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基于模型上下文协议（MCP）的简化 Zotero 服务器，提供9个工具和4个研究提示，用于向大语言模型提供文献资源、检索、注释及导出等上下文能力，核心通过本地 Zotero 数据库与 API 进行交互。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地 Zotero 服务器实现，提供9个工具用于检索、读取、整理 Zotero 库中的条目，以及创建笔记等，并通过可扩展的提示模板支持研究工作流。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地 Zotero 参考文献后端服务器，面向大语言模型客户端提供统一的上下文资源、工具调用、以及可浏览的资源数据，支持本地 Zotero 数据读取、PubMed 集成、以及交互式的参考保存流程。服务器通过 MCP.JSON-RPC 进行通信，提供会话管理、能力声明，并可通过多种传输协议（如 stdio、SSE、WebSocket）对接 VS Code、Claude Desktop 等客户端。
基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务，暴露本地 Zotero 库的资源、工具和 Semantic Scholar 集成，供大语言模型客户端通过 JSON-RPC 进行交互与上下文获取。
基于 Model Context Protocol 的本地 MCP 服务器实现，集成到 Zotero 插件中，向 AI 客户端提供资源、工具和提示等上下文服务，并支持 Streamable HTTP 传输。
Zotero MCP服务器通过Model Context Protocol连接Zotero文献库与LLM客户端，提供文献检索、元数据和全文访问等工具。
Zotero MCP Server是一个连接Zotero文献管理软件与AI应用的桥梁，通过MCP协议提供文献资源访问和操作工具。
通过Model Context Protocol协议，将Zotero文献库连接到LLM应用，提供文献检索和信息获取工具。
Zotero MCP Server是一个Python实现的MCP服务器，它允许AI助手通过Model Context Protocol访问和操作您的Zotero文献库，提供文献检索、元数据和全文访问功能。
Zotero MCP Connector 允许 Claude 等 MCP 客户端访问本地 Zotero 知识库，提供文献检索、信息获取和 PDF 访问等功能。