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Agent Skill · 研究检索

paperless-ngx(无纸化 NGX)

paperless-ngx 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

paperless-ngx 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 49,257。

总安装 659周安装 28GitHub Stars 4下载 231核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:paperless-ngx(无纸化 NGX)
来源仓库:https://github.com/kjanat/paperless-mcp
仓库路径:skills/paperless-ngx
安装命令:
npx skills add https://github.com/kjanat/paperless-mcp --skill paperless-ngx
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/kjanat/paperless-mcp --skill paperless-ngx

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。适合根据关键词或任务场景快速定位候选结果。通过 GitHub 安装,结合原始 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围和维护状态,避免触发敏感操作。

paperless-ngx 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/paperless-ngx

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/kjanat/paperless-mcp --skill paperless-ngx;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

paperless-ngx 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/kjanat/paperless-mcp --skill paperless-ngx。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

paperless-ngx 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

paperless-ngx 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

paperless-ngx 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

paperless-ngx 用的人多吗?

公开数据是累计安装 659 次,近一周安装 28 次,下载 231 次,GitHub 4 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

paperless-ngx 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
paperless-ngx

无纸化 NGX · 本页

6594调用外部服务未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Paperless-ngx Document Management

Orchestrate Paperless-ngx through 16 MCP tools across 4 domains.

Tool Catalog

Documents (5 tools)

ToolOperationKey Params
search_documentsFull-text searchquery, page, page_size
get_documentFull detailsid
post_documentUpload filefile (base64), filename, metadata
download_documentGet file base64id, original (bool)
bulk_edit_documentsBatch operationsdocuments (IDs), method, params

Tags (5 tools)

ToolOperation
list_tagsAll tags + colors + matching
create_tagNew tag, optional auto-match
update_tagModify name/color/matching
delete_tagRemove permanently
bulk_edit_tagsBatch permissions/deletion

Correspondents (3 tools)

ToolOperation
list_correspondentsAll correspondents
create_correspondentNew, optional auto-match
bulk_edit_correspondentsBatch permissions/delete

Document Types (3 tools)

ToolOperation
list_document_typesAll document types
create_document_typeNew, optional auto-match
bulk_edit_document_typesBatch permissions/delete

Decision Trees

Find a Document

What do you know?
├─ Keywords/content     → search_documents(query="term1 term2")
├─ Document ID          → get_document(id=N)
├─ By tag               → search_documents(query="tag:tagname")
├─ By type              → search_documents(query="type:typename")
├─ By correspondent     → search_documents(query="correspondent:name")
├─ By date              → search_documents(query="created:[2024 to 2025]")
└─ Combined             → search_documents(query="tag:X correspondent:Y created:[2024 to 2025]")

Organize Documents

What operation?
├─ Add tag         → bulk_edit_documents(method="add_tag", tag=ID)
├─ Remove tag      → bulk_edit_documents(method="remove_tag", tag=ID)
├─ Multi-tag       → bulk_edit_documents(method="modify_tags", add_tags=[...], remove_tags=[...])
├─ Set type        → bulk_edit_documents(method="set_document_type", document_type=ID)
├─ Set sender      → bulk_edit_documents(method="set_correspondent", correspondent=ID)
├─ Merge PDFs      → bulk_edit_documents(method="merge", metadata_document_id=ID)
├─ Rotate pages    → bulk_edit_documents(method="rotate", degrees=90|180|270)
├─ Delete pages    → bulk_edit_documents(method="delete_pages", pages="1,3,5-7")
├─ Reprocess OCR   → bulk_edit_documents(method="reprocess")
└─ Delete          → bulk_edit_documents(method="delete")  !! PERMANENT !!

Upload a Document

1. Resolve metadata IDs first:
   ├─ list_tags            → find or create_tag
   ├─ list_correspondents  → find or create_correspondent
   └─ list_document_types  → find or create_document_type
2. post_document(file=<base64>, filename="name.pdf", tags=[...], correspondent=ID, ...)

Manage Taxonomy (Tags/Correspondents/Types)

Need to change metadata objects?
├─ View all          → list_tags / list_correspondents / list_document_types
├─ Create new        → create_tag / create_correspondent / create_document_type
├─ Edit tag          → update_tag(id, name, color, match, matching_algorithm)
├─ Delete one tag    → delete_tag(id)
├─ Batch delete/perm → bulk_edit_tags / bulk_edit_correspondents / bulk_edit_document_types

Critical Notes

  • search_documents strips content to save tokens. Use get_document for full OCR text.
  • post_document requires base64 file content, not file paths.
  • matching_algorithm is integer 0-6 across all endpoints (tags, correspondents, document types): 0=none, 1=any, 2=all, 3=exact, 4=regex, 5=fuzzy, 6=auto. See tools.md.
  • Bulk delete is permanent and irreversible.
  • download_document returns base64 blob + filename from content-disposition.

References

TaskFile
Tool parameters & typestools.md
Search query syntaxquery-syntax.md
Multi-step workflowsworkflows.md

平台分布

Codex

34.62%
按下载量换算80

Claude

29.3%
按下载量换算68

Cursor

17.45%
按下载量换算40

Gemini CLI

9.06%
按下载量换算21

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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