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해결하는 문제

DocsAgent MCP는 AI 에이전트(Claude Desktop, Cursor, Cline 등)가 사용자의 로컬 Zotero 연구 라이브러리와 상호작용할 수 있는 방법을 제공합니다. LLM이 수천 개의 학술 PDF와 노트에 접근할 수 있도록 하면서도, 엄격한 로컬 프라이버시와 고속 검색을 유지하며 클라우드 서비스에 민감한 연구 데이터를 업로드할 필요 없이 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 시스템은 3계층 아키텍처를 사용합니다:

1. MCP Shell: TypeScript 또는 Python으로 구현된 래퍼. Model Context Protocol를 구현하여 AI 클라이언트가 도구를 호출할 수 있는 표준화된 인터페이스를 제공합니다.
2. DocsAgent Core: 백그라운드 서비스로 실행되는 C++ 검색 엔진. 로컬 머신에서 직접 Zotero 데이터베이스(zotero.sqlite)와 저장 파일을 읽어 전체 텍스트 BM25 인덱스를 구축합니다.
3. Zotero Local API: 쉘에서 라이브러리에 쓰기 작업(노트 추가, 항목 가져오기 등)을 조정하기 위해 사용됩니다.

대상 사용자

Zotero를 사용하여 문헌을 관리하고, AI 에이전트를 활용해 논문을 검색, 요약, 정리하고 싶은 연구자, 학자, 학생들입니다.

주요 특징

• 고성능: 네이티브 C++ 코어를 사용해 1,000개 이상의 PDF를 포함한 라이브러리에서도 평균 15ms의 검색 지연을 달성합니다.
• 로컬 우선 프라이버시: PDF 및 데이터베이스 파일은 로컬 머신에서 절대 이동하지 않습니다.
• 포괄적인 도구 세트: 8개의 MCP 도구를 제공합니다. 읽기(검색, 콘텐츠/메타데이터 가져오기, 라이브러리 목록 보기)와 쓰기(항목 가져오기, 노트 추가, 일괄 태그/컬렉션 수정) 기능을 모두 포함합니다.
• 쓰기 안전성: 3단계 안전 게이트를 통해 실수로 인한 수정을 방지합니다. 쓰기 작업은 명시적인 구성과 확인이 필요합니다.
• 유연한 배포: 로컬 클라이언트용 stdio와 RBAC 및 OAuth 2.0 지원을 갖춘 스트리밍 HTTP를 통한 원격 배포를 모두 지원합니다.