pyzotero
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
Рекомендуетсяnpx skills add K-Dense-AI/claude-scientific-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skillsgit clone https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills.git ~/.claude/skills/pyzoteroСкопируйте 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:
- User ID: shown as "Your userID for use in API calls"
- API Key: create at https://www.zotero.org/settings/keys/new
- Library ID: for group libraries, the integer after
/groups/in the group URL
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
Zoteroinstance is bound to a single library (user or group). All methods operate on that library. - Item data lives in
item['data']. Access fields likeitem['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
Trueon success or raise aZoteroError.
Reference Files
| File | Contents |
|---|---|
| references/authentication.md | Credentials, library types, local mode |
| references/read-api.md | Retrieving items, collections, tags, groups |
| references/search-params.md | Filtering, sorting, search parameters |
| references/write-api.md | Creating, updating, deleting items |
| references/collections.md | Collection CRUD operations |
| references/tags.md | Tag access and management |
| references/files-attachments.md | File download and attachment uploads |
| references/exports.md | BibTeX, CSL-JSON, bibliography export |
| references/pagination.md | follow(), everything(), generators |
| references/full-text.md | Full-text content indexing and access |
| references/saved-searches.md | Saved search management |
| references/cli.md | Command-line interface (local Zotero 7) |
| references/mcp.md | MCP server for LLM clients (local Zotero 7) |
| references/error-handling.md | Errors 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
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот 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.
polymarket
МетаЭтот 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.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот 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.
sglang
МетаSGLang — 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.
