Zotero MCPサーバー

v4.0以降、Zotero MCPサーバーは DocsAgent上に構築されており、AIエージェントがZoteroライブラリ内の論文に接続して検索できるようになります。

Detailed Guide Available:

Check out our guide to Zotero MCP Server: JavaScript and Python shells over a resident C++ core, with no need to open Zotero.

Read the Zotero MCP Server Guide →

設定するには、以下いずれかをMCP設定に追加します。

1. JavaScript / Node (npm) — start the search core, then register the server:

npx @docsagent/docsagent start
{
  "mcpServers": {
    "docsagent-zotero": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@docsagent/docsagent"
      ]
    }
  }
}

2. Python (3.10+) — same tools, same C++ core:

pip install docsagent-mcp
docsagent-mcp core start
{
  "mcpServers": {
    "docsagent-zotero": {
      "command": "docsagent-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

注:どちらのシェルも同じ設定ファイル ~/.docsagent/config.json を共有します(DOCSAGENT_CONFIG で差し替え可能)。Zoteroのデータディレクトリがデフォルトの ~/Zotero でない場合はそこで zoteroDataDir を設定し、書き込みツールを登録したい場合は enableWrites を true にしてください。

v0.3.4からv0.5.1まで、PapersGPTはMCPサーバーをサポートしています。つまり、ChatWise、Cherry Studio、Cursor、Gemini CLIなど、MCP SSE Serverをサポートする任意のチャットボットクライアントが、PapersGPTを通じてMac、Windows、Linuxシステム上の個人のZoteroライブラリに接続できます。

PapersGPTを通じて人気のAIチャットボットで個人のZoteroライブラリにアクセスする方法は?

ZoteroにPapersGPTプラグインをインストールしてZoteroを再起動

PapersGPTのインストール方法がわからない場合は、このページをご覧いただき、MCPサーバーを使用する際にZoteroが開いていることを確認してください。

AIチャットボットでPapersGPT MCPサーバーを設定

ここでは、AIチャットボットChatWiseを例に取ります。PapersGPT MCPサーバーの設定を以下の図のように構成できます:

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チャットダイアログ設定で、PapersGPTのMCPサーバーに接続していることを確認します。

ChatWise、Cherry Studioなどの一部のチャットボットでは、チャットダイアログボックスの下部にMCP接続を使用するかどうかを確認するオプションがあります。チャット会話の前にもう一度確認する必要があります。一方、Gemini Cliなどの一部のチャットボットでは、一度設定するとすべて自動的にトリガーされます。ここでもChatWiseを例に取ります。具体的な設定は以下の通りです:

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思考型大規模言語モデルを選択し、Zoteroに関連するプロンプトを入力

LLMがMCPサーバーを自動的に呼び出すためには、チャット時にGPT 5、Gemini 2.5 thinking、DeepSeek V3.1、Qwen3 Next 80B A3B Thinkingなどの思考型モデルを選択する必要があります。思考型モデルの選択に加えて、'Zoteroで***に関する論文を検索'、'Zoteroで***に関する論文を取得'などのプロンプトを入力する必要があります。入力するクエリには、スマートLLMがPapersGPT MCPサーバーを自動的に呼び出すようにトリガーするために、'Zotero'という単語を含めることが望ましいです。ここでもChatWiseを例に、OpenRouterが提供するQwen3 Next 80B A3B Thinkingモデルを選択した場合の応答結果を以下に示します:

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ChatWiseでは、MCPサーバーが呼び出される際に、手動で確認してトリガーするようにユーザーに通知されます。

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PapersGPT Zotero MCPサーバーの主な機能

タイトル、作成者、タグ、要約、ノート、注釈、コレクションなどのドキュメントメタデータのBM25全文検索。

search ツールはタイトル、著者、タグ、要約、ノート、注釈、コレクションを対象にBM25全文検索を行い、タグ、年範囲、アイテム種別、著者、コレクションで絞り込めます。get_content は質問に答える順位付けされたパッセージ、またはPDF全文を返し、get_metadata は要約・注釈・引用(BibTeX、CSL-JSON、整形済み)を付加します。

Zoteroを開かずにライブラリを読む

エンジンは ~/Zotero/zotero.sqlite と storage/ ディレクトリを直接読み込むため、Zoteroを閉じていても検索と取得は動作します。1,000件を超えるPDFライブラリでも1クエリあたり約15ミリ秒です。書き込みツール(アイテムの取り込み、ノート追加、タグやコレクションの一括編集)だけはZoteroのローカルAPIを通るため、Zoteroの起動が必要です。

常駐するC++検索コアによる圧倒的な高速性

インデックス作成と検索のエンジンは極限の効率を求めてC++で書かれており、バックグラウンドサービスとして動作します。MCPシェル自体はJavaScript(npm)とPython(PyPI)で利用でき、どちらか一方でも両方でも、同じコア上で使えます。