MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

pyzotero

K-Dense-AI
Обновлено Today
26,534
2,743
26,534
Посмотреть на GitHub
Метаpdfapiautomationdesign

О программе

Этот навык обеспечивает программное взаимодействие с библиографическими базами Zotero с использованием клиента pyzotero для Python. Он позволяет разработчикам получать, создавать, обновлять и удалять записи, коллекции, теги и вложения через Zotero Web API. Используйте его для управления библиографическими данными, экспорта цитат, поиска в библиотеках или создания автоматизированных исследовательских процессов.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add K-Dense-AI/claude-scientific-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills.git ~/.claude/skills/pyzotero

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Pyzotero

Pyzotero is a Python wrapper for the Zotero API v3. Use it to programmatically manage Zotero libraries: read items and collections, create and update references, upload attachments, manage tags, and export citations.

Current upstream: pyzotero 1.13.0 (PyPI, May 2026). Docs: pyzotero.readthedocs.io.

Authentication Setup

Required credentials — get from https://www.zotero.org/settings/keys:

Store credentials in environment variables or a .env file:

ZOTERO_LIBRARY_ID=your_user_id
ZOTERO_API_KEY=your_api_key
ZOTERO_LIBRARY_TYPE=user  # or "group"

See references/authentication.md for full setup details.

Installation

uv add pyzotero              # Web API client
uv add "pyzotero[cli]"       # + local CLI (Zotero 7)
uv add "pyzotero[mcp]"       # + MCP server for LLM clients (Zotero 7)

Quick Start

import os
from pyzotero import Zotero

zot = Zotero(
    library_id=os.environ['ZOTERO_LIBRARY_ID'],
    library_type=os.environ.get('ZOTERO_LIBRARY_TYPE', 'user'),
    api_key=os.environ['ZOTERO_API_KEY'],
)

# Retrieve top-level items (returns 100 by default)
items = zot.top(limit=10)
for item in items:
    print(item['data']['title'], item['data']['itemType'])

# Search by keyword
results = zot.items(q='machine learning', limit=20)

# Retrieve all items (use everything() for complete results)
all_items = zot.everything(zot.items())

Core Concepts

  • A Zotero instance is bound to a single library (user or group). All methods operate on that library.
  • Item data lives in item['data']. Access fields like item['data']['title'], item['data']['creators'].
  • Pyzotero returns 100 items by default (API default is 25). Use zot.everything(zot.items()) to get all items.
  • Write methods return True on success or raise a ZoteroError.

Reference Files

FileContents
references/authentication.mdCredentials, library types, local mode
references/read-api.mdRetrieving items, collections, tags, groups
references/search-params.mdFiltering, sorting, search parameters
references/write-api.mdCreating, updating, deleting items
references/collections.mdCollection CRUD operations
references/tags.mdTag access and management
references/files-attachments.mdFile download and attachment uploads
references/exports.mdBibTeX, CSL-JSON, bibliography export
references/pagination.mdfollow(), everything(), generators
references/full-text.mdFull-text content indexing and access
references/saved-searches.mdSaved search management
references/cli.mdCommand-line interface (local Zotero 7)
references/mcp.mdMCP server for LLM clients (local Zotero 7)
references/error-handling.mdErrors and exception handling

Common Patterns

Fetch and modify an item

item = zot.item('ITEMKEY')
item['data']['title'] = 'New Title'
zot.update_item(item)

Create an item from a template

template = zot.item_template('journalArticle')
template['title'] = 'My Paper'
template['creators'][0] = {'creatorType': 'author', 'firstName': 'Jane', 'lastName': 'Doe'}
zot.create_items([template])

Export as BibTeX

zot.add_parameters(format='bibtex')
bibtex = zot.top(limit=50)
# bibtex is a bibtexparser BibDatabase object
print(bibtex.entries)

Local mode (read-only, no API key needed)

zot = Zotero(library_id='123456', library_type='user', local=True)
items = zot.items()

Local Zotero 7 (CLI or MCP, no API key)

For searching a locally running Zotero desktop app (including full-text PDF search), use the CLI or MCP server instead of the Web API. Both require Zotero 7 with local API access enabled. See references/cli.md and references/mcp.md.

GitHub репозиторий

K-Dense-AI/claude-scientific-skills
Путь: skills/pyzotero
0
agent-skillsai-scientistbioinformaticschemoinformaticsclaudeclaude-skills

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык