图书馆目录搜索协议

PrimoMCP

一个MCP（模型上下文协议）服务器，包装了Ex Libris Primo Search API，使LLM能够搜索库目录。

先决条件

• Node.js 22+
• npm
• Docker（用于容器化部署）
• Kubernetes集群（用于K8s部署）
• Ex Libris Primo API 密钥

本地开发

npm install
npm run build
PRIMO_API_KEY=your-key PRIMO_VID=your-vid PRIMO_TAB=your-tab PRIMO_SCOPE=your-scope npm start

服务器在端口3000上启动（可通过以下方式配置 PORT).

健康检查

• GET /healthz --活性探针
• GET /readyz --准备就绪探测器

MCP端点

• POST /mcp --无状态流式HTTP传输（每个MCP会话一个请求）

码头工人

docker build -t primomcp .
docker run -e PRIMO_API_KEY=your-key \
           -e PRIMO_VID=your-vid \
           -e PRIMO_TAB=your-tab \
           -e PRIMO_SCOPE=your-scope \
           -p 3000:3000 primomcp

Kubernetes部署

清单在 k8s/ 用以下方式管理 客户， 和 部署到 vtlib 命名空间（命名空间、映像和入口主机设置在 承诺的清单）。根据机构配置，所有机密均保密 版本控制：他们住在 .env 并被转化为gitignored kustomize 发电机输入(k8s/config.env, k8s/secret.env, k8s/dockerconfigjson).

1. 复制 .env.sample 到 .env 并填写您的值：

cp .env.sample .env
# PRIMO_API_KEY, PRIMO_VID/TAB/SCOPE, CONTAINER_REGISTRY, REGISTRY_* (deploy token)

2. 构建并推送Docker镜像：

./scripts/build.sh   # builds and pushes $CONTAINER_REGISTRY/primomcp:latest

3. 从以下位置渲染gitignored kustomize输入 .env:

./scripts/gen-kustomize-inputs.sh

4. 使用kustomize进行部署：

kubectl --kubeconfig endeavour.yaml apply -k k8s

步骤3-4也包含在 ./scripts/deploy.sh其呈现输入， 应用 k8s/ 反对 endeavour.yaml，并等待推出。重新运行 gen-kustomize-inputs.sh 每当 .env 变化；否则 kubectl apply -k k8s 是自给自足的。

MCP工具： primo_search

通过Primo Search API搜索库目录。

输入

示例

简单搜索：

{ "query": "machine learning" }

高级搜索：

{ "advancedQuery": "title,contains,machine learning,AND;sub,contains,neural networks", "limit": 5 }

配置

环境变量