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Zotero MCP
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Zotero MCP

Zotero MCPは、Zotero研究ライブラリとClaudeなどのAIアシスタントを接続するツールで、Model Context Protocolを通じて論文検索、要約生成、引用分析、PDF注釈抽出などの機能を実現します。
研究とデータ知識管理と記憶#文献管理#AIアシスタント#PDF注釈#研究ツール.Python
2.5ポイント
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概要

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コンテンツ詳細

代替品

Zotero MCPとは？

Zotero MCPは、Model Context Protocol (MCP) を通じてあなたのZotero研究ライブラリとAIアシスタント（Claude、Cherry Studio、Cursorなど）を接続するツールです。これにより、あなたは研究資料を簡単に検索、分析、利用することができます。

Zotero MCPをどのように使用するか？

数ステップで使用を開始できます。まずZotero MCPをインストールし、次にAIアシスタントに設定し、最後に研究ライブラリの探索を開始します。

適用シナリオ

Zotero MCPは、研究文献を効率的に管理し、PDF注釈を抽出し、要約を生成し、クロスプラットフォームでの協力を必要とする研究者に適しています。

主要機能

あなたのライブラリを検索する
タイトル、著者、または内容で研究文献を検索します。
あなたのコンテンツにアクセスする
詳細なメタデータ、全文コンテンツ、および添付ファイルを取得します。
注釈を処理する
直接PDF注釈を抽出し、検索することができ、複数の形式をサポートします。
柔軟なアクセス方法
ローカル方法とクラウドAPI方法があり、オフラインおよびリモートでの協力をサポートします。
PDF注釈抽出
直接PDFファイルから注釈を抽出し、画像注釈をサポートします。
利点
ZoteroとAIアシスタントをシームレスに統合する
ローカルおよびリモートアクセスをサポートする
強力な注釈抽出機能
クロスプラットフォームでの協力に適している
制限
Zotero 7以上のバージョンが必要です
PDF全文の抽出は著作権の制限を受ける場合があります
安定したネットワーク環境に依存します

使い方

Zotero MCPをインストールする
Smithery、uv、またはpipを通じてZotero MCPをインストールします。
AIアシスタントを設定する
あなたのAIアシスタントにZotero MCPの設定を追加します。
使用を開始する
ZoteroとAIアシスタントを起動し、研究ライブラリの探索を開始します。

使用例

機械学習論文を検索する
Zotero内で機械学習に関する最新の論文を検索します。
PDF注釈を抽出する
PDFファイルからすべての注釈を抽出します。

よくある質問

なぜ検索結果が見つからないのですか？
ライブラリに接続できない問題をどのように解決するのですか？
なぜPDF全文が利用できないのですか？

関連リソース

Zotero公式ウェブサイト
Zoteroの公式ウェブサイトです。
Zotero MCPドキュメント
Zotero MCPの公式ドキュメントです。
Better BibTeXプラグイン
ZoteroのBIBTEXサポートを強化します。

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": "zotero-mcp",
         "env": {
           "ZOTERO_LOCAL": "true"
         }
       }
     }
   }

{
  "mcpServers": {
    "zotero": {
      "name": "zotero",
      "type": "stdio",
      "isActive": true,
      "command": "zotero-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "ZOTERO_LOCAL": "true"
      }
    }
  }
}
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。

代替品

K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP（モデルコンテキストプロトコル）サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
8.2K
5ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
8.9K
5ポイント
C
Cipher
Cipherは、プログラミングAIエージェント向けに設計されたオープンソースのメモリ層フレームワークです。MCPプロトコルを通じてさまざまなIDEとAIコーディングアシスタントと統合し、自動記憶生成、チーム記憶共有、デュアルシステム記憶管理などの核心機能を提供します。
TypeScript
0
5ポイント
A
Apple Health MCP
SQLでAppleの健康データをクエリするためのMCPサーバーで、DuckDBをベースにした効率的な分析をサポートし、自然言語クエリと自動レポートの生成が可能です。
TypeScript
7.0K
4.5ポイント
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
12.2K
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
10.0K
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
10.1K
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
13.5K
5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
12.4K
4.5ポイント
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
16.2K
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
44.1K
4.7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
23.5K
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
12.0K
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#
14.9K
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
14.6K
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
21.4K
4.5ポイント
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