-01-01)
  • sort -带可选项的排序字段 :desc (例如。, cited_by_count:desc)
  • page/per_page -标准分页(最多10000个结果)
  • cursor -深度分页(使用 * 首次通话)
  • group_by -按字段进行分面/聚合
  • select -要返回的逗号分隔字段
  • sample -随机样本量,可选 seed
  • mailto -您的电子邮件要求更高的费率限制
单实体检索
  • get_entity -通过OpenAlex ID获取单个实体

- entity_type -其中之一:作品、作者、来源、机构、概念、出版商、资助者 - openalex_id -OpenAlex ID(例如,W2741809807、A1969205038)

实用工具
  • autocomplete -跨实体类型提前键入搜索

- search -搜索查询(必填) - type -要在其中搜索的实体类型(可选) - per_page -建议数量(最多50条)

  • classify_text -从文本中预测研究概念

- title -要分类的标题文本 - abstract -要分类的抽象文本

例子

搜索2023年以来的人工智能论文

{
  "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": "researcher@university.edu"
  }
}

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"
  }
}

按年份获取出版趋势

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

自动完成日志名称

{
  "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..."
  }
}

查询语法快速参考

过滤器

  • 链条与 , 对于AND: concept.id:C12345,publication_year:2023
  • 链条与 | 对于OR: type:journal|type:repository
  • 否定 !: authors.id!A12345 (作者除外)
  • 日期范围: from_publication_date:2020-01-01,to_publication_date:2023-12-31

排序

  • 提升: sort=publication_year
  • 降序: sort=cited_by_count:desc
  • 多个: sort=publication_year:desc,cited_by_count:desc

分页

  • 标准: page=2&per_page=100 (最多10000个结果)
  • 深度: cursor=* (第一次调用),然后使用return next_cursor

速率限制

  • 匿名:10次请求/秒,100000次/天
  • 随着 mailto:100个请求/秒,1000000个/天

API响应格式

所有工具都返回标准的OpenAlex JSON信封:

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

发展

# 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

服务器支持配置环境变量。复制 .env.example 到 .env 并配置:

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

环境变量

  • OPENALEX_BEARER_TOKEN:通过身份验证的API访问的承载令牌(可选)
  • OPENALEX_DEFAULT_EMAIL:没有时用于费率限制的默认电子邮件 mailto 提供的参数

API访问说明

  • 免费使用:OpenAlex API是免费和开放的
  • 速率限制:10请求/秒(匿名)或100请求/秒 mailto)
  • 认证:从环境中自动加载承载令牌
  • 响应大小:使用 select 用于限制大型数据集响应大小的参数

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系统目录,以亚历山大图书馆命名,由非营利组织创建 我们的研究。它提供有关学术作品、作者、机构等的免费、全面的元数据。

  • 网站:https://openalex.org/
  • API文件:https://docs.openalex.org/
  • 数据来源:Crossref、ORCID、ROR、微软学术图谱等

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

学术研究TypeScript本地部署数据检索开放目录研究实体API服务

支持客户端

Cursor

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Cursor 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Bach Openalex MCP 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Bach Openalex MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Bach Openalex MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Bach Openalex MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Bach Openalex MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Cursor;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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