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MCP Server · 数据服务

Sqlite Paper Reading Fastmcp MCP Server

一个基于SQLite的轻量级FastMCP服务器,用于管理文献、笔记、实体链接和阅读列表资源。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 15
文献管理Python知识管理

快速开始

作者 / 组织
zongmin-yu
提供方
zongmin-yu
运行时
Docker

工具数量

15

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

18

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Sqlite Paper Reading Fastmcp MCP Server 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 15 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

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

docker run --rm -i \

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 Docker,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 15 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

通用源代码管理系统

一个轻量级的FastMCP服务器,用于管理文献、笔记、实体链接和读取本地SQLite数据库中的列表资源。

当前范围

此存储库提供:

  • 本地SQLite支持的源代码管理
  • 来源所附注释
  • 源和命名概念之间的实体链接
  • 只读数据库检查工具
  • 用于源查找和阅读列表的MCP资源
  • 具有过渡JSON缓存的标准化标识符存储

它不与MCP内存服务器或外部内存图集成。

快速开始

  1. 从当前架构创建数据库:
sqlite3 sources.db `
- `source://by-identifier//`
- `reading-list://unread`
- `reading-list://reading`
- `entity://`

## 架构注释

当前模式以四个表为中心:

- `sources`
- `source_identifiers`
- `source_notes`
- `source_entity_links`

`sources.identifiers` 仍然保留为过渡性JSON缓存,但标识符查找现在使用 `source_identifiers`.

支持的标识符类型:

- `semantic_scholar`
- `doi`
- `arxiv`
- `openalex`
- `pmid`
- `isbn`
- `url`

支持的实体关系类型:

- `discusses`
- `introduces`
- `extends`
- `evaluates`
- `applies`
- `critiques`
- `supports`
- `contradicts`
- `refutes`

轻量级的起源领域继续存在 `sources`:

- `provider`
- `discovered_via`
- `discovered_at`

模式现在使用 `PRAGMA user_version = 3`.

## 迁移

如果您有版本0或版本1的数据库,请应用:

sqlite3 /path/to/sources.db < migrations/2026-03-09__normalize-identifiers.sql sqlite3 /path/to/sources.db < migrations/2026-03-09__expand-entity-relation-types.sql


如果您已经迁移到版本2,请应用:

sqlite3 /path/to/sources.db < migrations/2026-03-09__expand-entity-relation-types.sql


这些迁移:

- 添加 `source_identifiers`
- 从旧JSON列中回填标识符行
- 添加来源字段
- 扩展 `source_entity_links.relation_type` 包括 `supports`, `contradicts`,以及 `refutes`
- 更新 `PRAGMA user_version` 到 `3`

服务器检查 `PRAGMA user_version` 在连接时,将拒绝旧数据库,直到它们被迁移。

## 包布局

实施按以下方式组织 `sqlite_lit_server/`:

- `app.py` 创建FastMCP实例并注册工具/资源
- `db.py` 负责连接设置和架构版本检查
- `repository.py` 将SQL繁重的查找逻辑保持在数据层附近
- `tools_admin.py`, `tools_sources.py`,以及 `tools_entities.py` 握住MCP工具
- `resources.py` 定义MCP资源

`sqlite-paper-fastmcp-server.py` 仍然是一个薄的兼容性垫片。

## 批量导入源

`add_sources` 是新来源的批量导入入口点。它接受一个名为的参数 `sources`,其中每个项目为:

[title, source_type, identifier_type, identifier_value, initial_note]


`initial_note` 必须是 `null` 或同时具有这两种功能的对象 `title` 和 `content`.

支持 `source_type` 值:

- `paper`
- `webpage`
- `book`
- `video`
- `blog`

支持 `identifier_type` 值:

- `semantic_scholar`
- `doi`
- `arxiv`
- `openalex`
- `pmid`
- `isbn`
- `url`

重复处理:

- 精确标识符与返回值匹配 `Source already exists` 以及现有的源有效载荷。
- 基于标题的模糊匹配返回 `Potential duplicates found. Please verify or use add_identifiers if these are the same source.`
- 成功的批处理写入将按与请求相同的顺序为每个输入项返回一个结果。

MCP/JSON有效载荷示例:

{ "sources": [ [ "Attention Is All You Need", "paper", "arxiv", "1706.03762", { "title": "Initial thoughts", "content": "Transformers start here." } ], [ "OpenAlex Import", "paper", "openalex", "W1234567890", null ] ] }


Python调用示例:

add_sources([ ( "Attention Is All You Need", "paper", "arxiv", "1706.03762", { "title": "Initial thoughts", "content": "Transformers start here.", }, ), ( "OpenAlex Import", "paper", "openalex", "W1234567890", None, ), ])


无论您是在本地启动服务器还是通过Docker启动服务器,都可以使用相同的工具有效负载 `docker compose run --rm sqlite-lit-mcp`.

## 批处理写入约定

多个写入工具接受列表,并以相同的顺序返回每个输入的结果列表。相关批处理工具包括:

- `add_notes`
- `add_identifiers`
- `update_status`
- `link_to_entities`

## 示例用法

添加另一个标识符:

add_identifiers([ ( "Attention Is All You Need", "paper", "arxiv", "1706.03762", "semantic_scholar", "204e3073870fae3d05bcbc2f6a8e263d9b72e776", ), ])


读取源资源:

source://by-identifier/arxiv/1706.03762

工具与能力

工具数量

15

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

文献管理Python本地部署笔记管理实体链接阅读列表SQLite

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

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 15 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 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 Docker,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

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 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

Sqlite Paper Reading Fastmcp MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 docker run --rm -i \,运行环境为 Docker。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Sqlite Paper Reading Fastmcp MCP Server 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 Docker;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Sqlite Paper Reading Fastmcp MCP Server 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。

Sqlite Paper Reading Fastmcp MCP Server 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。

Sqlite Paper Reading Fastmcp MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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