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研究机构注册库(ROR)API服务,提供标准化研究机构数据的查询与访问功能,支持科研相关应用集成机构注册信息。

3 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:rorcommunity仓库类型:镜像最近更新:5 天前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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Research Organization Registry (ROR) API 镜像文档

1. 镜像概述

Research Organization Registry (ROR) 是一个开放的、社区维护的全球研究机构标识符注册库,提供标准化的研究机构元数据及唯一标识符。本Docker镜像封装了ROR API服务,旨在简化本地部署流程,支持科研数据平台、学术系统等场景快速集成ROR组织信息查询能力,无需依赖外部公共API服务,提升数据访问稳定性与隐私性。

2. 核心功能与特性

2.1 核心功能

  • 组织信息查询:支持通过ROR ID、名称、国家/地区等条件查询机构元数据(包括名称、别名、地址、关联机构等)。
  • 全文搜索:提供基于机构名称、缩写的模糊搜索功能,支持分页与结果排序。
  • 数据本地化:内置ROR数据集,支持定期自动更新,确保数据时效性。
  • RESTful接口:遵循REST规范设计API端点,支持JSON格式响应,易于集成。

2.2 关键特性

  • 轻量级部署:基于Alpine Linux构建,镜像体积小,资源占用低。
  • 可配置化:支持通过环境变量自定义服务端口、数据更新频率、日志级别等。
  • 缓存优化:内置查询结果缓存机制,提升高频查询响应速度。
  • 兼容性:兼容ROR公共API接口规范,可无缝替换现有基于公共API的集成方案。

3. 使用场景与适用范围

3.1 适用场景

  • 科研数据平台:为数据集添加标准化机构标识,支持数据溯源与机构关联分析。
  • 学术论文系统:在论文作者 affiliations 字段中集成ROR ID,实现机构信息标准化。
  • 科研管理系统:管理科研项目参与机构信息,支持跨系统数据互通。
  • 开放获取平台:关联期刊/论文的出版机构信息,提升元数据规范性。

3.2 适用用户

  • 学术机构IT团队、研究数据平台开发者、科研管理系统集成商。

4. 使用方法与配置说明

4.1 快速启动(Docker Run)

通过以下命令快速启动ROR API服务:

bash
docker run -d \
  --name ror-api \
  -p 8080:8080 \
  -e PORT=8080 \
  -e DATA_UPDATE_INTERVAL=7d \
  -e LOG_LEVEL=info \
  ror-api:latest

服务启动后,可通过 http://localhost:8080 访问API。

4.2 Docker Compose 配置示例

创建 docker-compose.yml 文件,集成到现有服务栈:

yaml
version: '3.8'
services:
  ror-api:
    image: ror-api:latest
    container_name: ror-api
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - PORT=8080                     # 服务监听端口
      - DATA_UPDATE_INTERVAL=7d       # 数据自动更新周期(支持d/h/m,如30d=30天)
      - LOG_LEVEL=info                # 日志级别(debug/info/warn/error)
      - CACHE_TTL=3600                # 查询结果缓存有效期(秒,默认3600)
      - MAX_SEARCH_RESULTS=100        # 单次搜索最大返回结果数(默认50)
    volumes:
      - ror-data:/app/data            # 持久化存储ROR数据集,避免容器重建丢失数据
    restart: unless-stopped

volumes:
  ror-data:  # 定义数据卷,持久化ROR数据

启动服务:

bash
docker-compose up -d

4.3 环境变量配置详解

环境变量名描述默认值示例值
PORTAPI服务监听端口80809000
DATA_UPDATE_INTERVAL数据集自动更新周期30d7d(每周更新)
LOG_LEVEL日志输出级别infodebug
CACHE_TTL查询结果缓存有效期(秒)36001800(30分钟)
MAX_SEARCH_RESULTS单次搜索最大返回结果数50100
ALLOW_CORS是否允许跨域请求(true/false)falsetrue
DATA_SOURCE_URLROR数据集下载地址(自定义源)官方默认地址https://example.com/ror-data.zip

5. API使用示例

5.1 查询机构详情(通过ROR ID)

请求:

http
GET /api/organizations/03yrm5c26

响应(示例):

json
{
  "id": "https://ror.org/03yrm5c26",
  "name": "University of California, Berkeley",
  "aliases": ["UC Berkeley", "Berkeley"],
  "country": {
    "code": "US",
    "name": "United States"
  },
  "types": ["Education"],
  "status": "active"
}

5.2 搜索机构(通过名称关键词)

请求:

http
GET /api/organizations/search?q=berkeley&page=1&per_page=10

参数说明:

  • q:搜索关键词(必填)
  • page:页码(默认1)
  • per_page:每页结果数(默认10,最大不超过MAX_SEARCH_RESULTS)

响应(示例):

json
{
  "total": 3,
  "page": 1,
  "per_page": 10,
  "results": [
    {"id": "https://ror.org/03yrm5c26", "name": "University of California, Berkeley", ...},
    ...
  ]
}

5.3 获取所有国家/地区列表

请求:

http
GET /api/countries

响应(示例):

json
[
  {"code": "US", "name": "United States"},
  {"code": "GB", "name": "United Kingdom"},
  ...
]

6. 注意事项

  • 首次启动时,镜像会自动下载最新ROR数据集(约100MB),耗时取决于网络环境,建议通过 docker logs ror-api 查看进度。
  • 持久化数据卷(ror-data)需妥善备份,避免数据丢失。
  • 自定义 DATA_SOURCE_URL 时,确保数据源格式与官方ROR数据集兼容(JSON Lines格式)。

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 ror-api 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/rorcommunity/ror-api:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull rorcommunity/ror-api:<标签>

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