AI Skill Hub 强烈推荐:Mendeley MCP工具 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 8.0 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。
Mendeley MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。
Mendeley MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/pallaprolus/mendeley-mcp
# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mendeley-mcp--": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mendeley-mcp"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例: 用户: 请帮我用 Mendeley MCP工具 执行以下任务... Claude: [自动调用 Mendeley MCP工具 MCP 工具处理请求] # 查看可用工具列表 # 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"mendeley_mcp__": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mendeley-mcp"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
<p align="center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/pallaprolus/mendeley-mcp/main/mendeley-mcp.png" alt="Mendeley MCP Logo" width="200"> </p>
1. Mendeley Account - Sign up at mendeley.com (uses Elsevier authentication) 2. Mendeley API App - Register at dev.mendeley.com/myapps.html - Sign in with your Elsevier credentials - Click "Register a new app" - Set redirect URL to http://localhost:8585/callback - Select "Authorization code" flow (not Legacy) - Note your Client ID and Client Secret
docker run -it \
-e MENDELEY_CLIENT_ID="your-client-id" \
-e MENDELEY_CLIENT_SECRET="your-client-secret" \
-e MENDELEY_REFRESH_TOKEN="your-refresh-token" \
ghcr.io/pallaprolus/mendeley-mcp
Or build locally:
git clone https://github.com/pallaprolus/mendeley-mcp.git
cd mendeley-mcp
docker build -t mendeley-mcp .
git clone https://github.com/pallaprolus/mendeley-mcp.git
cd mendeley-mcp
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
npm install -g @modelcontextprotocol/inspector
Once configured, you can ask Claude things like:
For direct tool calls in an MCP client or inspector, the folder-management tools accept inputs like:
Create a root folder:
{
"name": "Systematic Review 2026"
}
Create a subfolder:
{
"name": "Screening",
"parent_id": "folder-123"
}
Rename a folder:
{
"folder_id": "folder-123",
"name": "Included Studies"
}
Delete a folder:
{
"folder_id": "folder-999"
}
Add a document to a folder:
{
"folder_id": "folder-123",
"document_id": "doc-789"
}
If you prefer not to use mendeley-auth login, you can configure credentials via environment variables:
```bash
mendeley-auth show-env
本项目是 Mendeley MCP 的实现,提供了一个命令行工具来管理和搜索 Mendeley 库中的论文。
本项目提供了以下功能:搜索库中论文、管理文件夹、获取论文全文元数据、搜索全球目录、DOI 查询和管理文档等功能。
本项目需要 Mendeley 账号和 Mendeley API App 注册,使用 Elsevier 身份验证。
可以使用 Docker 或 pip 安装本项目,具体步骤如下:使用 Docker:docker run -it -e MENDELEY_CLIENT_ID="your-client-id" -e MENDELEY_CLIENT_SECRET="your-client-secret" -e MENDELEY_REFRESH_TOKEN="your-refresh-token" ghcr.io/pallaprolus/mendeley-mcp。或使用 pip:git clone https://github.com/pallaprolus/mendeley-mcp.git,cd mendeley-mcp,python -m venv .venv,source .venv/bin/activate,pip install -e ".[dev]"。
本项目可以通过命令行工具来使用,例如:搜索库中论文、管理文件夹、获取论文全文元数据、搜索全球目录、DOI 查询和管理文档等功能。具体使用方法请参见示例使用。
本项目可以通过环境变量来配置,例如:MENDELEY_CLIENT_ID、MENDELEY_CLIENT_SECRET、MENDELEY_REFRESH_TOKEN 等参数。具体配置方法请参见环境变量配置。
本项目提供了 API 接口来访问 Mendeley 库中的论文,具体接口请参见 API 文档。
本项目的常见问题和解决方案请参见 FAQ 文档。
高质量的开源MCP工具,易于使用和扩展
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。
总体来看,Mendeley MCP工具 是一款质量优秀的MCP工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。
| 原始名称 | mendeley-mcp |
| 原始描述 | 开源MCP工具:MCP server for Mendeley reference manager - search, retrieve, and manage your ac。⭐21 · Python |
| Topics | academicaibibliographycitationsllmpython |
| GitHub | https://github.com/pallaprolus/mendeley-mcp |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-06-12 · 更新时间:2026-06-13 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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