Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Search, cite, and read PDFs from your EndNote library in Claude Desktop
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。
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。
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。
必要なもの
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": {
"endnote": {
"command": "uvx",
"args": [
"endnote-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add endnote -- uvx endnote-mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"endnote": {
"command": "uvx",
"args": [
"endnote-mcp"
]
}
}
}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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"endnote": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"endnote-mcp"
]
}
}
}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。
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。
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。
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7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント gokmengokhan で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.4.15)がレジストリに届いたのは15 日前です。
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Python (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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。
Connect your EndNote reference library to Claude AI. Search references, read PDFs, format citations, find related papers, and generate bibliographies — all directly in Claude Desktop conversations.
Once set up, you can ask Claude things like:
Claude searches your local library — nothing is uploaded to the cloud beyond the normal conversation.
EndNote Library → XML Export → endnote-mcp index → SQLite Database (FTS5 + Embeddings)
↕ Claude Desktop ← MCP Server (12 tools)
Your references and PDF text are indexed into a local SQLite database with full-text search. Optionally, AI embeddings enable semantic search — finding papers by meaning, not just keywords. When semantic dependencies are installed, new references are automatically embedded during indexing. Claude connects through the Model Context Protocol (MCP).
The bundle installer below has no other prerequisites — Claude Desktop manages Python and dependencies. The CLI install path additionally needs Python 3.10+ and uv (or pip).
The fastest install for non-engineers. No Python or terminal required.
endnote-mcp.mcpb from the latest release. .Data/PDF/ next to your .enl file, or PDF/ inside an .enlp package.That's it. Try asking Claude *"Search my library for grounded theory"*.
The bundle keeps its own configuration (config-mcpb.yaml), so installing it will not disturb an existing CLI setup. Both default to the same database, so if you already indexed with the CLI the bundle reuses that index rather than building a second copy.
Maintainers (or anyone working from source) can build it with:
bash scripts/build_mcpb.sh
The build is a single cross-platform .mcpb file (~36 KB). Dependencies resolve at install time via the uv runtime bundled with Claude Desktop.
The format was called DXT and used the
.dxtextension until it was renamed upstream to MCPB (MCP Bundles). See modelcontextprotocol/mcpb.
Prefer the terminal? This path gives you the endnote-mcp CLI for indexing and embedding.
# With uv (recommended)
uv tool install endnote-mcp
pip install endnote-mcp
In EndNote: File → Export → choose XML format → save to a convenient location (e.g., Desktop).
endnote-mcp setup
The wizard will:
Quit and reopen Claude Desktop. You'll see "EndNote Library" in your MCP connectors.
The repo includes a skill, endnote-library, that teaches an agent how to work with your library: cite only records the tools return, take page numbers from the printed page rather than the PDF position, check quotations word for word, and verify a draft's references one by one.
Claude Code. Install the CLI and index your library first (steps 1–3 above), then run:
/plugin install endnote --marketplace gokmengokhan/endnote-mcp
On Claude Code before 2.1.275, run /plugin marketplace add gokmengokhan/endnote-mcp, then /plugin install endnote@endnote-mcp. The plugin adds the skill and starts the server with endnote-mcp serve, so that command must be on your PATH. If you already added the server with claude mcp add and the same command, Claude Code connects it only once; if yours uses another command or path, remove it with claude mcp remove endnote to avoid duplicate tools.
Claude Desktop. Zip the plugin/skills/endnote-library/ folder and upload it under Customize > Skills.
Other agents. Agents that read Agent Skills (SKILL.md folders) can use the same skill: copy plugin/skills/endnote-library/ into the agent's skills directory.
Enable meaning-based search that finds references even when they use different terminology than your query. For example, searching *"how companies prepare for uncertain futures"* finds papers on scenario planning and strategic foresight.
# Install semantic search dependencies
pip install endnote-mcp[semantic]
endnote-mcp embed
This uses the lightweight all-MiniLM-L6-v2 model locally — no API keys needed, everything stays on your machine.
| Command | What It Does |
|---|---|
endnote-mcp setup | Interactive setup wizard |
endnote-mcp index | Re-index after adding new references (incremental) |
endnote-mcp index --full | Full re-index from scratch |
endnote-mcp index --skip-pdfs | Index metadata only (fast, ~1 sec) |
endnote-mcp index --embed | Re-index and generate embeddings |
endnote-mcp embed | Generate semantic search embeddings |
endnote-mcp embed --full | Regenerate all embeddings from scratch |
endnote-mcp status | Show index statistics |
endnote-mcp install | Add to Claude Desktop config |
endnote-mcp serve | Start MCP server (used by Claude Desktop automatically) |
| Tool | Description |
|---|---|
search_references | Search by author, title, year, keywords, abstract (BM25 ranked, with DOI links) |
search_fulltext | Search inside PDF content — find concepts, quotes, methods |
search_library | Combined metadata + PDF search in one call |
search_semantic | Search by meaning using AI embeddings (requires endnote-mcp[semantic]) |
get_reference_details | Full metadata for a reference (abstract, keywords, DOI, etc.) |
get_citation | Format as APA 7th, Harvard, Vancouver, Chicago, or IEEE |
get_bibtex | Export references as BibTeX entries for LaTeX |
get_bibliography | Generate a formatted bibliography for multiple references |
find_related | Find similar references (uses embeddings when available) |
read_pdf_section | Read specific pages from a PDF attachment |
list_references_by_topic | Broad topic-based listing |
rebuild_index | Re-index after updating your EndNote library |
When you add new references to your EndNote library:
endnote-mcp index from a terminal, orIndexing is incremental — it only processes new references and PDFs, not the entire library again. If semantic search is installed, new references are automatically embedded.
| Operation | Time (4,000 references) |
|---|---|
| Metadata indexing | ~1 second |
| PDF extraction (first time) | ~1 min per 100 PDFs |
| PDF extraction (incremental) | Only new PDFs |
| Embedding generation | ~3 minutes |
| Keyword search | < 50 ms |
| Semantic search | < 200 ms |
Config is stored at:
~/Library/Application Support/endnote-mcp/config.yaml%APPDATA%/endnote-mcp/config.yaml~/.config/endnote-mcp/config.yamlendnote_xml: /path/to/your/library.xml
pdf_dir: /path/to/your/Library.Data/PDF db_path: /path/to/library.db # auto-set by setup max_pdf_pages: 30 # max pages per read request search_notes: false # include the EndNote Notes field in searches
EndNote's Research Notes — where you keep your own summaries and judgments — is indexed and searched by default, ranked just below keywords and above the abstract.
The plain Notes field is indexed but excluded from matching, because reference managers use it as a dumping ground on import: author affiliations, email addresses, thesaurus terms. Set search_notes: true to include it. The setting takes effect immediately — no re-index needed.
Five built-in styles:
get_citation(rec_number=42, style="apa7")style="harvard"style="vancouver"style="chicago"style="ieee"Use get_bibliography to format multiple references at once, sorted by author or year.
Export references as BibTeX entries for use in LaTeX:
get_bibtex tool directly with comma-separated record numbersGenerates complete entries with proper entry types (@article, @book, @inproceedings, etc.), cite keys, and all available fields.
"No configuration found" — Run endnote-mcp setup
"XML file not found" — Re-export from EndNote: File → Export → XML format
"PDF not found" — Check that pdf_dir in your config points to the correct .Data/PDF directory
Search returns no results — Run endnote-mcp index to rebuild the database
Claude Desktop doesn't show the tool — Run endnote-mcp install, then restart Claude Desktop
"Semantic search is not available" — Run pip install endnote-mcp[semantic] then endnote-mcp embed
Client reports the server "failed to connect" / `CONNECTION_CLOSED` — The client hides the underlying error. Run echo '' | endnote-mcp serve to see the real traceback (the JSON decode error it prints afterwards is just the empty input, not a fault).
Publishing runs on a tag push via .github/workflows/release.yml, which uploads to PyPI and the MCP Registry using OIDC — no API tokens are stored in the repository.
The version lives in seven places, and the registry rejects a server.json that does not exactly match the published PyPI release. Bump all of them, then verify before tagging:
# pyproject.toml, server.json (x2), CITATION.cff, the README citation
python scripts/check_version.py v
冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます