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项目简介
- 该仓库实现了一个基于 MCP（Model Context Protocol）的后端服务，结合 Zotero 本地库，向 AI 客户端（如 Claude Desktop、Cherry Studio 等）提供资源读取、工具调用和提示渲染等能力。服务器以流式 HTTP 传输方式进行 JSON-RPC 风格的通信，主体以 Zotero 插件内嵌的 MCP 服务实现为核心。
主要功能点
- 集成 MCP 服务器：在 Zotero 插件中内置一个可运行的 MCP 服务，支持初始化、工具列出、工具调用、资源与提示获取等核心能力。
- 资源与内容获取：提供对 Zotero 项目、集合、附件、笔记、引用等内容的检索、摘要、全文本提取等能力，包含 PDF、HTML/文本等多种内容源的处理。
- 工具注册与执行：暴露多种工具以供 LLM 调用，例如文献检索、条目详情、注释获取、全文本检索等。
- Prompt 与模板：支持渲染与返回提示、模板以及与客户端交互的上下文信息。
- 本地化与 UI 支撑：内置多语言支持、Zotero 插件偏好设置、Preference 页签与客户端配置向导等。
- 安全与本地性：本实现设计为本地化运行，数据仅在本地 Zotero 库中处理，尽量减少外部传输。
安装步骤
1. 安装 Zotero，并从 Releases 下载 zotero-mcp 插件的 xpi 文件，按照插件安装流程添加到 Zotero。
2. 在 Zotero 的插件偏好中启用 MCP 服务器，默认端口为 23120。
3. 通过插件偏好中的“Generate Client Configuration”按钮为 AI 客户端生成连接配置（不同客户端会提供不同的配置示例）。
4. 将 AI 客户端配置指向本地服务器：http://127.0.0.1:23120/mcp，确保 Zotero 与插件正在运行。
5. 启动 AI 客户端，使用 Streamable HTTP 传输方式连接并调用 MCP 提供的工具。
服务器配置（给 MCP 客户端的连接信息说明）
- 注意：本实现的 MCP 服务直接嵌入到 Zotero 插件中运行，因此没有独立的服务器进程启动命令。客户端需要提供以下信息以建立连接：
  - serverName（服务器名称）：zotero
  - transport（传输协议）：streamable_http
  - url（服务器端点）：http://127.0.0.1:23120/mcp
- 说明：该配置对应插件内置的流式 MCP 服务器，端口和端点可在插件偏好中修改，客户端连接后即可通过 MCP JSON-RPC 调用工具、读取资源、获取提示等。
- 参考示例（仅用于理解，实际使用请以客户端配置界面提供的版本为准）：
  - serverName: zotero
  - transport: streamable_http
  - url: http://127.0.0.1:23120/mcp
基本使用方法
- 启动阶段：确保 Zotero 已开启并加载 zotero-mcp 插件，偏好设置中开启 MCP 服务器。
- 客户端连接：在 AI 客户端的 MCP 配置中，使用上述 serverName/transport/url 信息建立连接。
- 常用操作：LLM 通过 MCP 的工具列表调用相关功能（如文献检索、获取参考项详情、读取注释等），并获得结构化响应与上下文信息。
- 安全与隐私：本地化处理，数据不会主动暴露到外部网络，除非客户端另行配置。
备注
- 本实现提供丰富的后端能力，包含对文献、注释、集合、全文检索、内容分块等复杂场景的支持，适合需要在本地 Zotero 库上进行深度 AI 助理任务的场景。

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