Zotero MCP 서버

v4.0부터 Zotero MCP 서버는 DocsAgent를 기반으로 구축되어 AI 에이전트가 Zotero 라이브러리에서 논문을 연결하고 검색할 수 있게 해줍니다.

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 →

설정하려면 다음 중 하나를 MCP 설정에 추가하세요.

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": []
    }
  }
}

참고: 두 셸은 ~/.docsagent/config.json 파일 하나를 공유합니다(DOCSAGENT_CONFIG 로 경로를 바꿀 수 있습니다). Zotero 데이터 디렉터리가 기본값 ~/Zotero 가 아니라면 그곳에 zoteroDataDir 를 설정하고, 쓰기 도구를 등록하려면 enableWrites 를 true 로 설정하세요.

v0.3.4부터 v0.5.1까지 PapersGPT는 MCP 서버를 지원합니다. 즉, ChatWise, Cherry Studio, Cursor, Gemini CLI 등 MCP SSE 서버를 지원하는 모든 챗봇 클라이언트가 PapersGPT를 통해 Mac, Windows, Linux 시스템의 개인 Zotero 라이브러리에 연결할 수 있습니다.

PapersGPT를 통해 인기 AI 챗봇에서 개인 Zotero 라이브러리에 접근하는 방법은?

Zotero에 PapersGPT 플러그인을 설치하고 Zotero를 다시 시작하세요

PapersGPT 설치 방법을 모르시는 경우 이 페이지를 참조하시고, MCP 서버 사용 시 Zotero가 열려 있는지 확인하세요.

AI 챗봇에서 PapersGPT MCP 서버 구성

여기서는 AI 챗봇 ChatWise를 예로 들어, PapersGPT MCP 서버에 대한 설정을 아래 그림과 같이 구성할 수 있습니다:

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채팅 대화 구성에서 PapersGPT의 MCP 서버에 연결 중임을 확인하세요.

ChatWise, Cherry Studio 등 일부 챗봇에서는 채팅 대화 상자 하단에 MCP 연결 사용 여부를 확인하는 옵션이 있습니다. 채팅 대화 전에 다시 확인해야 합니다. 반면 Gemini Cli와 같은 일부 챗봇에서는 한 번 구성되면 모두 자동으로 트리거됩니다. 여기서도 ChatWise를 예로 들면, 구체적인 구성은 다음과 같습니다:

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사고형 대규모 언어 모델을 선택하고 Zotero와 관련된 프롬프트를 입력하세요

LLM이 MCP 서버를 자동으로 호출하려면 채팅 시 GPT 5, Gemini 2.5 thinking, DeepSeek V3.1, Qwen3 Next 80B A3B Thinking 등의 사고형 모델을 선택해야 합니다. 사고형 모델 선택 외에도 'Zotero에서 ***에 관한 논문 검색', '내 Zotero에서 ***에 관한 논문 가져오기'와 같은 프롬프트를 입력해야 합니다. 입력하는 쿼리에는 스마트 LLM이 PapersGPT MCP 서버를 자동으로 호출하도록 트리거하기 위해 'Zotero'라는 단어가 포함되는 것이 좋습니다. 여기서도 ChatWise를 예로 들어, OpenRouter가 제공하는 Qwen3 Next 80B A3B Thinking 모델을 선택한 경우의 응답 결과는 다음과 같습니다:

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ChatWise에서는 MCP 서버가 호출될 때 수동으로 확인하고 트리거하도록 사용자에게 알립니다.

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PapersGPT Zotero MCP 서버의 핵심 기능

제목, 작성자, 태그, 요약, 노트, 주석, 컬렉션 등 문서 메타데이터의 BM25 전체 텍스트 검색.

search 도구는 제목, 저자, 태그, 초록, 노트, 주석, 컬렉션을 대상으로 BM25 전문 검색을 수행하며 태그, 연도 범위, 항목 유형, 저자, 컬렉션으로 필터링할 수 있습니다. get_content 는 질문에 답하는 순위화된 구절 또는 PDF 전문을 반환하고, get_metadata 는 초록·주석·인용(BibTeX, CSL-JSON, 서식 지정)을 덧붙입니다.

Zotero를 열지 않고 라이브러리 읽기

엔진이 ~/Zotero/zotero.sqlite 와 storage/ 디렉터리를 직접 읽으므로 Zotero를 닫아 둬도 검색과 조회가 계속 동작합니다. 1,000편이 넘는 PDF 라이브러리에서도 쿼리당 약 15밀리초입니다. 쓰기 도구(항목 가져오기, 노트 추가, 태그·컬렉션 일괄 편집)만 Zotero 로컬 API를 거치므로 Zotero가 실행 중이어야 합니다.

상주하는 C++ 검색 코어가 만드는 압도적 속도

색인과 검색 엔진은 극한의 효율을 위해 C++로 작성되었고 백그라운드 서비스로 실행됩니다. MCP 셸 자체는 JavaScript(npm)와 Python(PyPI)용으로 제공되며, 하나만 또는 둘 다 같은 코어 위에서 사용하면 됩니다.