MCP Server - Periódicos CAPES

Introdução

O MCP Server - Periódicos CAPES é uma aplicação que implementa o protocolo Model Context Protocol para permitir que modelos de linguagem consultem diretamente o Portal de Periódicos CAPES. Oferece busca paralela, metadados completos e diferentes modos de operação para otimizar performance e detalhamento conforme necessário.

Instalação Rápida

# Instalar globalmente via NPM
npm install -g periodicos-capes-mcp

# Exemplo de configuração no Claude Code
claude mcp add capes periodicos-capes-mcp

Como Usar

O servidor fornece quatro ferramentas principais:

search_capes

Busca artigos no Portal de Periódicos CAPES com opções avançadas de filtragem.

Parâmetros:

• query (obrigatório): String de busca
• max_pages (opcional): Número máximo de páginas para buscar
• max_results (opcional): Número máximo de artigos para retornar
• full_details (opcional): Se deve buscar metadados completos (default: false)
• max_workers (opcional): Número máximo de workers paralelos (default: 5)
• timeout (opcional): Timeout em milissegundos (default: 30000)
• advanced (opcional): Usar sintaxe avançada (default: true)
• document_types (opcional): Filtrar por tipos de documento ('Artigo', 'Capítulo de livro', 'Carta', 'Errata', 'Revisão')
• open_access_only (opcional): Filtrar por acesso aberto (true/false/undefined)
• peer_reviewed_only (opcional): Filtrar por revisão por pares (true/false/undefined)
• year_min (opcional): Ano mínimo de publicação (1800-2030)
• year_max (opcional): Ano máximo de publicação (1800-2030)
• languages (opcional): Filtrar por idiomas ('Inglês', 'Português', 'Espanhol', 'Francês', 'Alemão', 'Italiano')

Exemplos:

Busca rápida:

{
  "query": "machine learning",
  "max_results": 10
}

Busca completa com filtros:

{
  "query": "artificial intelligence healthcare",
  "max_pages": 2,
  "full_details": true,
  "max_results": 5,
  "document_types": ["Artigo"],
  "open_access_only": true,
  "year_min": 2020,
  "languages": ["Inglês", "Português"]
}

search_preview_capes

Obtém uma prévia dos resultados de busca sem baixar os artigos (ideal para testar queries).

Parâmetros:

• query (obrigatório): String de busca
• timeout (opcional): Timeout em milissegundos (default: 30000)
• advanced (opcional): Usar sintaxe avançada (default: true)
• document_types (opcional): Filtrar por tipos de documento
• open_access_only (opcional): Filtrar por acesso aberto
• peer_reviewed_only (opcional): Filtrar por revisão por pares
• year_min (opcional): Ano mínimo de publicação
• year_max (opcional): Ano máximo de publicação
• languages (opcional): Filtrar por idiomas

Exemplo:

{
  "query": "machine learning",
  "document_types": ["Artigo"],
  "year_min": 2020
}

get_article_details

Obtém detalhes completos de um artigo específico pelo ID.

Parâmetros:

• article_id (obrigatório): ID do artigo no CAPES
• timeout (opcional): Timeout em milissegundos (default: 30000)

Exemplo:

{
  "article_id": "WB1000000000211010"
}

export_to_ris

🆕 Nova funcionalidade! Exporta artigos para formato RIS bibliográfico, compatível com ferramentas de revisão sistemática como Rayyan, Zotero, EndNote e Mendeley.

Parâmetros:

• articles (obrigatório): Array de artigos (resultado do search_capes com full_details: true)
• return_content (opcional): Retornar conteúdo RIS como string ao invés de arquivo (default: false)
• output_dir (opcional): Diretório de saída para arquivo RIS (default: diretório atual)
• filename (opcional): Nome customizado do arquivo (default: auto-gerado com timestamp)

Exemplos:

Exportação básica (salva na pasta atual):

{
  "articles": [resultado_do_search_capes]
}

Exportação com diretório customizado:

{
  "articles": [resultado_do_search_capes],
  "output_dir": "./exports",
  "filename": "minha-revisao-sistematica"
}

Retornar como string (para datasets pequenos):

{
  "articles": [resultado_do_search_capes],
  "return_content": true
}

Formato RIS gerado:

• Tipos de documento mapeados corretamente (JOUR, CHAP, etc.)
• Abstracts completos (quando disponíveis)
• Metadados bibliográficos padrão
• Compatível com ferramentas de revisão sistemática

Exemplo de workflow completo:

// 1. Buscar artigos com detalhes completos
{
  "query": "machine learning healthcare",
  "max_results": 50,
  "full_details": true
}

// 2. Exportar para RIS
{
  "articles": [resultado_da_busca],
  "filename": "ml-healthcare-review"
}
// Resultado: ./ml-healthcare-review.ris

Desenvolvimento

# Clonar repositório
git clone https://github.com/damarals/periodicos-capes-mcp.git
cd periodicos-capes-mcp

# Instalar dependências
npm install

# Compilar
npm run build

# Executar
npm start

Características

• Consulta automatizada de artigos científicos no Portal de Periódicos CAPES
• 🆕 Exportação RIS: Gera arquivos RIS compatíveis com Rayyan, Zotero, EndNote
• Busca paralela para melhor performance com controle de workers
• Sistema de busca com sintaxe avançada ou simples
• Preview de busca para testar queries rapidamente sem baixar dados
• Filtros avançados: tipo de documento, acesso aberto, revisão por pares, ano, idioma
• Extração de metadados completos: título, autores, DOI, abstract, ISSN, etc.
• 🆕 Captura de tipos de documento: Identifica automaticamente se é Artigo, Capítulo de livro, etc.
• Modo rápido (informações básicas) vs modo completo (detalhes extensos)
• Controle fino de parâmetros: timeout, número de resultados, páginas
• Integração nativa com o protocolo MCP para modelos de linguagem
• Fácil instalação e configuração via NPM

Contribuindo

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Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.