PaperLab

Local-first PDF reader for researchers: notes anchored to the page, AI answers that cite it. Runs offline with Ollama.

这个条目提供什么？

PaperLab 是 ChatHome Skills 收录的 MCP 条目，来源为 GitHub MCP Search，质量分 52/100。 Local-first PDF reader for researchers: notes anchored to the page, AI answers that cite it. Runs offline with Ollama. 作为 Model Context Protocol 服务器，它向 Claude、Cursor、Copilot 等兼容 MCP 的 LLM 客户端暴露可直接调用的工具，让 agent 的能力超出模型内置范围。该条目由 ChatHome Skills 的每日抓取从官方 registry 和 GitHub 发现查询中收录，每次运行都会重新核验仓库事实、新鲜度信号和安装元数据。质量分综合了官方 registry 收录情况、可用安装命令、许可证完整性、仓库活跃度和 GitHub star 趋势，完整算法说明见来源页。安装命令已列于上方，可直接复制使用。在将 PaperLab 加入生产 agent 工作流前，请核对上方的最近更新日期和仓库状态——下方事实快照是最近一次抓取的时点值。

事实快照

来源: GitHub MCP Search
质量: 52/100
安装方式: 源码
仓库: khannoussi-malek/PaperLab
仓库更新: 2026年10月27日

源码获取

git clone https://github.com/khannoussi-malek/PaperLab.git

安装方式: 源码

运行此命令前，请先核对上游源码。

GitHub 项目主页

质量

仓库 Stars

仓库更新

2026年10月27日

质量分如何计算？

由六个维度加权得出，满分 100。
来源可信度（25）：是否收录于官方或精选 registry。
可安装性（25）：可直接运行的命令 > 已声明传输方式 > 仅源码。
维护活跃度（20）：最近推送时间；已归档条目此项为 0。
采用度（20）：仓库 star 数，按对数曲线计分。
文档完整性（10）与描述质量（10）：是否有已解析的 manifest 或 SKILL.md frontmatter，以及是否为真实描述而非占位文本。
某个来源结构上无法提供的维度（registry 不提供 star 和许可证）不计入该条目的平均分，而不是记为 0 分，因此不同来源的条目仍可横向比较。

安全信号

扫描范围: 安装元数据与仓库 README。

基于安装元数据和有界技能正文的自动风险信号，不是完整代码安全审计，也不会递归审查源码或依赖。

MCP manifest

{
  "fullName": "khannoussi-malek/PaperLab"
}

发现备注

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