docsagent/docsagent

解決的問題

DocsAgent MCP 為 AI 代理（如 Claude Desktop、Cursor 或 Cline）提供了一種與使用者本地 Zotero 研究資料庫互動的方式。它解決了在維持嚴格本地隱私與高速檢索的同時，讓 LLM 訪問數千份學術 PDF 與筆記的問題，避免了將敏感研究資料上傳至雲端服務的需要。

工作原理

此系統採用三層架構：

1. MCP Shell：使用 TypeScript 或 Python 實作的包裝器，實作 Model Context Protocol，為 AI 客戶端提供呼叫工具的標準化介面。
2. DocsAgent Core：以背景服務形式執行的 C++ 搜尋引擎。它直接從本機讀取 Zotero 資料庫（zotero.sqlite）與儲存檔案，建立全文 BM25 索引。
3. Zotero Local API：由 Shell 使用，用於將寫入作業（如新增筆記或匯入項目）協調回 Zotero 資料庫中。

適用對象

使用 Zotero 管理文獻的研究人員、學者與學生，希望使用 AI 代理搜尋、摘要與整理論文，同時不犧牲資料隱私。

主要特色

• 高效率：使用原生 C++ 核心，即使在包含超過 1,000 個 PDF 的資料庫中，平均檢索延遲僅約 15ms。
• 本地優先隱私：PDF 與資料庫檔案永遠不會離開本機。
• 完整的工具集：包含 8 個 MCP 工具，支援讀取（搜尋、取得內容/元資料、列出資料庫）與寫入（匯入項目、新增筆記、批次修改標籤/資料夾）。
• 寫入安全性：三層安全閘門可防止意外修改，寫入動作需明確設定與確認。
• 彈性部署：支援 stdio 用於本地客戶端，也支援流式 HTTP 用於遠端部署，具備 RBAC 與 OAuth 2.0 支援。