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为人与 Agent 协作而生的一站式科研工作台
Agentero是一款为人与 Agent 协作而生的一站式科研工作台。它内置了一个开箱即用的MCP Server,只需打开一个开关,你的本地文献库就能被ChatGPT与Claude Desktop等外部 AI 客户端直接检索与调用——查论文、读笔记、批量入库,全程数据留在本地,堪称科研人员的"私人知识库"。
为什么需要"私人知识库"?
科研人员的上下文往往散落在各处:论文在文献管理器里,笔记在 Markdown 里,与模型的对话留在网页对话框中。想让 ChatGPT 结合你某篇具体论文的历史笔记做推导,只能反复复制粘贴。
MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)解决的就是这个问题:它让 AI 客户端能直接"伸手"进入你的数据源。Agentero 内置的 MCP Server 基于Streamable HTTP协议运行,默认监听http://127.0.0.1:8765/mcp,仅绑定本机回环地址(loopback),默认关闭——不开就没有任何外部访问。
一键安装:打开开关,两分钟接通
接入流程比想象中简单得多,只需三步:
- 打开一个本地 Vault(你的文献库目录)
- 进入设置 → 通用 → MCP server,打开开关
- 确认端口旁的绿点亮起,表示正在监听
http://127.0.0.1:8765/mcp
完成!所有能访问本机 loopback 地址的 MCP 客户端(Claude Desktop、MCP Inspector 等)都可以立刻使用这个地址。开关代码位于 general-pane.tsx,HTTP 监听服务实现在 server.rs。
20 个工具:AI 客户端能对你的文献库做什么
连接成功后,ChatGPT 与 Claude Desktop 会"看到"一套完整的工具面。常用能力一览:
| 工具 | 能做什么 |
|---|---|
paper_list/paper_get | 列出/查看论文元数据,默认只返回 id、路径、标题,省 token |
import_id | 魔棒入库:arXiv ID / DOI / URL 一句话导入 |
discover_arxiv | 按关键词查询 arXiv,自动去重,返回候选短名单 |
paper_notes_get/paper_notes_write | 读取或追加某篇论文的NOTES.md笔记 |
paper_tag_add/paper_tag_rm | 给论文打标签、删标签(支持彩色标签) |
paper_set_read | 标记已读 / 未读 |
vault_search | 全库 Markdown 关键词搜索,返回路径、片段、行号甚至页码 |
page_read/layout_list | 按页读取论文正文、查看图表公式的版面索引 |
file_list/file_read/file_write | 读写 Vault 内任意文本文件,比如你的drafts/main.tex |
file_move/file_delete | 移动、重命名、删除文件(删除默认进回收站,可撤销) |
除论文工具外,还有三个Resources供客户端阅读:agentero://vault(库概况)、agentero://agent-invariants(Agent 行为规范)、agentero://skills/agentero-cli(CLI 技能说明)。
接入 ChatGPT:通过 Secure MCP Tunnel 六步走通
ChatGPT 运行在云端,需要一个官方隧道(tunnel-client)把本机 MCP 安全地暴露出去。Agentero 把隧道管理直接做进了设置页:
- 按上文打开本机 MCP 开关
- 在设置页填入Runtime API key(需 Tunnels Read + Use 权限)
- 在 OpenAI 平台创建隧道并关联目标 workspace,把Tunnel ID填回设置
- 安装
tunnel-client(macOS 可brew install openai/tools/tunnel-client),设置页约 2 秒内自动发现 - 点Start,状态变为Connected
- 到 ChatGPT 的 Connectors 里添加该隧道
连接成功后,ChatGPT 中会出现这样的授权界面:
⚠️ 注意:官方建议用 OpenAI 的tunnel-client出站隧道,不要用 ngrok 等临时公网方案。完整的逐步教程见 docs/usage/mcp.md。
接入 Claude Desktop:只需一个本地地址
Claude Desktop 运行在本机,就简单得多——它可以直接访问 loopback 地址,不需要任何隧道。在 Claude Desktop 中配置一个远程 MCP 服务器,地址指向http://127.0.0.1:8765/mcp(协议为 Streamable HTTP),重启客户端后即可发现全部工具。
实战场景:你的私人知识库能回答什么
接通之后,试试对 AI 说这些:
- 📚 "我库里有几篇关于 transformer attention 的论文?各自讲了什么?"
- ✍️ "把这篇论文 NOTES.md 里的要点总结成三句话,追加到笔记末尾"
- 🏷️ "给所有 2026 年的已读论文加上
精读标签" - 📥 "帮我在 arXiv 上找找最近的 reasoning 相关新论文,导入我的文献库"
- 🔍 "在整个 Vault 里搜 'quantization',告诉我出现在哪些笔记的哪一页"
paper_list默认只返回瘦身字段,vault_search命中PAPER.md时还会自动映射出物理页码——这些都是专门为"省 token、定位准"设计过的。
安全与隐私:数据不离开本机
Agentero 在安全设计上做了多层防御:
- 🔒默认关闭、仅绑 127.0.0.1:不主动监听,不暴露公网
- 🔒路径消毒:所有工具的路径参数禁止
..,符号链接解析后必须仍留在 Vault 内 - 🔒作用域白名单:
vault参数只接受你打开过并同步过的本地 Vault - 🔒正文默认不暴露:
paper_text_get(读 PDF 分页文本)是 opt-in 功能,需手动开启mcpExposePaperText,开启前调用直接报错 - 🔒App 必须开着:关闭 Agentero 即停止服务;远端 Vault 不被服务
一句话:你的文献永远在你自己的机器上,AI 客户端只是拿到了一个受控的"读取窗口"。
延伸阅读
| 资料 | 说明 |
|---|---|
| docs/usage/mcp.md | 用 MCP 连接外部 Agent 的完整教程 |
| docs/backend/mcp.md | MCP Server 协议细节与完整工具表 |
| src-tauri/src/integration/mcp/ | MCP Server 源码(工具、资源、隧道) |
| docs/usage/agents.md | 应用内 Agent(ACP 协议)接入指南 |
打开开关,填好地址,你的文献库今天就是一等公民的"私人知识库"了 🎉
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