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local-research-library-mcp

Name: local-research-library-mcp
Author: Hongyuan-Lu

by Hongyuan-Lu

Overview Schema Source Related Servers Discussions Admin

Python

Local

中文

简介

你是否遇到过这些情况：

AI 助手不知道你电脑上有哪些论文
记得看过某篇论文，但想不起文件名
想在一篇长论文里快速定位某个概念

Local Research Library MCP 就是为了解决这些问题而生的。它是一个本地 MCP 服务器，让 Cursor、Claude、Codex、Trae 等 AI Agent 能够直接浏览和搜索你电脑上的论文资料库。所有数据都留在本地，不会上传到任何地方。

工作原理

你的论文文件夹（PDF、BibTeX、Markdown ...）
        │
        ▼ 启动时自动扫描，每 30 秒检测新增文件
   ┌──────────┐
   │ 索引引擎  │  提取标题、作者、关键词、摘要、全文
   └────┬─────┘
        ▼
   ┌──────────┐
   │ SQLite   │  本地数据库 + 全文搜索
   └────┬─────┘
        ▼
   ┌──────────┐
   │ MCP 服务  │  通过 stdio 协议暴露给 AI 客户端
   └──────────┘

核心能力

能力	说明
浏览资料库	列出所有论文分类及每个分类的论文数量
全文搜索	跨所有论文搜索关键词，按相关度排序
论文详情	获取任意论文的标题、作者、年份、摘要、关键词
论文内搜索	在单篇论文中定位特定内容，返回匹配段落和页码

支持格式

格式	扩展名	可提取的元数据
PDF	`.pdf`	标题、作者、年份、关键词、摘要、全文
BibTeX	`.bib`	标题、作者、年份、期刊、DOI、摘要
RIS	`.ris`	标题、作者、年份、期刊、DOI、摘要
EndNote	`.enw`	标题、作者、年份、期刊、DOI、摘要
Markdown	`.md` `.markdown`	标题、全文
XML	`.xml`	标题、作者、年份、DOI、摘要

安全特性

🔒 只读：不会修改、删除或上传你的任何文件
🚀 自动索引：启动时自动扫描，每 30 秒检测新增文件，放入新论文即可搜索
🔍 智能排序：标题 > 关键词 > 摘要 > 作者 > 正文，多维度加权
🛡️ 路径安全：所有访问都限制在配置的论文文件夹内，防止越权读取

Related MCP server: context-bridge

安装与配置

需要 Python 3.11+。以下两种方式任选其一，按步骤操作即可。

方式一：uvx（推荐）

无需手动安装，uvx 会自动下载并运行。

第 1 步：安装 uv（如果没有）

pip install uv

第 2 步：添加 MCP 配置

在你的 MCP 客户端配置中加入：

{
  "mcpServers": {
    "research-library": {
      "command": "uvx",
      "args": ["local-research-library-mcp", "serve"],
      "env": {
        "RESEARCH_LIBRARY_ROOT": "<替换为你的论文文件夹路径>",
        "RESEARCH_LIBRARY_DB": "<替换为索引数据库路径>"
      }
    }
  }
}

方式二：pip 安装

第 1 步：安装

pip install local-research-library-mcp

第 2 步：添加 MCP 配置

在你的 MCP 客户端配置中加入：

{
  "mcpServers": {
    "research-library": {
      "command": "local-research-library-mcp",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "RESEARCH_LIBRARY_ROOT": "<替换为你的论文文件夹路径>",
        "RESEARCH_LIBRARY_DB": "<替换为索引数据库路径>"
      }
    }
  }
}

⚠️ 路径说明

请务必将配置中的 <替换为...> 替换为你电脑上的实际路径！

系统	`RESEARCH_LIBRARY_ROOT` 示例	`RESEARCH_LIBRARY_DB` 示例
Windows	`D:\\papers`	`D:\\papers\\.index\\library.db`
macOS / Linux	`/Users/yourname/papers`	`/Users/yourname/papers/.index/library.db`

RESEARCH_LIBRARY_DB 建议放在论文文件夹内的 .index 目录下。

使用

配置完成后，重启 AI 客户端，直接用自然语言问：

"帮我找关于 graph neural network 的论文"
"我有哪些论文分类？"
"在这篇论文里搜一下 attention mechanism"

工具

工具	说明
`list_collections`	列出所有文件夹分类及论文数量
`search_papers`	搜索论文（标题、关键词、摘要、正文）
`get_paper`	获取论文详细信息
`search_in_paper`	在单篇论文内搜索

搜索排序

匹配位置	分数
标题	+50~100
关键词	+35~45
摘要	+30~40
作者	+20~30
正文	+10~40

命令行

local-research-library-mcp serve          # 启动服务器
local-research-library-mcp index          # 手动索引
local-research-library-mcp index --force  # 强制重新索引
local-research-library-mcp status         # 查看状态

环境变量

变量	说明
`RESEARCH_LIBRARY_ROOT`	论文文件夹路径
`RESEARCH_LIBRARY_DB`	索引数据库路径
`RESEARCH_LIBRARY_LOG_LEVEL`	日志级别（默认 INFO）

English

简介

是否遇到过这些问题？

你的 AI 助手不知道你磁盘上有哪些论文
你记得读过某篇论文，但想不起文件名
你想在一篇长论文中快速定位某个概念

Local Research Library MCP 可以解决所有这些问题。它是一个本地 MCP 服务器，让 Cursor、Claude、Codex、Trae 等 AI Agent 能够直接浏览和搜索你的论文资料库。所有数据都保留在你的机器上——不会上传任何内容。

工作原理

Your papers folder (PDF, BibTeX, Markdown, ...)
        │
        ▼ Scans on startup, checks for new files every 30s
   ┌──────────┐
   │ Indexer   │  Extracts title, authors, keywords, abstract, full text
   └────┬─────┘
        ▼
   ┌──────────┐
   │ SQLite    │  Local database + full-text search (FTS5)
   └────┬─────┘
        ▼
   ┌──────────┐
   │ MCP Server│  Exposes tools to AI clients via stdio protocol
   └──────────┘

核心能力

能力	说明
浏览资料库	列出所有论文分类及数量
全文搜索	跨所有论文搜索，按相关度排序
论文详情	获取任意论文的标题、作者、年份、摘要、关键词
论文内搜索	在论文中查找特定内容，返回页码和片段

支持格式

格式	扩展名	可提取的元数据
PDF	`.pdf`	标题、作者、年份、关键词、摘要、全文
BibTeX	`.bib`	标题、作者、年份、期刊、DOI、摘要
RIS	`.ris`	标题、作者、年份、期刊、DOI、摘要
EndNote	`.enw`	标题、作者、年份、期刊、DOI、摘要
Markdown	`.md` `.markdown`	标题、全文
XML	`.xml`	标题、作者、年份、DOI、摘要

安全性

🔒 只读：绝不修改、删除或上传你的文件
🚀 自动索引：启动时扫描，每 30 秒检测新文件
🔍 智能排序：标题 > 关键词 > 摘要 > 作者 > 正文，多维评分
🛡️ 路径安全：所有访问均限制在配置的论文文件夹内

安装与配置

需要 Python 3.11+。选择以下两种方式之一，并按步骤操作。

方式一：uvx（推荐）

无需手动安装——uvx 会自动下载并运行。

第 1 步：安装 uv（如果没有）

pip install uv

第 2 步：添加 MCP 配置

将以下内容添加到你的 MCP 客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "research-library": {
      "command": "uvx",
      "args": ["local-research-library-mcp", "serve"],
      "env": {
        "RESEARCH_LIBRARY_ROOT": "<replace with your papers folder path>",
        "RESEARCH_LIBRARY_DB": "<replace with your index database path>"
      }
    }
  }
}

方式二：pip 安装

第 1 步：安装

pip install local-research-library-mcp

第 2 步：添加 MCP 配置

将以下内容添加到你的 MCP 客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "research-library": {
      "command": "local-research-library-mcp",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "RESEARCH_LIBRARY_ROOT": "<replace with your papers folder path>",
        "RESEARCH_LIBRARY_DB": "<replace with your index database path>"
      }
    }
  }
}

⚠️ 路径说明

你必须将上面的 <替换为...> 占位符替换为你电脑上的实际路径！

系统	`RESEARCH_LIBRARY_ROOT` 示例	`RESEARCH_LIBRARY_DB` 示例
Windows	`D:\\papers`	`D:\\papers\\.index\\library.db`
macOS / Linux	`/Users/yourname/papers`	`/Users/yourname/papers/.index/library.db`

RESEARCH_LIBRARY_DB 应放在你的论文文件夹下的 .index 目录中。

使用

配置完成后，重启你的 AI 客户端，并用自然语言提问：

"查找关于图神经网络的论文"
"我有哪些分类？"
"在这篇论文中搜索'注意力机制'"

工具

工具	说明
`list_collections`	列出所有文件夹及其论文数量
`search_papers`	搜索论文（标题、关键词、摘要、正文）
`get_paper`	获取论文详细信息
`search_in_paper`	在单篇论文中搜索

搜索排序

匹配位置	分数
标题	+50~100
关键词	+35~45
摘要	+30~40
作者	+20~30
正文	+10~40

命令行

local-research-library-mcp serve          # Start server
local-research-library-mcp index          # Manual index
local-research-library-mcp index --force  # Force re-index
local-research-library-mcp status         # Show status

环境变量

变量	说明
`RESEARCH_LIBRARY_ROOT`	论文文件夹路径
`RESEARCH_LIBRARY_DB`	索引数据库路径
`RESEARCH_LIBRARY_LOG_LEVEL`	日志级别（默认 INFO）

许可证

贡献

参见 CONTRIBUTING.md · 联系方式：hongyuanlu9@gmail.com

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivitySlowing

ResponsivenessNo issues

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中文

简介

工作原理

核心能力

支持格式

安全特性

安装与配置

方式一：uvx（推荐）

方式二：pip 安装

⚠️ 路径说明

使用

工具

搜索排序

命令行

环境变量

English

简介

工作原理

核心能力

支持格式

安全性

安装与配置

方式一：uvx（推荐）

方式二：pip 安装

⚠️ 路径说明

使用

工具

搜索排序

命令行

环境变量

许可证

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