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Zotero MCP

Zotero - MCPは、Model Context Protocol(MCP)とZotero文献管理ソフトウェアを統合するPythonサーバーで、AIアシスタントがユーザーのZotero文献ライブラリにアクセスしてクエリを実行できるようにします。
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Zotero MCPサーバーとは?

Zotero MCPサーバーを使用すると、MCPプロトコルを通じてZoteroライブラリとやり取りできます。文献を検索し、詳細情報を取得し、PDFの全文を抽出して、これらの内容をAIアシスタントのワークフローに簡単に統合できます。

Zotero MCPサーバーの使い方は?

Zotero MCPサーバーを設定して使用を開始するには、わずか数ステップです。まずサーバーをインストールし、次にAIツールでMCP接続を構成すると、文献ライブラリを探索し始めることができます。

適用シナリオ

Zotero MCPサーバーは、学術文献を迅速に検索する必要がある研究者、学生、専門家に最適です。研究資料をより効率的に管理し、AIと協力するのに役立ちます。

主要機能

文献検索キーワードでZoteroライブラリ内の文献を検索します。
文献メタデータの取得特定の文献の詳細なメタデータ情報(著者、発行年など)を取得します。
文献全文の取得文献のPDF全文内容を抽出し、さらなる分析に便利にします。

利点と制限

利点
複数のMCPクライアント統合をサポート
Zoteroライブラリの内容に迅速にアクセス
研究効率を向上
制限
ローカルAPIまたはWeb APIのサポートが必要
Zoteroソフトウェアの実行状態に依存

使い方

Zotero MCPサーバーのインストール
ドキュメントの説明に従ってサーバー環境をインストールして構成します。
AIツールの構成
AIツールにZotero MCPサーバーの設定を追加します。
使用開始
AIツールを通じてZotero MCP機能を呼び出し、文献の検索と取得を行います。

使用例

例1:文献検索キーワードで文献を検索し、関連する研究論文を見つけます。
例2:文献メタデータの取得特定の文献の詳細情報(著者、タイトル、発行日など)を取得します。
例3:文献全文の取得特定の文献のPDF全文を抽出し、さらなる分析に使用します。

よくある質問

ZoteroのローカルAPIを有効にするにはどうすればいいですか?
APIキーは必要ですか?
Zotero MCPサーバーをテストするにはどうすればいいですか?

関連リソース

Model Context Protocol公式サイト
MCPプロトコルとそのアプリケーションについて学びます。
Zotero公式ドキュメント
Zoteroソフトウェアの詳細な使用説明です。
GitHubプロジェクトページ
Zotero MCPサーバーのオープンソースコードリポジトリです。
インストール
以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "zotero": {
      "command": "uvx",
      "args": ["zotero-mcp"],
      "env": {
        "ZOTERO_LOCAL": "true",
        "ZOTERO_API_KEY": "",
        "ZOTERO_LIBRARY_ID": ""
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "zotero": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-e", "ZOTERO_API_KEY=PLACEHOLDER",
        "-e", "ZOTERO_LIBRARY_ID=PLACEHOLDER",
        "ghcr.io/kujenga/zotero-mcp:main"
      ],
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "zotero": {
      "command": "/path/to/zotero-mcp/.venv/bin/zotero-mcp"
      "env": {
        // Whatever configuration is desired.
      }
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。
M
MCP Server Airbnb
認証済み
Airbnbの宿泊施設検索と詳細照会のMCPサービス
TypeScript
244
4ポイント
A
Apple Notes MCP
Claudeデスクトップ版に対して、ローカルのApple Notesデータベースへのアクセスを提供するサーバーで、ノート内容の読み取りと検索をサポートします。
Python
202
4.3ポイント
M
MCP Server Weread
微信読書MCPサーバーは、微信読書のデータとAIクライアントをつなぐ軽量なサービスで、読書ノートとAIの深い対話を実現します。
TypeScript
365
4ポイント
M
MCP Obsidian
このプロジェクトは、ObsidianのLocal REST APIプラグインを通じてObsidianノートアプリとやり取りするMCPサーバーです。Obsidian内のファイルを操作および管理するためのさまざまなツールを提供し、ファイルのリスト表示、内容の取得、検索、内容の変更、ファイルの削除などが可能です。
Python
872
5ポイント
M
MCP Atlassian
MCPアトラシアンは、アトラシアンの製品(ConfluenceとJira)用に設計されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、クラウドとオンプレミスの両方のデプロイをサポートし、AIアシスタントの統合機能を提供します。
Python
1.2K
5ポイント
M
MCP Logseq Server
LogSeqノートアプリとのインタラクションに使用されるMCPサーバーで、ノートコンテンツを操作するためのさまざまなAPIツールを提供します。
Python
173
4.1ポイント
S
Solana Docs MCP Server
TypeScriptベースのMCPサーバーで、シンプルなノートシステムを実装し、ノートの作成と要約機能をサポートします。
TypeScript
108
4.2ポイント
U
UI TARS Desktop
認証済み
Changesetsは、マルチパッケージまたはシングルパッケージのコードベースのバージョン管理とリリースプロセスを管理するのに役立つ自動化ツールです。
TypeScript
13.0K
5ポイント
厳選MCPサービス
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
262
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
5.2K
4.7ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
289
4.5ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
715
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
80
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
552
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
1.7K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
276
4.5ポイント
AIbase
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