关于 Zotero MCP Server
Zotero MCP Server 让兼容 MCP 的 AI 应用访问和管理个人或群组 Zotero 文库,提供检索、引文和参考书目功能,也支持编辑条目与文集。
主要功能
- 01搜索文库条目
- 02生成引文和参考书目
- 03添加和更新文库条目
- 04管理文集
- 05访问个人和群组文库
适用场景
- 01在 Zotero 文库中查找参考文献
- 02生成引文或参考书目
- 03添加或编辑文献与文集
MCP 相关
向 MCP 客户端提供 Zotero 文库资源和工具,包括条目搜索、引文生成及文库编辑。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
Zotero MCP 服务
一个模型上下文协议(MCP)服务,可与 Zotero 集成,让 AI 应用访问和操作 Zotero 文库。
使用官方 MCP Python SDK 构建,遵循最新的 MCP 范式和最佳实践。
功能
- 搜索 Zotero 文库中的条目
- 获取引文和参考书目
- 向 Zotero 文库添加新条目
- 访问分类和条目
- 支持个人文库和群组文库
安装
-
克隆仓库:
git clone https://github.com/your-username/zotero-mcp-server.git cd zotero-mcp-server -
创建虚拟环境:
python -m venv venv -
激活虚拟环境:
- 在 Linux/macOS 上:
source venv/bin/activate - 在 Windows 上:
venv\Scripts\activate
- 在 Linux/macOS 上:
-
安装依赖:
pip install -r requirements.txt
配置
-
复制示例环境文件:
cp .env.example .env -
使用你的 Zotero API 凭据编辑
.env文件:ZOTERO_API_KEY=your_api_key_here ZOTERO_USER_ID=your_numeric_user_id_here # ZOTERO_GROUP_ID=your_group_id_here # Uncomment to use a group library你需要设置
ZOTERO_USER_ID(用于个人文库)或ZOTERO_GROUP_ID(用于群组文库)。 -
如果不确定如何查找 Zotero 用户 ID,请运行:
./find_zotero_id.py
使用
运行服务
python src/server.py
服务将启动,并通过标准输入/输出监听 JSON-RPC 请求。
测试服务
./simple_test.py
此操作将运行一系列测试,以验证服务是否正常工作。
与 AI 应用集成
Zotero MCP 服务可与支持模型上下文协议的 AI 应用集成。详细示例请参阅 USAGE_GUIDE.md 文件。
可用资源
zotero://collections:Zotero 文库中的分类列表zotero://items/top:Zotero 文库中的顶级条目zotero://items/recent:Zotero 文库中最近添加或修改的条目zotero://collections/{collection_key}/items:特定 Zotero 分类中的条目zotero://items/{item_key}:特定 Zotero 条目的详细信息zotero://items/{item_key}/citation/{style}:特定 Zotero 条目按指定样式生成的引文
可用工具
search_items:搜索 Zotero 文库中的条目get_citation:获取特定条目的引文add_item:向 Zotero 文库添加新条目get_bibliography:获取多个条目的参考书目create_collection:在 Zotero 文库中创建新分类update_item:更新 Zotero 文库中的现有条目delete_item:从 Zotero 文库中删除条目get_item_types:获取所有可用 Zotero 条目类型的列表get_item_fields:获取特定条目类型的可用字段
文档
更多详细信息请参阅:
USAGE_GUIDE.md:全面的使用指南test_client.py:交互式测试客户端simple_test.py:简单测试脚本find_zotero_id.py:用于查找 Zotero ID 的辅助脚本
许可证
MIT
贡献
欢迎贡献!欢迎提交 Pull Request。
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。