Zotero MCP 教學
讓 AI 直接讀你的文獻庫
Vista Cheng|researcher.tw
你上一次真正用到 Zotero 裡的文獻,是什麼時候?
不是「加進去」,是「用到」。
你的文獻庫其實是死的
八百篇文獻躺在那裡,有書目、有 PDF、有你當年畫的線。但你要寫文獻回顧時,還是關鍵字搜尋、一篇一篇點開、看標題想不起來內容。
半小時過去,你只確認了五篇文獻的相關性。
卡住的是中間那段轉換
📌 你腦子裡的問題
- 我庫裡有哪些文獻可以支持這個論點
- 這幾篇的衡量指標有什麼不同
- 它們共同的研究限制是什麼
- 哪個角度是它們都沒處理的
🔵 你打得出來的關鍵字
- 社群媒體
- 行銷成效
- 博物館
- 就這樣,沒了
這堂課的三個承諾
一、不叫你背任何指令語法;二、不叫你把研究判斷交給 AI;三、你會帶走一套裝在自己電腦裡、能讀自己文獻庫的研究副駕駛。
今天的四段
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01
認識 Zotero MCP
MCP 是什麼,它能做與不能做什麼
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02
安裝
四個步驟,三道驗收,一個最容易卡的關卡
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03
工具與問法
37 支工具的分類,十句可以照抄的問法
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04
應用與紀律
四種研究情境,五個雷點,三條倫理線
01
認識 Zotero MCP
MCP 是什麼
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全名 Model Context Protocol
Anthropic 在 2024 年底提出的開放標準
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一句話理解
AI 助理與外部資料源之間的通用插座
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在它之前
想讓 AI 讀 Zotero,得自己寫程式撈資料再貼進對話框
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在它之後
任何支援 MCP 的 AI 都能直接接上任何 MCP 伺服器
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學一次就夠
Obsidian、Notion、Google Drive 都是同一套邏輯
Zotero MCP 做的三件事
接上你的資料庫
書目、標籤、附件、註記都查得到
翻譯成 AI 讀得懂的格式
AI 拿到的是結構化 Markdown,不是一堆 SQL 欄位
提供 37 支工具給 AI 選
你不必記名稱,AI 自己選該叫哪支
它能做什麼
查詢文獻
用主題、作者、年份、標籤、分類找文獻
讀取書目
期刊、卷期、頁碼、DOI、摘要一次拉齊
精讀全文
抽出 PDF 全文,針對內容回答問題
彙整畫線
把散在各篇的 highlight 集中重組成筆記
產生引用
APA、MLA、Chicago、BibTeX 一鍵輸出
語意搜尋
用概念而非關鍵字找論文(需額外安裝)
它不能做什麼
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本機模式只能讀
新增、修改、刪除、附加檔案這幾類叫不動
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讀不到不存在的東西
沒掛 PDF 就沒有全文,沒畫線就沒有註記
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Zotero 必須開著
本機 API 是 Zotero 自己起的伺服器,關掉就全失效
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它不會替你思考
哪幾篇構成你的理論對話對象,是你的學術判斷
先講清楚這條界線
本機 API 是唯讀的。你不能叫它幫你匯入 PDF,也不能叫它補齊缺失的 DOI。要開放寫入,得另外申請 API key,而開了之後,AI 也就有能力刪你的資料。
02
安裝
動手之前,先確認四件事
安裝四步驟
裝 uv
Python 的套件管理工具,Zotero MCP 用它安裝最省事
裝 Zotero MCP 伺服器
套件名是 zotero-mcp-server,不是 zotero-mcp
打開 Zotero 的本機 API
這一步最容易卡住,下下頁單獨講
把 MCP 註冊給 Claude Code
註冊完必須重新啟動才看得到工具
第一步與第二步:兩行指令
# 裝 uv
brew install uv
# 裝 Zotero MCP(含語意搜尋,體積較大)
uv tool install 'zotero-mcp-server[semantic]'
# 只要基本功能的話
uv tool install zotero-mcp-server
安裝完成後,執行檔會落在 ~/.local/bin/zotero-mcp
第三步:整個流程最容易卡的一關
Zotero 9 的本機 API 預設關閉,而且開關不在圖形介面裡,要直接改設定檔。
設定檔在 profile 資料夾,跟你的資料庫資料夾不是同一個地方。
很多人在這裡繞了大圈。
第三步:改 prefs.js
// 檔案位置(macOS)
// ~/Library/Application Support/Zotero/Profiles/xxxxxxxx.default/prefs.js
user_pref("extensions.zotero.httpServer.enabled", true);
user_pref("extensions.zotero.httpServer.localAPI.enabled", true);
改檔期間 Zotero 必須完全關閉,否則存檔會被覆蓋。改完重開 Zotero。
第四步:註冊給 Claude Code
claude mcp add zotero --scope user \
-e ZOTERO_LOCAL=true \
-e ZOTERO_LIBRARY_ID=你的UserID \
-e ZOTERO_LIBRARY_TYPE=user \
-- ~/.local/bin/zotero-mcp serve
ZOTERO_LOCAL 走本機 API;LIBRARY_TYPE 個人填 user,群組填 group。註冊完要重啟 Claude Code。
三道驗收:都過才算裝完
常見卡點與處理
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curl 回 000
Zotero 沒開,或兩個 pref 沒設對
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看不到 zotero 工具
沒重啟 Claude Code,或執行檔路徑打錯
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查詢回 No items found
LIBRARY_ID 填錯,連到了空的資料庫
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語意搜尋說不可用
裝的是基本版,回頭裝 semantic 版並跑 zotero-mcp update-db
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全文回傳一堆亂碼
PDF 是掃描檔沒做過 OCR,抽不出文字層
03
工具與問法
37 支工具的六大分類
查詢與導覽 11 支
找條目、找分類、找標籤、列最近加入
閱讀 7 支
拉書目、讀全文、只讀指定頁、看 PDF 目錄
註記與筆記 7 支
撈畫線、彙整主題筆記、讀條目筆記
產出 1 支
參考文獻、內文引註與 BibTeX
管理 9 支
增修刪條目與分類,多數需要寫入權限
系統 2 支
重建語意索引、查索引狀態
這一段只有一句重點
不要學指令,要學問法。你用完整的中文句子問,AI 自己決定要呼叫哪一支工具。
示範一:找對話對象
我在寫一篇談社群媒體行銷成效的論文,我的 Zotero 裡有哪些文獻可以當作理論對話對象?各說明一句為什麼相關。
AI 呼叫 zotero_get_collection_items 與 zotero_search_items,回傳庫裡的相關文獻清單,並逐篇說明相關理由。
關鍵在最後那句「說明為什麼相關」。少了它,AI 只會給你一份清單;加上它,AI 必須給理由。
示範二:一鍵生成參考文獻
把剛才那幾篇輸出成 APA 第七版的參考文獻清單。
AI 呼叫 zotero_export_bibliography,套用 Zotero 內建的 CSL 引擎輸出。換成 MLA、Chicago、IEEE 或 BibTeX 都是同一句話改一個詞。
這一招取代的是研究生手工排參考文獻的那兩個小時。
十句問法速查(前五句)
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盤點
我的 Zotero 有幾筆、分成哪些 collection、各有多少篇
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找對話對象
我在寫 X,庫裡有哪些文獻可以對話,各說明為什麼
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拉書目
某某某某年那篇的完整書目資料,包含 DOI 跟摘要
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生參考文獻
把這幾篇輸出成 APA 第七版
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精讀
讀這篇全文,告訴我研究問題、方法、樣本、主要發現
十句問法速查(後五句)
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撈畫線
把我在這篇畫的重點撈出來,依主題分組整理成筆記
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跨文獻比較
這三篇的衡量指標有什麼不同?做成表格
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找研究缺口
這些文獻共同的限制是什麼?哪個角度都沒處理
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依標籤盤點
列出標了「待讀」的文獻,依年份排,標出有無 PDF
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投稿前檢查
這個 collection 有哪些條目缺 DOI、頁碼或出版年
116,000
一次全文讀取抽出的字元數
04
應用與紀律
十句問法換掉的五件事
傳統做法
- 關鍵字搜尋,一篇一篇點開判斷
- 手工複製書目欄位,還可能複製錯欄
- 手工排參考文獻,兩小時
- 畫的線散在各個 PDF 裡
- 跨文獻比較靠腦力與便利貼
用 Zotero MCP
- 用完整問句問,AI 給出相關性理由
- 一句話拉出完整書目
- 一句話輸出,換格式再一句
- 一次撈齊,依主題重組成筆記
- 一句話出比較表
四種進階應用
寫論文
圈出對話對象,做成五欄比較表,再問研究缺口。三步跑完你有骨架,血肉自己長
回覆審稿
被說文獻不夠新時,先查庫裡 2020 年後的相關文獻。多數情況你本來就有
備課排讀物
從一個 collection 排出十八週指定讀物,並說明遞進邏輯
串接知識庫
Zotero 管書目與畫線,筆記庫管想法,AI 在兩者之間搬運
五個一定會踩到的雷
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你的庫可能根本沒有 PDF
外掛一鍵抓下來的常是網頁快照,全文品質會很差
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全文讀取會吃掉整段對話
能只讀指定頁就不要讀全文
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掃描檔沒有文字層
老論文的 PDF 沒 OCR,AI 讀不出任何字
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本機模式唯讀
想叫 AI 幫忙整理文獻庫時會撞上這條
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中文書目的作者欄常是髒的
匯入時帶進多餘標點,輸出 APA 會跟著跑出來
現場練習:十五分鐘
- 1 在自己的電腦上完成安裝,用你自己的文獻庫跑出一份 APA 參考文獻清單。
- 2 先跑完三道驗收,沒過不要往下走
- 3 挑一個你最熟的 collection,問 AI 這裡面有哪些文獻
- 4 接著要求輸出成 APA 第七版
- 5 輸出後自己校對一次,看有沒有髒掉的作者欄位
今日學習回顧
帶走這一句
AI 搜的是你自己讀過、自己歸過類的文獻,不是網路上的陌生資料。文獻庫愈用心,工具就愈強。
最後三條倫理線
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AI 摘要不等於你讀過
引用之前,關鍵段落請自己看過原文。錯誤掛的是你的名字
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研究判斷不外包
理論對話、研究缺口、你的貢獻,這些是研究者的核心工作
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該揭露就揭露
寫清楚用在哪一步,這對你有利而不是不利
謝謝您的時間
Vista Cheng(鄭緯筌)
AI 應用講師|寫作教練
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