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MCP Server · 文档知识

Paperqa MCP

基于paperqa v5的MCP服务器,提供针对本地PDF论文的语义问答功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 2
PythonClaude文档处理

快速开始

作者 / 组织
KonstantinPakulev
提供方
KonstantinPakulev
运行时
Python

工具数量

2

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Paperqa MCP 属于文档知识类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

文档知识

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run --python 3.11 --project /path/to/paperqa-mcp paperqa-mcp

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 2 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

paperqa mcp

MCP服务器包装 paperqa v5 用于本地PDF论文的语义问答。

工具

  • ask_question(question) --从索引的PDF中回答一个研究问题,并附上引用。
  • list_papers() --在纸张目录中列出PDF文件,并报告索引状态。

设置

需要Python 3.11+和 uv.

环境变量

变量目的默认值
PAPER_DIR包含PDF的目录的绝对路径*必需*
PAPERQA_LLM主要LLM模型claude-haiku-4-5-20251001
PAPERQA_SUMMARY_LLMLLM模型摘要与 PAPERQA_LLM
PAPERQA_AGENT_LLM代理LLM模型与 PAPERQA_LLM
PAPERQA_EMBEDDING嵌入模型openrouter/openai/text-embedding-3-small
ANTHROPIC_API_KEYAnthropic API钥匙(适用于Claude车型)*克劳德需要*
OPENROUTER_API_KEYOpenRouter API密钥(用于OpenRouter LLM和嵌入)*OpenRouter需要*
ZHIPUAI_API_KEY智普AI API密钥(适用于z.AI/GLM型号)*z.ai型号需要*

支持的型号

拟人克劳德模型
  • claude-haiku-4-5-20251001 (默认)
  • claude-opus-4-6
  • claude-sonnet-4-6
z.ai(智普ai)模型
  • openai/glm-4 -最新的复杂任务
  • openai/glm-4.7 -增强编码,长任务
  • openai/glm-4.7-FlashX -重量轻,速度快
  • openai/glm-4.6 -编码专家(使用编码API端点)
  • openai/glm-4.5-air -成本效益高

备注:z.ai型号需要 ZHIPUAI_API_KEY 待设定。服务器自动使用相应的API端点(/api/paas/v4/ 或 /api/coding/paas/v4/)基于该模型。

OpenRouter型号
  • openrouter/free -OpenRouter免费型号路由器
  • openrouter/ -任何直接的OpenRouter型号ID,包括 :free 变体

备注:OpenRouter型号需要 OPENROUTER_API_KEY聊天模型支持内置于此MCP包装器中,但PaperQA依赖于代理/工具调用行为,一些免费的OpenRouter路由可能仍与当前的不兼容 paperqa/LiteLLM堆栈。将免费变体视为实验性的,并在将其设置为默认值之前对其进行测试。

跑步

uv run --python 3.11 --project /path/to/paperqa-mcp paperqa-mcp

MCP配置(.mcp.json)

默认配置(Claude Haiku)
"paperqa": {
  "command": "uv",
  "args": [
    "run",
    "--python", "3.11",
    "--project", "/path/to/paperqa-mcp",
    "paperqa-mcp"
  ],
  "env": {
    "PAPER_DIR": "/path/to/paper/references"
  }
}
使用z.ai GLM-4.6(编码专家)
"paperqa": {
  "command": "uv",
  "args": [
    "run",
    "--python", "3.11",
    "--project", "/path/to/paperqa-mcp",
    "paperqa-mcp"
  ],
  "env": {
    "PAPER_DIR": "/path/to/paper/references",
    "PAPERQA_LLM": "openai/glm-4.6",
    "PAPERQA_SUMMARY_LLM": "openai/glm-4.6",
    "PAPERQA_AGENT_LLM": "openai/glm-4.6"
  }
}
使用OpenRouter免费型号
"paperqa": {
  "command": "uv",
  "args": [
    "run",
    "--python", "3.11",
    "--project", "/path/to/paperqa-mcp",
    "paperqa-mcp"
  ],
  "env": {
    "PAPER_DIR": "/path/to/paper/references",
    "PAPERQA_LLM": "openrouter/free",
    "PAPERQA_SUMMARY_LLM": "openrouter/free",
    "PAPERQA_AGENT_LLM": "openrouter/free",
    "PAPERQA_EMBEDDING": "openrouter/openai/text-embedding-3-small"
  }
}

如果 ask_question() 特定于OpenRouter失败 tool_choice, tool use或提供程序路由错误,切换到不同的OpenRouter模型或回退到代理LLM的非自由模型/提供程序。

混合配置(不同任务的不同LLM)
"paperqa": {
  "command": "uv",
  "args": [
    "run",
    "--python", "3.11",
    "--project", "/path/to/paperqa-mcp",
    "paperqa-mcp"
  ],
  "env": {
    "PAPER_DIR": "/path/to/paper/references",
    "PAPERQA_LLM": "openai/glm-4",
    "PAPERQA_SUMMARY_LLM": "claude-haiku-4-5-20251001",
    "PAPERQA_AGENT_LLM": "openai/glm-4.6"
  }
}

API密钥管理

重要:The .mcp.json 文件不支持shell变量扩展(例如。, $API_KEY).API密钥必须从shell环境继承。

设置API密钥

您可以通过以下方式之一设置API密钥:

  1. 外壳外形 (建议用于持久设置):
   # Add to ~/.bashrc or ~/.zshrc
   export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-key"
   export OPENROUTER_API_KEY="your-openrouter-key"
   export ZHIPUAI_API_KEY="your-zhipuai-key"
  1. 项目 .env 文件 (适用于基于Docker的工作流):
   # Add to .env (gitignored)
   ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-key
   OPENROUTER_API_KEY=your-openrouter-key
   ZHIPUAI_API_KEY=your-zhipuai-key
  1. 会话环境 (临时):
   export OPENROUTER_API_KEY="your-openrouter-key" && claude-code

MCP服务器在启动时会自动继承这些环境变量。

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

语义问答Python本地部署PDF处理学术研究工具AI问答

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

读长文档提问

把 PDF、Markdown 和笔记交给模型,按章节追问细节。

整理知识库

把零散资料归档、打标签,检索时更容易命中。

批量出摘要

提取要点,输出能直接引用的段落。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 2 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在文档知识场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Paperqa MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run --python 3.11 --project /path/to/paperqa-mcp paperqa-mcp,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Paperqa MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Paperqa MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Paperqa MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Paperqa MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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