プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

DocsAgent — Zotero, Obsidian & Apple Notes MCP Server

作者:docsagentバージョン 5.0.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.docsagent/docsagent

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Instant, private access to your knowledge base: Zotero, Obsidian, Apple Notes (macOS).

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 文書・表計算・事務作業

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: DOCSAGENT_CONFIG

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "docsagent": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@docsagent/docsagent"
      ],
      "env": {
        "DOCSAGENT_CONFIG": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add docsagent --env DOCSAGENT_CONFIG=your-value -- npx -y @docsagent/docsagent

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "docsagent": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@docsagent/docsagent"
      ],
      "env": {
        "DOCSAGENT_CONFIG": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "docsagent": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@docsagent/docsagent"
      ],
      "env": {
        "DOCSAGENT_CONFIG": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • DOCSAGENT_CONFIG env
    Path to the shared docsagent config file (default: ~/.docsagent/config.json)

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント docsagent で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

文書・表計算・事務作業のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2167件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2167件のうち45%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの2167件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

DocsAgent — Zotero, Obsidian & Apple Notes MCP Serverは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(5.0.1)がレジストリに届いたのは39 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.js, Python (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Excel MCP Server

作者:haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

パソコンで動く★ 4,276MIT5 日前更新
インストール

MCP Server for Excel

作者:sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

パソコンで動く★ 847MIT3 日前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

DocsAgent MCP — Zotero, Obsidian & Apple Notes for AI agents 📚⚡

DocsAgent gives AI agents instant, private access to your personal knowledge base. `docsagent` is the spec-driven MCP (Model Context Protocol) server that lets any AI agent — Claude Desktop, Cursor, Cline, Qwen Code, or any MCP client — search, read, and write your Zotero library, Obsidian vault, and Apple Notes (macOS) through a resident C++ search engine. BM25 full-text search + query-ranked passage retrieval over 1,000+ PDFs at ~15 ms, fully local (RAG-ready knowledge base).

  • 🔒 Local-first & private — the engine reads your Zotero library, Obsidian vault, and Apple Notes store directly on your machine. Your notes and PDFs never leave it.
  • 🗂 Three sources, one query — Zotero items/annotations/notes, Obsidian vaults, and Apple Notes (macOS only); mixed search fuses all three by reciprocal rank.
  • ⚡ Native C++ search core — inverted-index BM25 + passage ranking, millisecond lookup, low memory footprint (160–227 MB for a 1,500-paper library).
  • 🧩 8 MCP tools — 5 read + 3 write, with JSON-schema validated arguments, token budgets, result dedup, and a three-layer write safety gate.
  • 🌐 Two transports — stdio for local MCP clients, Streamable HTTP for remote deployment (origin checks, API-key / OAuth 2.0 token introspection, per-request RBAC, /health probe).
  • 🐍 Two shells, one core — this TypeScript package and a feature-equal Python wrapper ship the same tools over the same JSON-RPC contract.

Architecture

MCP Client (Claude Desktop / Cursor / Cline / Qwen Code / any MCP host)

│ stdio (local) or Streamable HTTP /mcp (remote) ▼ MCP shell ← this package (@docsagent/mcp-zotero / docsagent-mcp-zotero) · tool schemas (spec-driven), argument validation, token budget, dedup · write orchestration via the Zotero local API, write safety gate, RBAC · group-library sync via the Zotero Web API │ JSON-RPC 2.0 over HTTP ({coreHost}:{httpPort}/rpc, cpp-httplib) ▼ DocsAgent Core (resident C++ engine) · reads ~/Zotero/zotero.sqlite + storage/, an Obsidian vault, and (macOS) the Apple Notes store — directly on your machine · builds & serves one index per source (BM25 + passage ranking); mixed search (source "all") fuses them by reciprocal rank (RRF, k=60)

The shell never spawns the core during tool calls and never touches your source files. The core runs as a background service and stays available across MCP client restarts. Tool schemas and error codes: spec/.


Quick Start

1. Start the core
npx @docsagent/docsagent start           # spawn the bundled core for your platform

npx @docsagent/docsagent status # pid / endpoint / version

Python shell (same verbs, under the core subcommand):

pip install ./python                      # build the wheel locally (PyPI upload pending)

docsagent-mcp core start

(core stop / core restart also available. The core indexes every configured source — your Zotero data directory, your Obsidian vault, and (macOS) Apple Notes — and serves JSON-RPC on http://0.0.0.0:23120/rpc.)

2. Configure your MCP client

Claude Desktop / Cursor / Cline / Qwen Code (mcpServers):

{

"mcpServers": { "docsagent": { "command": "npx", "args": ["-y", "@docsagent/docsagent"] } } }

Python shell (same tools, same contract, installed from this repo) — mcpServers:

{

"mcpServers": { "docsagent-zotero-py": { "command": "docsagent-mcp" } } }

Install the Python package first (step 1) so docsagent-mcp is on your PATH.

On startup the shell connects to the core, loads sources, and checks index status. If the core is not running it fails fast with startup instructions — it never spawns anything.


MCP Tools (external API)

8 tools, 5 read + 3 write. Schemas are the single-sourced contract in spec/tools/*.json (mirrored into both packages); arguments are validated before handlers run and failures map to typed docsagent error codes.

list_sources

Every searchable source with capabilities, supported targets/includes/browse modes, filters, and document counts. Call this first.

Sources today: zotero (targets items, annotations, notes; collections/tags browse), obsidian (a vault — notes as items, folders/tags browse), and apple-notes (macOS only — the engine omits the source on other platforms). The vault is found at ~/Documents/Obsidian Vault (override with DOCSAGENT_OBSIDIAN_VAULT); Apple Notes is read from the system Notes store (override with DOCSAGENT_APPLE_NOTES_DB).

search

Cross-entry search over one source (items, annotations, and notes).

ParameterTypeNotes
querystringplain keywords or phrases; required unless mode=grep
moderelevance \grepBM25 relevance by default; grep scans for a literal pattern without tokenization or ranking
patternstring, required when mode=grepliteral string to scan for
caseSensitive, wholeWord, maxMatchesmode=grep only: ASCII case folding, [A-Za-z0-9_] word boundaries, hit cap total
target`"items" \"annotations" \"notes"` or arraydefault items
depthids \snippets \fullsnippets by default (BM25-ranked passages)
filtersobjecttags, yearFrom/yearTo, itemType, authors, colors, containerId, titleContains
k, snippetsPerResult, max_tokensnumbersranking depth and token budget (mode=grep: max documents, max hit windows per document)

Returns results[] with global ids (zotero:KEY, obsidian: , apple-notes: ), titles, relevance, snippets; multi-target searches group by target. In mode=grep each result carries matchCount and snippets[] hit windows (hits[] with line/column/offset, and meta hits tagged with field), relevance is 0, and the response adds totalMatches. Results are deduped (id, then normalized title + year) and packed under a token budget.

search runs against config.defaultSource (default zotero). Mixed search is a core capability: pass source: "all" to the core's search / grep methods and every source is ranked independently, then fused with reciprocal rank fusion (k=60) — each hit is tagged with its source. BM25 scores are not comparable across corpora, so fusion is rank-based.

get_content

Read one entry. mode=passages (query-ranked passages, k) or mode=fulltext (offset pagination with nextOffset). Notes return their body with tags and metadata.

get_metadata

include: metadata, abstract, annotations, notes, citation (bibtex / csljson / formatted via citationFormat/citationStyle). Notes are packed under the token budget.

list_library

Browse modes: collections (drill-down via parentId), items (by containerId), tags, saved_searches, standalone_notes. Browse modes are per source — Zotero exposes all of these, while Obsidian and Apple Notes expose folders (drill-down) / tags / items.

Write tools (three-layer safety gate)
ToolWhat it doesKey arguments
import_itemImport local PDFs or resolve DOI / ISBN / arXiv IDs (via the Zotero translation server); optional autoClassify suggests collectionspaths \identifiers, containerId, autoClassify, confirmed
add_noteAdd a Markdown child note to an item (converted to Zotero note HTML), with orphan verification and rollbackid, content, tags, confirmed
batch_modifyBulk add_to_collection / remove_from_collection / add_tags / remove_tags on up to 200 items in batches of 50action, ids, containerId, tags, confirmed

Write tools target Zotero sources only — the Obsidian and Apple Notes sources are read-only.

Write safety gate (spec/algorithms/write-gate.md): layer 1 write tools are not registered unless enableWrites=true; layer 2 confirmed=false returns a preview and consumes no rate-limit quota; layer 3 confirmed writes consume a per-hour rate limit (default 30/h). Anything above 20 items in batch_modify additionally reports requiresConfirmation in the preview.


Engine performance

The C++ engine powers PapersGPT — the same index and retrieval stack ships in this MCP server. Benchmark on a real Zotero installation (full write-up):

MetricMac (Intel i9)Windows VM (4C8G)
Library size1,506 PDFs (4.5 GB on disk)500+ PDFs
Index build time141 sa few seconds
Memory (agent process)227 MB160 MB
Average retrieval latency~15 ms~15 ms
  • Indexing cost scales roughly linearly with library size; retrieval latency stays constant — a 10,000-paper library (~30 GB) indexes in about 15–20 minutes, and everyday search stays at ~15 ms.
  • For comparison: a typical web page load takes 1,000–3,000 ms; a blink of an eye is 100–150 ms. PapersGPT answers in ~15 ms, fully offline.
  • Privacy: your library never leaves your machine.

Configuration

Config lives at ~/.docsagent/config.json (or $DOCSAGENT_CONFIG) — one file shared by the JS shell, the Python wrapper, and the C++ core. Validated against spec/config.json.

KeyDefaultDescription
coreHost0.0.0.0Address the core binds and the shell dials
httpPort23120Core HTTP port (POST /rpc)
coreBinary""Optional explicit path to the core binary
zoteroDataDir~/ZoteroZotero data directory
zoteroApiUrlhttp://localhost:23119/apiZotero local API (write orchestration)
zoteroGroups[]Group libraries to sync from zotero.org
enableWritesfalseRegister the three write tools
writeRateLimitPerHour30Confirmed-write rate limit
maxTokensPerTool4000Token budget per tool result
defaultSourcezoteroSource the shell searches and resolves id prefixes in (zotero, obsidian, apple-notes)
transportstdiostdio or streamable-http
httpListenAddr0.0.0.0:8080Listen address for streamable-http (/mcp)
authMode / authConfignoneapi-key or oauth2 (RFC 7662) + allowedOrigins
rbacRoles{}role → allowed tool names (per-request RBAC on HTTP)
logLevelinfodebug / info / warn / error

Distribution

ChannelPackageBundled coreSize
npm (JS/TS shell)@docsagent/docsagentall platforms in bin/~70 MB tarball
PyPI (Python shell)docsagent-mcp (pip install ./python)same binaries in the wheel~65 MB wheel

Bundled core platforms: macOS universal (Intel + Apple Silicon), Windows x64 (x86_64), Linux x64 (x86_64) — Linux ARM is not supported. Source availability: Zotero and Obsidian work on every platform; Apple Notes is macOS-only (list_sources omits it elsewhere).

Both shells read the same config and talk to the same core — pick either (or both) as your MCP distribution channel. Core lifecycle (start / stop / restart / status) is available from both CLIs.

Links

License

Apache-2.0

PopNxに聞く