Periodicos Capes MCP

MCP Server - Periódicos CAPES

Servidor MCP para Consulta de Periódicos Científicos

Ferramenta otimizada para buscar e analisar artigos científicos do Portal de Periódicos CAPES através do protocolo Model Context Protocol (MCP).

Desenvolvido por Daniel Amaral 👨‍💻

Introdução

O MCP Server - Periódicos CAPES implementa o protocolo Model Context Protocol para permitir que modelos de linguagem consultem diretamente o Portal de Periódicos CAPES. Especialmente otimizado para revisões sistemáticas de literatura (RSL) e mapeamentos sistemáticos (MSL).

Características

• 🔍 Busca no Portal CAPES (IEEE, ACM, Elsevier, WoS, Scopus, etc.)
• 🛡️ Acesso confiável: Zyte API para bypass automático de proteções
• 📈 Métricas integradas: OpenAlex (citações, FWCI) + Qualis (classificação brasileira)
• 🎛️ Filtros avançados: tipo, acesso aberto, revisão por pares, ano, idioma
• 📤 Export bibliográfico: RIS e BibTeX com pasta estruturada
• 🔬 Reprodutibilidade acadêmica: metadados completos para compliance
• ⚡ Performance otimizada: Acesso direto via API especializada

Instalação

npm install -g periodicos-capes-mcp

Pré-requisitos:

1. Criar conta Zyte: https://zyte.com (necessário para bypass de proteções)
2. Configurar API Key: Adicione sua chave ao arquivo .env:

# .env
ZYTE_API_KEY="sua_chave_aqui"

Configuração Claude Code:

# Adicionar automaticamente
claude mcp add capes periodicos-capes-mcp

Ou configurar manualmente (Claude Code/Desktop):

{
  "mcpServers": {
    "capes": {
      "command": "periodicos-capes-mcp"
    }
  }
}

Como Usar

O servidor fornece 2 funções especializadas otimizadas para diferentes workflows acadêmicos:

1. preview_search - Preview Rápido

Visualização rápida dos resultados para decidir se vale a pena refinar a busca.

Parâmetros:

Exemplo:

{
  "query": "machine learning healthcare",
  "filters": {
    "year_range": [2020, 2024],
    "document_types": ["Artigo"],
    "open_access_only": true
  }
}

Resposta:

{
  "query": "machine learning healthcare",
  "total_found": 2847,
  "sample_titles": [
    "Machine Learning Applications in Healthcare...",
    "Deep Learning for Medical Diagnosis...",
    "AI in Clinical Decision Support Systems..."
  ],
  "filters_applied": { ... }
}

2. search_articles - Busca e Export Unificados

Busca artigos no Portal CAPES e exporta automaticamente para pasta estruturada com arquivo bibliográfico + metadados.

Parâmetros:

Exemplo:

{
  "query": "systematic review machine learning",
  "format": "ris",
  "max_results": 500,
  "filters": {
    "year_range": [2020, 2024],
    "document_types": ["Artigo", "Revisão"]
  }
}

Resultado:

capes_export_2025-01-15T14-30-52/
├── metadata.json          ← Metadados completos para reprodutibilidade
└── capes_export_143052.ris ← Arquivo para import no Zotero/Mendeley

Filtros Disponíveis

Todos os filtros são opcionais e podem ser combinados:

{
  "filters": {
    "document_types": ["Artigo", "Capítulo de livro", "Carta", "Errata", "Revisão"],
    "open_access_only": true,  // true=só aberto, false=só fechado, undefined=todos
    "peer_reviewed_only": true, // true=só revisado, false=só não-revisado, undefined=todos
    "year_range": [2020, 2024], // [ano_min, ano_max]
    "languages": ["Inglês", "Português", "Espanhol", "Francês", "Alemão", "Italiano"]
  }
}

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

Contribuindo

Contribuições são sempre bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou enviar pull requests. Se encontrar algum problema ou quiser sugerir uma melhoria, não hesite em contribuir.

Licença

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