PapersGPT For Zotero

Name: PapersGPT For Zotero
Author: papersgpt

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github.com/papersgpt開発ツール2.7k6 日前に更新

リポジトリ

PapersGPT For Zotero について

PapersGPT は、文献ライブラリ全体を分析したい研究者向けの Zotero プラグインです。ライブラリ検索、複数 PDF の比較、新着論文の追跡、一括読解に対応し、文書をローカルで処理して出典へ移動できる引用を付けます。

主な機能

01Zotero ライブラリ全体の検索
02複数 PDF との対話と比較
03テーマ別の新着論文追跡
04調査結果の Zotero Notes への一括抽出
05引用から出典論文へ移動

活用シーン

01大規模な論文集から根拠を探す
02複数論文の手法と結果を比較する
03テーマ別の日次論文ダイジェストを受け取る
04論文集から構造化ノートを作成する

MCP 対応

内蔵の Zotero MCP サーバーは、ローカルの Zotero ライブラリを MCP 対応クライアントに公開します。README では、Zotero を起動せずにライブラリをインデックス化・検索する mcp-zotero にも言及しています。

#zotero #chat-pdf #search-in-zotero

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttp://localhost:9080/sse

インストールコマンドをコピー

Claude CodeTerminalclaude mcp add --transport http papersgpt-for-zotero http://localhost:9080/sse

Cursor.cursor/mcp.json{"mcpServers":{"papersgpt-for-zotero":{"type":"http","url":"http://localhost:9080/sse"}}}Cursor で開く

VS Code.vscode/mcp.json{"servers":{"papersgpt-for-zotero":{"type":"http","url":"http://localhost:9080/sse"}}}VS Code で開く

Claude Desktopclaude_desktop_config.json{"mcpServers":{"papersgpt-for-zotero":{"type":"http","url":"http://localhost:9080/sse"}}}

Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json{"mcpServers":{"papersgpt-for-zotero":{"serverUrl":"http://localhost:9080/sse"}}}

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

PapersGPT

Zotero 向け AI 研究エージェント — ライブラリ全体の検索、Literature Radar、複数 PDF チャット、AutoPilot

PapersGPT は、ライブラリ全体を対象とした詳細な研究のために開発された、Zotero 向けのプロフェッショナルな AI 研究ツールです。1 つの PDF とチャットするだけではありません。さらに一歩進んで、ライブラリ全体にわたって質問したり、Literature Radar で新しい研究を発見して追跡したり、複数の論文を横並びで比較したり、AutoPilot にコレクションを一晩で一括読み込みさせたりできます。結果は構造化され、Zotero のノートに直接保存されます。

30 種類以上のクラウド LLM（GPT-6、Claude 5.5、Gemini 4、DeepSeek v4.1、Grok…）、完全オフラインで動作する組み込みローカルモデル、または独自の API キーに対応しています。すぐに使い始められます： クラウド AI チャットを組み込みの試用版で利用でき、API キーは不要です。

⬇️ PapersGPT をダウンロード · ウェブサイト · クイックスタート

🧭 PapersGPT の概要


概要	Zotero 向けのプロフェッショナルな AI 研究エージェント兼プラグイン — ライブラリを対象とした詳細な研究：PDF とのチャット、ライブラリ全体の検索、新しい論文の発見と追跡
LLM 対応	30 種類以上のクラウドモデル（GPT-6、Claude 5.5、Gemini 4、DeepSeek v4.1、Grok、GLM 5.3、Kimi k3…） · 組み込みローカルモデル · Ollama · OpenAI 互換のカスタム API
プライバシー	解析、インデックス作成、検索は 100％ローカルで実行されます。ローカル LLM は完全オフラインで動作するため、データがデバイスの外に出ることはありません
規模（テスト済み）	PDF 10,000 件（42 GB、17 万ページ）を約 7 分でインデックス化。平均クエリ時間は 19.5 ms — ベンチマークの詳細
連携	Zotero MCP Server（Claude Desktop、Claude Code、Cursor、ChatGPT デスクトップ版…） · Ollama · Agent SKILL
互換性	Zotero 7、8、9、10 · macOS、Windows、Linux
ライセンス	AGPL-3.0 オープンソース

✨ 主な機能

1. ライブラリ全体の検索 — Zotero ライブラリ内のすべての論文を対象に質問

PapersGPT は Zotero ライブラリ全体（数千件の PDF）をインデックス化します。自然な言葉で質問するだけで、開いている論文だけでなく、論文すべてに基づく回答が得られます。論文 10,000 件以上の規模で動作し、複数の論文を横断的に分析するマルチ PDF チャットと組み合わせると便利です。

2. Literature Radar — 新しい研究を発見して追跡

研究トピックを登録すると、Literature Radar がarXiv、PubMed、Semantic Scholar、Europe PMC、Crossref、bioRxiv、medRxiv を監視します。新着論文は Zotero 内に日次ダイジェストとして届き、既存のコレクションと照らし合わせて表示されます。データベースを追いかける代わりに、新しい研究が見つかります。クエリは中継サーバーを経由せず、お使いのデバイスから各ソースの API に直接送信されます。

3. マルチ PDF チャットと比較

1 つの PDF とチャットするだけでなく、複数の PDF を同時に対象にできます。複数の論文またはコレクション全体を選択し、手法、結果、論争点を横並びで比較できます。複数の論文にまたがる結果を統合して、構造化された下書きや Zotero のノートにまとめられます。

「『Cardiology』フォルダーにある臨床試験 50 件すべてについて、サンプルサイズと p 値を比較してください。」

4. AutoPilot — 100 件以上の論文を一晩で一括読み込み

研究の問いを一度設定すると、AutoPilot がコレクション全体を自律的に読み込み、仮説、手法、知見を構造化された Zotero のノートに抽出します。あなたが眠っている間に処理できます。クラウドモデルでも完全ローカルの LLM でも動作し、プライバシーを保護します。

5. 検証可能な根拠 — クリックして引用箇所へ移動

AI の回答にはすべて正確な引用が含まれます。引用をクリックすると、引用元の論文へ直接移動できます。ただ信頼するだけでなく、正確さを自分で確認できます。

6. Zotero MCP サーバーとエージェントスキル

ローカルの Zotero ナレッジベースを、エージェント型プラットフォーム（Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Windsurf、ChatGPT desktop）や、MCP 対応クライアントのための主要な「スキル」にできます。PapersGPT の設定パネルから数回クリックするだけでセットアップできます。mcp-zotero を使えば、Zotero を起動せずにライブラリ全体のインデックスを作成して検索することもできます。詳しくは以下の MCP と SKILL のサポートをご覧ください。

🔍 仕組み

PapersGPT は Zotero ライブラリ内のすべての PDF をローカルで解析してインデックスを作成します。構造を認識するため、見出し、セクション、表の意味が保たれます。質問すると、ライブラリ全体から関連する箇所を取得し、選択した LLM（クラウドまたはローカル）で回答を生成して、元の論文の該当箇所に移動できるクリック可能な引用を添付します。解析、インデックス作成、検索はすべてお使いのマシン上で行われ、何もアップロードされません。

⚡ 大規模環境でのパフォーマンス

PapersGPT のエンジンは文書構造を直接解析するため、PDF が 100 件でも 10,000 件以上でも、すばやく検索できます。解析、インデックス作成、検索のすべてがローカルで行われ、機内モードでも利用できます。

ライブラリのサイズ	生データのサイズ	インデックス作成時間	平均クエリ時間	メモリ（RSS）	インデックスサイズ
PDF 1,000 件	4.2 GB	51.5s	13.1 ms	353 MB	100 MB
PDF 10,000 件	42 GB	421s (7m 01s)	19.5 ms	2.21 GB	901 MB

👉 スケーラビリティの詳細レポートとシステム仕様を見る

🤖 モデル：30 種類以上のクラウド LLM、または完全ローカルでオフライン

クラウド LLM（30 種類以上）： GPT-6、Claude 5.5、Gemini 4、DeepSeek v4.1、Grok、GLM 5.3、Kimi k3 などにシームレスに切り替えられます。または、独自の API キーや任意の OpenAI 互換エンドポイントを設定できます。
組み込みのローカルモデル： Gemma 4、Qwen 3.5、DeepSeek Distill、Mistral 7B、Llama 3.1。Hugging Face からワンクリックでダウンロードでき、複雑なインストールは不要です。すべてお使いのマシン上で完全オフラインで実行でき、API キーも必要ありません。

ローカル LLM への接続方法は 3 通りです。

統合された最先端のオープンソース LLM — 「Local LLM」オプションからモデルを選択すると、Hugging Face からダウンロードされ、自動的に起動します。
カスタム OpenAI 互換エンドポイント — プライベート環境にデプロイされた任意の OpenAI 互換 LLM API に接続します。
Ollama との連携 — ローカルの Ollama インスタンスで実行中の任意の LLM を使用します。

🔒 **プライバシーを設計段階から重視：解析、インデックス作成、検索はすべてローカルで行われます。ローカル LLM とローカルでの文書処理により、デバイスからのデータ漏えいを「ゼロバイト」**に抑えます。機密性の高い研究、未発表の成果、機関のコンプライアンスにとって重要な特長です。

📖 クイックスタート

ステップ 1：ダウンロードとインストール

最新版の PapersGPT（.xpi）をダウンロードします。
Zotero にインストールします。詳しくは、PapersGPT クイックスタートガイドをご覧ください。

ステップ 2：起動してチャットする対象を選択する

単一の PDF とチャットする — ライブラリから PDF を開き、PDF ビューアーの上部メニューにあるをクリックするか、次のショートカットを使用します：
- macOS： Command + Enter · Windows： Ctrl + Enter
複数の PDF とチャットする — メインの Zotero ウィンドウで複数のファイルまたはコレクションを選択します（Windows では Ctrl+クリック、Mac では Command+クリック）。
ライブラリ全体とチャットする — PapersGPT で 「ライブラリ全体を検索」 にチェックを入れると、ライブラリ全体から関連文書を取得し、回答をまとめます。
Literature Radar と AutoPilot — Literature Radar でトピックを購読するか、AutoPilot で研究目標を設定して、コレクションの処理を一晩実行します。

次にモデルを選びます。30 種類以上のクラウド LLM（すぐに利用できる内蔵トライアルがあり、開始時に API キーは不要です）または内蔵のローカルモデルを選択できます。詳しくはモデルガイドをご覧ください。

ステップ 3：質問し、保存して閉じる

よく使うタスクには、内蔵プロンプトを利用できます：要約、背景、文献レビュー、理論的枠組み、今後の展望。または、質問を直接入力します。
会話から得られた重要な知見を Zotero のノートに保存します。
終了したら、赤いバツ印（X）ボタンをクリックして PapersGPT ウィンドウを閉じます。

🔌 MCP と SKILL のサポート

MCP を使うと、Claude、ChatGPT デスクトップアプリ、その他の MCP クライアントから Zotero の論文、Obsidian、Apple Notes にアクセスできます。詳しくは docsagent をご覧ください。

プロフェッショナル向け SKILL は、ローカルの Zotero ライブラリに接続するためのさまざまなエージェントを提供します：

OpenClaw ユーザー： ClawHub からスキルを入手できます。問題の報告は、この GitHub リポジトリまたは ClawHub で歓迎しています。
OpenAI、Claude、Cursor、Claude Code、CodeX、Gemini CLI アプリのユーザーは、SKILL を直接コピーして読み込めます。

❓ FAQ

PapersGPT とは何ですか？

Zotero 内で動作する、プロフェッショナル向けの AI 研究ツールです。ライブラリをローカルでインデックス化するため、単一の PDF、複数の論文、またはライブラリ全体とチャットできます。また、Literature Radar で新しい研究を追跡し、AutoPilot でコレクションをまとめて読み込めます。

Zotero で複数の PDF とチャットできますか？

はい。複数の論文またはコレクション全体を選択して、それらすべてについて質問できます。手法、結果、論争点を並べて比較でき、回答は Zotero のノートに保存できます。

Zotero ライブラリで AI を完全にローカルかつオフラインで利用できますか？

はい。内蔵のローカル LLM（Gemma 4、Qwen 3.5、Mistral 7B、Llama 3.1 など）はすべてお使いのマシン上で動作します。PDF、質問、回答が外部に送信されることはなく、解析、インデックス化、検索もオフラインで動作します。

AI と Zotero を使って文献レビューを行うにはどうすればよいですか？

コレクションを選択して研究上の質問を設定すると、AutoPilot が一晩かけて論文を読み、知見を構造化された Zotero ノートに抽出します。複数の論文と同時にチャットし、まとめた知見をエクスポートすることもできます。

AI で研究分野の新しい論文を自動的に追跡できますか？

はい。Literature Radar でトピックを購読すると、arXiv、PubMed、Semantic Scholar、bioRxiv などから毎日のダイジェストが Zotero 内に届きます。

Zotero を Claude Desktop、ChatGPT、Cursor に接続するにはどうすればよいですか？

PapersGPT に内蔵された MCP（Model Context Protocol）サーバーを使うと、ライブラリを MCP 対応のあらゆるクライアントに接続できます。設定パネルから数回クリックするだけで設定できます。MCP と SKILL のサポートをご覧ください。

PapersGPT はどれくらい大きなライブラリを処理できますか？

当社のベンチマークでは、10,000 件の PDF（42 GB、17 万ページ）のインデックス化に約 7 分かかり、平均クエリ時間は 19.5 ms でした。スケーラビリティレポートをご覧ください。

その他の質問については、papersgpt.com のPapersGPT FAQをご覧ください。

🏢 プロフェッショナル向けコンプライアンス

PapersGPT は、重要度の高い機密データを扱う研究、法務、金融の専門家向けに設計されています。

研究：データの主権を 100％維持しながら、数千件の論文を相互参照できます。
金融：クラウドのリスクを負うことなく、10 年分の 10-K 提出書類を要約できます。
法務：数千件の訴訟ファイルを対象に、高精度なディスカバリーを実施できます。

👥 50,000 人以上の満足した研究者の仲間になりましょう

「PapersGPT は、使ってみるまで必要だと気づかないアプリの一つです。Zotero ライブラリの論文を絞り込み、関連する論文を驚くほど速く読めるようになります。」 — Pratik Narain Srivastava、カルガリー大学博士研究員

papersgpt.com でプロフェッショナル向けの機能を利用しましょう →

ライブラリを検索するだけではなく、理解しましょう。PapersGPT は、研究ライブラリに求められる産業規模のインテリジェンスを提供します。

Markdown 対応

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入門ガイドを読む

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。