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开发工具

本页由 AI 翻译，技术细节请以原文为准。查看原文

20 stars 1 forks 质量 69 趋势 10MIT

Repository Install

Annota — AI驱动的纸质注释MCP服务器。阅读PDF，突出发现，解释公式，撰写结构化笔记。

概览

AI会阅读你的论文，突出关键发现，解释公式，并撰写结构化笔记——所有这些都保存回你的参考文献管理器。人工智能生成结构化的阅读摘要，包含关键发现、方法和结论 - — 先阅读全文（便宜），然后只获取目标句子的坐标（精确）。上下文使用减少63–80%。- — 检测“参考文献”部分并跳过。一篇21页的论文仅提取13页。- — 一次API调用创建10个亮点，而非10个。- — 写入失败返回有益消息而非崩溃。添加到 ~/.claude.json（或通过 Claude 代码设置> MCP 服务器）： - ： Zotero → 编辑→设置 →高级→数据目录位置（默认：C：\Users\YourName\Zotero）- ： Zotero →设置 →高级→数据目录位置（默认：~/Zotero） - ：默认 ~/Zotero 从Finder拖动文件到终端获取完整路径，或右键点击“复制为路径名”→。

概述（AI 翻译）

将你的PDF库变成智能研究助手。

AI会阅读你的论文，突出关键发现，解释公式，并撰写结构化笔记——所有这些都保存回你的参考文献管理器。

特色 ·快速入门 ·使用示例 ·截图 ·路线图

它能做什么？

你说…	人工智能…
“高亮摘要中的发现结果”（在摘要中高亮发现）	阅读摘要，识别发现，并用绿色高亮标注
“解释第3页的公式”（解释第3页的公式）	提取公式，添加注释说明
“写一份结构化阅读笔记”（写结构化阅读笔记）	生成包含贡献、方法、结果、限制的笔记——保存到你的图书馆
“以 MICRO 审稿人视角审阅”（作为 MICRO 审稿人进行评审）	制作结构化评审，包含评分和可操作反馈

AI阅读论文→理解内容→创建精确的注释

人工智能生成结构化的阅读摘要，包含关键发现、方法和结论

✨ 特色

9 MCP工具

工具	它的作用
`search_zotero_items`	按标题 / 作者 / 按键搜索

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README

以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。

What Can It Do?

You say…	AI does…
“高亮摘要中的发现结果” (Highlight findings in the abstract)	Reads the abstract, identifies findings, highlights them in green
“解释第3页的公式” (Explain the formulas on page 3)	Extracts the formula, adds an explanation as a note annotation
“写一份结构化阅读笔记” (Write a structured reading note)	Generates a note with contributions, methods, results, limitations — saved to your library
“以 MICRO 审稿人视角审阅” (Review as a MICRO reviewer)	Produces a structured review with scores and actionable feedback

✨ Features

9 MCP Tools

Tool	What it does
`search_zotero_items`	Search by title / author / key
`list_zotero_items`	Browse recent items
`get_item_metadata`	Get authors, year, venue, DOI
`get_pdf_text_bulk`	Extract full text (no coords, fast)
`get_pdf_layout_text`	Extract text + precise coordinates
`list_annotations`	View existing annotations
`create_pdf_annotation`	Create highlight / underline
`batch_annotate`	Create multiple annotations at once
`add_child_note`	Add a note to any item

3 Claude Code Skills (Slash Commands)

Command	Function
`/annota-annotate`	Smart annotation with semantic color coding
`/annota-summarize`	Structured reading notes saved to your library
`/annota-review`	Simulated peer review with scoring rubric

Smart Design

Two-phase workflow — Reads full text first (cheap), then only gets coordinates for target sentences (precise). Reduces context usage by 63–80%.
Auto-skip references — Detects “References” section and skips it. A 21-page paper extracts only 13 pages.
Batch annotations — Creates 10 highlights in 1 API call instead of 10.
Friendly errors — Write failures return helpful messages instead of crashing.

在 GitHub 查看完整 README

安装

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide 新手？先看 mcpskill.org 教程 →

配置

{
  "mcpServers": {
    "annota": {
      "command": "C:/path/to/annota/.venv/Scripts/python.exe",
      "args": ["C:/path/to/annota/annota/server.py"],
      "env": {
        "ZOTERO_DATA_DIR": "C:/Users/YourName/Zotero"
      }
    }
  }
}