BnF API Server

BnF API Server

A Model-Client-Protocol server that enables users to search the Gallica digital library of the National Library of France and generate structured sequential research reports with formatted citations and relevant images.

Category
Visit Server

README

BnF API Server

Un serveur MCP (Model-Client-Protocol) pour accéder à l'API Gallica de la Bibliothèque nationale de France (BnF) et générer des rapports de recherche séquentiels.

Fonctionnalités

  • Recherche dans Gallica : Recherche de documents, images, cartes et autres ressources dans la bibliothèque numérique Gallica
  • Génération de rapports séquentiels : Création automatique de rapports de recherche structurés sur n'importe quel sujet
  • Intégration de graphiques : Inclusion d'images et de cartes pertinentes dans les rapports générés
  • Citations formatées : Génération automatique de bibliographies avec citations correctement formatées

Installation

Prérequis

  • Python 3.8 ou supérieur
  • Pip (gestionnaire de paquets Python)

Étapes d'installation

  1. Cloner le dépôt:

    git clone https://github.com/votre-nom/mcp-bnf.git
    cd mcp-bnf
    
  2. Installer les dépendances:

    pip install -r requirements.txt
    

Configuration avec Claude Desktop

  1. Installer Claude Desktop si ce n'est pas déjà fait.

  2. Ouvrir la configuration de Claude Desktop:

    • Accéder aux paramètres de Claude Desktop
    • Ouvrir le fichier de configuration (généralement situé à %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json)
{
 "bnf": {
  "command": "py",
  "args": [
    "c:\\chemin\\vers\\mcp-bnf\\bnf_server.py"
  ],
  "cwd": "c:\\chemin\\vers\\mcp-bnf"
},

Remplacez chemin\\vers\\mcp-bnf par le chemin réel vers votre répertoire d'installation.

  1. Enregistrer le fichier de configuration et redémarrer Claude Desktop

Outils MCP disponibles

Une fois configuré, les outils suivants seront disponibles dans Claude Desktop:

Recherche dans Gallica

Permet de rechercher des documents dans la bibliothèque numérique Gallica de la BnF en utilisant différents critères (titre, auteur, sujet, date, type de document).

Génération de rapports séquentiels

Crée des rapports de recherche complets sur n'importe quel sujet en utilisant les sources de Gallica. Les rapports incluent:

  • Une bibliographie formatée
  • Une introduction
  • Un contexte historique
  • Une analyse
  • Une conclusion
  • Des images et cartes pertinentes (optionnel)

Structure du projet

mcp-bnf/
│
├── bnf_server.py              # Serveur MCP principal
├── requirements.txt           # Dépendances du projet
│
└── bnf_api/                   # Package API BnF
    ├── __init__.py            # Exports du package
    ├── api.py                 # Client API Gallica BnF
    ├── search.py              # Fonctions de recherche
    ├── config.py              # Constantes et configuration
    └── sequential_reporting.py # Outil de génération de rapports séquentiels

Utilisation

Une fois configuré avec Claude Desktop, vous pouvez demander à Claude d'utiliser les outils BnF pour:

  1. Rechercher des documents:

    • "Recherche des livres sur Victor Hugo dans Gallica"
    • "Trouve des cartes de Paris du 19ème siècle"
  2. Générer des rapports:

    • "Crée un rapport sur l'impressionnisme en France"
    • "Génère un rapport sur l'histoire du Liban sous mandat français avec des images"

Développement

Pour contribuer au projet:

  1. Forker le dépôt
  2. Créer une branche pour votre fonctionnalité (git checkout -b feature/nouvelle-fonctionnalite)
  3. Committer vos changements (git commit -am 'Ajouter une nouvelle fonctionnalité')
  4. Pousser vers la branche (git push origin feature/nouvelle-fonctionnalite)
  5. Créer une Pull Request

Licence

Ce projet est open source.

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured