MCP Open Library
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MCP Open Library

オープンライブラリのAPIに基づくMCPサーバーで、AIアシスタントに図書と著者情報の照会機能を提供し、タイトルでの書籍検索、名前での著者検索、著者の詳細情報と写真のURL、図書の表紙のURLの取得をサポートします。
2.5ポイント
6.7K

MCPオープンライブラリとは?

MCPオープンライブラリは、AIアシスタント(Claudeなど)がオープンライブラリの膨大な図書データベースに直接アクセスできるインテリジェントコネクタです。このツールを通じて、AIは図書情報の検索、著者資料の探索、書籍の表紙や著者の写真の取得ができ、まるで専門の図書館司書のアシスタントのように機能します。

MCPオープンライブラリの使い方は?

使い方は非常に簡単です。まず、Smitheryを通じてまたは手動でAIアシスタントクライアント(Claude Desktopなど)にインストールし、その後、AIに図書に関する質問を直接投げかけるだけです。AIは自動的にこのツールを使ってオープンライブラリのデータベースを検索し、正確な図書情報を提供します。

適用シーン

このツールは以下のシーンに特に適しています。特定の書籍の詳細情報の検索、著者の作品集の探索、展示用の書籍表紙の取得、文学資料の研究、読書リスト用の書籍の探し出し、書籍の出版情報の検証などです。

主な機能

図書検索
書名で図書情報を検索し、著者、出版年、表紙画像などの詳細情報を取得できます。
著者検索
著者名で著者資料を検索し、生涯情報、代表作品、写真を取得できます。
表紙画像
図書の表紙画像のURLリンクを取得でき、異なるサイズ(小、中、大)に対応しています。
著者写真
著者の写真のURLリンクを取得し、著者の形象を識別して展示するのに便利です。
詳細情報
図書と著者の完全な詳細情報を取得し、別名、作品数、伝記などが含まれます。
利点
オープンライブラリのオープンデータに基づいて、完全に無料で使用できます。
データが豊富で、数百万冊の図書と著者情報が含まれています。
主流のAIアシスタント(Claude Desktopなど)とシームレスに統合されています。
応答速度が速く、検索結果が即座に返されます。
複数の検索方法(書名、著者、ISBNなど)をサポートしています。
制限
オープンライブラリのデータベースの完全性と正確性に依存しています。
一部の小众な図書の情報が不十分な場合があります。
APIにアクセスするにはネットワーク接続が必要です。
表紙画像の品質は書籍によって異なります。
非中国語の図書情報がより豊富な場合があります。

使い方

AIアシスタントにインストールする
Smitheryを通じてワンクリックでインストールするか、手動でAIアシスタントクライアントに設定します。
AIアシスタントを起動する
Claude Desktopまたはその他のMCPをサポートするAIアシスタントを開きます。
質問を始める
AIに直接図書関連の質問を投げかけると、AIは自動的にオープンライブラリのツールを使って検索します。

使用例

古典文学作品の検索
ある古典文学作品の詳細情報を知りたいとき、AIはこのツールを通じて迅速に正確な情報を取得できます。
著者の生涯研究
文学研究や読書レポートを作成する際に、著者の詳細な背景情報が必要な場合があります。
読書リストの作成
あるテーマの書籍を読む予定のとき、関連する図書情報を探す必要があります。

よくある質問

このツールは有料ですか?
中国語の図書検索に対応していますか?
図書の表紙画像をどのように取得できますか?
データの更新頻度はどの程度ですか?
Claude以外のAIもサポートしていますか?

関連リソース

オープンライブラリの公式ウェブサイト
完全なオープンライブラリの図書データベースにアクセスします。
モデルコンテキストプロトコルのドキュメント
MCP技術仕様とその他のサーバーについて詳しく知ります。
GitHubリポジトリ
ソースコードと貢献ガイドを確認します。
Smitheryインストールページ
Claude Desktopにワンクリックでインストールします。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

A
Acemcp
Acemcpは、コードライブラリのインデックス化と意味検索を行うMCPサーバーです。自動増分インデックス、複数エンコーディングファイルの処理、.gitignore統合、およびWeb管理インターフェイスをサポートしており、開発者がコードのコンテキストをすばやく検索し、理解するのに役立ちます。
Python
8.1K
5ポイント
K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
13.9K
5ポイント
M
MCP
Microsoft公式のMCPサーバーで、AIアシスタントに最新のMicrosoft技術ドキュメントの検索と取得機能を提供します。
11.9K
5ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
11.7K
5ポイント
A
Apple Health MCP
SQLでAppleの健康データをクエリするためのMCPサーバーで、DuckDBをベースにした効率的な分析をサポートし、自然言語クエリと自動レポートの生成が可能です。
TypeScript
9.0K
4.5ポイント
A
Annas MCP
Anna's ArchiveのMCPサーバーとCLIツールは、このプラットフォームのドキュメントを検索およびダウンロードするためのもので、APIキーを使用したアクセスをサポートしています。
Go
6.1K
4.5ポイント
S
Search1api
Search1API MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバーで、検索とクローリング機能を提供し、複数の検索サービスとツールをサポートします。
TypeScript
13.8K
4ポイント
D
Duckduckgo MCP Server
認証済み
DuckDuckGo検索MCPサーバーは、ClaudeなどのLLMにウェブ検索とコンテンツ取得サービスを提供します。
Python
49.5K
4.3ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
13.5K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
18.5K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
57.2K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
27.9K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
14.7K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
19.7K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
17.2K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
25.4K
4.5ポイント
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