litrev-mcp

关键词

Zotero 集成语义检索图谱检索知识图谱文献管理

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • 该仓库实现了一个完整的 MCP 服务器，遵循 Model Context Protocol (MCP) 标准，与 LLM 客户端进行 JSON-RPC 交互。服务器主体提供诸多工具（Tools），涵盖 Zotero、PubMed、Semantic Scholar、ERIC 的检索与管理；RAG 文献检索、文献摘要与嵌入存储；知识图谱（Argument Map）的构建、查询与可视化；以及工作流、设置向导、文档化等能力。服务器核心还负责会话管理、能力声明与多种传输方式的支持。

  • 主要功能点

    • MCP 服务实现与对外 API
    • Zotero 集成工具集：列表、创建集合、添加论文、更新状态、按状态筛选、检索、获取引用键等
    • 文献检索工具：PubMed、Semantic Scholar、ERIC 的检索与雪花结果
    • 知识管理与 RAG：本地知识库、嵌入管理、语义检索、GraphRAG 的子图遍历与证据收集
    • 文章与笔记工作流：保存笔记、检索笔记、分析笔记、列表管理、工作流模板
    • Argument Map（知识图谱）相关工具：主题、命题、关系、证据、冲突、可视化等
    • PDF 处理与转换：PDF 转 Markdown（Mathpix、pdfplumber）、PDF 处理（Inbox、迁移附件）
    • 数据库后端：DuckDB/MotherDuck 作为向量检索与图谱数据的核心数据存储
    • 配置与环境：Zotero、OpenAI、Anthropic、MotherDuck、Drive 等密钥与路径的管理与校验
    • 设置向导与项目创建：setup_check、setup_create_project 等工具，以简化部署和项目搭建

  • 安装步骤

    • 确保依赖环境：Python 3.10+、Zotero、Better BibTeX、Google Drive（Drive 文件夹同步）、必要的 API keys（ZOTERO_API_KEY、ZOTERO_USER_ID、OPENAI_API_KEY、MOTHERDUCK_TOKEN，及可选的 NC BI、Semantic Scholar API 等）
    • 获取代码并安装依赖（示例流程）
      • 使用包管理器安装并在开发模式下运行
    • 启动服务器
      • 直接运行服务器入口脚本：python -m litrev_mcp.server
      • 或在开发环境中将其作为一个服务启动，按需传入 --check 进行健康自检
    • 与 Claude/LLM 客户端对接
      • MCP 客户端需要将服务器配置成可访问的 JSON-RPC 服务端，具体配置见下方“服务器配置”部分

  • 服务器配置（MCP 客户端需要的连接信息） 以 JSON 形式描述一个准确的服务端配置项，包含服务器名称、启动命令及参数等，供 MCP 客户端在项目中使用的“服务器配置”示例（非代码，仅描述字段含义）： { "server_name": "litrev-mcp", "command": "python", "args": ["-m", "litrev_mcp.server"] } 注解：

    • server_name：在客户端用于标识的服务器名称，请保持和实际服务端名称一致，便于在 Claude Code 的 MCP 列表中区分
    • command：启动服务器的命令（这里使用 Python 解释器启动模块）
    • args：传给命令的参数，常见为模块路径启动，若需要可再追加 --check 以进行健康检查
    • 运行前提：确保环境变量配置完备（ZOTERO_API_KEY、ZOTERO_USER_ID、MOTHERDUCK_TOKEN，必要时还需 OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY 等），以及 Google Drive 路径可用
    • MCP 客户端不需要包含具体实现细节代码，仅使用上述配置信息即可连接到服务器并通过 MCP 调用工具

  • 基本使用方法

    • 启动与连接
      • 在服务器宿主环境中执行启动命令，确保服务器正常监听并可被 MCP 客户端访问
      • 配置好环境变量后，使用 MCP 客户端向 litrev-mcp 服务发起 JSON-RPC 请求，使用服务器暴露的 Tool 列表与 call_tool 入口执行对应操作
    • 常用工作流
      • 通过 Zotero 工具管理论文、集合、标签等
      • 使用 PubMed / Semantic Scholar / ERIC 进行文献丰富检索
      • 使用 RAG 搜索对论文全文进行语义检索
      • 构建或查询 Argument Map，跟踪论证结构与证据
      • 使用工作流工具记录 gaps、 pivots、策略等
    • 注意事项
      • MCP 服务需要长期运行，且嵌入向量检索涉及外部 API 调用，需配置好超时与速率限制
      • 某些功能（如 GraphRAG 的对话式 traversal）依赖 Anthropic/Claude API，需正确配置相关密钥
      • 生产环境应对敏感信息（API Keys、Token、Drive 权限等）进行妥善管理与权限控制

  • 关键词 Zotero 集成, 语义检索, 图谱检索, 知识图谱, 文献管理

  • 分类ID 6

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