MCP 服务器

jp-lit-mcp

An MCP server for Japanese literature research that provides unified search across NDL, CiNii, J-STAGE, and other Japanese academic databases, with Skills to assist in search planning and result evaluation.

README

jp-lit-mcp

NDL Search、NDL デジタルコレクション、CiNii Research、J-STAGE、IRDB、JDCat、nihuBridge、国会・帝国議会会議録などを、AI エージェントから横断的に使うための日本語文献探索向け MCP サーバーです。

MCP は検索・取得の道具を提供し、同梱の Skills は「どの DB を使うか」「どんな検索語を試すか」「結果をどう評価するか」を対話の中で補助します。

まず使うアプリを選ぶ

導入でいちばんつまずきやすいのは、アプリごとの MCP / Skills 設定の違いです。まずは使用するアプリの手順を開いてください。

前提として、Node.js 18 以上と npm が必要です。

最短の始め方

使うアプリの導入手順どおりに npm install と npm run build を実行する
MCP を登録し、Skills も入れる
npm run smoke:mcp が通ったら、アプリ上で調査を依頼する

最初の依頼例:

文献DBで、近代日本の労働文化について、論文と図書を探してください。

文献DBを始めます。『源氏物語』について調査を始めたいです。最初に見るべき資料と、使うべき DB を教えてください。

文献検証で、この文章に出てくる文献の実在性を確認してください。

何ができるか

図書・論文・雑誌記事・会議録・研究データを探す
NDL / CiNii Books などで所蔵や書誌詳細を確認する
レファレンス協同データベースの調べ方マニュアル・事例を参照する
NDL デジタルコレクションの OCR 全文、ページ座標、図版・挿絵を扱う
貼り付けた文章に出てくる文献の実在性を確認する
調査結果をセッションとして保存し、あとから Markdown / JSON で書き出す

対応 source や MCP ツールの詳細は技術リファレンスを参照してください。

Skills を使う理由

MCP 単体でも検索はできますが、source の選択、検索語の展開、結果の評価は利用者側で考える必要があります。

jp-lit-research Skill を使うと、検索前に調査計画を立て、必要に応じてレファ協や NDL リサーチ・ナビを見ながら、source と検索語を組み立てます。調査は一回の検索で終わらせず、候補を見ながら次の query や DB を選び直す前提です。

結果を返すときは、書誌情報だけでなく、全文検索の highlights や概要・目次の短い抜粋もできるだけ添えて、「なぜその資料を出したか」が分かる形にします。ページ位置の特定は必要時だけ別ツールで行います。

検索したあとの結果整理にも対応しています。今の結果を並び替える、オンライン公開だけに絞る、前回の結果と差分・共通項を取る、といった操作は、原則として保存済み結果を再利用して行います。今の検索結果だけでなく、過去に保存した検索結果も横断検索して統合できます。jp_lit_search の cache.hit=true は、その再利用元の cache が使われたことを示します。

通常の Skill 導入は各アプリ向けの install guide にある npm run skills:install -- ... をおすすめします。GitHub CLI の gh skill install を使う別ルートもありますが、こちらは上級者向けです。詳しくは GitHub CLI で Skills を入れるを参照してください。

jp-lit-verification Skill は、他サービスの回答や自分の文章に出てくる日本語文献候補を抽出し、実在確認済み / 部分一致 / 非実在の疑い / 混線の疑いに分けて確認します。

詳しい使い方は使い方ガイドを参照してください。