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研究检索external-servicegithub未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

paperless-ngx无纸化 NGX

Agent Skill

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。

总安装

659

周安装

28

GitHub Stars

4

下载量

231
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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

简介

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。

SKILL.md

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

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

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

external-service

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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