Эффективный многостратегический поиск Zotero с использованием шаблона выполнения кода

Библиотека Python для Zotero MCP, которая реализует шаблон выполнения кода Anthropic, чтобы обеспечить безопасный, всеобъемлющий поиск без переполнения контекста или сбоев.

##Установка навыков

###Код Клода

1. Клонировать или загружать это хранилище

2. скопируйте папку skill/ в каталог навыков Claude Code:

3. Перезагрузить код Клода, чтобы загрузить навык

Быстрый старт

** Вот и все!** Это автоматически: Выполняет семантический + поиск по ключевым словам + тегам • Дублировать результаты

• ✅ Рейтинги по релевантности Хранит большие наборы данных в коде (без сбоев)

###Многосрочные поиски

Для поиска в стиле OR (например, несколько правописаний или языков) ищите каждый термин отдельно и сливайтесь:

** Почему?** Zotero рассматривает многословные запросы как условия. В поиске «Атаял 雅 雅 , » находит элементы, соответствующие обоим терминам, а не любому из них.

Почему это существует

###Проблема

Прямые вызовы инструментов MCP имеют ограничения:

• )** Риск аварии** с большими наборами результатов (>15-20 позиций)
• Tokenbloat - все результаты загружаются в контекст LLM
• Ручная оркестровка - множественные поиски, ручная дедупликация
• • • Нет рейтинга * * - результаты не отсортированы по релевантности

Zotero Code Execution

Efficient multi-strategy Zotero search using code execution pattern

A Python library for Zotero MCP that implements Anthropic’s code execution pattern to enable safe, comprehensive searches without context overflow or crashes.

Skill Installation

For Claude Code

1. Clone or download this repository
2. Copy the skill/ folder to your Claude Code skills directory:

   cp -r skill ~/.claude/skills/zotero-mcp-code
   

3. Restart Claude Code to load the skill

Quick Start

import sys
sys.path.append('/path/to/zotero-code-execution')
import setup_paths
from zotero_lib import SearchOrchestrator, format_results

# Single comprehensive search - fetches 100+ items, returns top 20
orchestrator = SearchOrchestrator()
results = orchestrator.comprehensive_search("embodied cognition", max_results=20)
print(format_results(results))

That’s it! This automatically:

• ✅ Performs semantic + keyword + tag searches
• ✅ Deduplicates results
• ✅ Ranks by relevance
• ✅ Keeps large datasets in code (no crashes)

Multi-Term Searches

For OR-style searches (e.g., multiple spellings or languages), search each term separately and merge:

# Search for "Atayal" OR "泰雅族"
all_results = {}

for term in ['Atayal', '泰雅族']:
    results = orchestrator.comprehensive_search(term, max_results=50)
    for item in results:
        all_results[item.key] = item  # Deduplicate by key

# Re-rank combined results
ranked = orchestrator._rank_items(list(all_results.values()), 'Atayal 泰雅族')
print(format_results(ranked[:25]))

Why? Zotero treats multi-word queries as AND conditions. Searching “Atayal 泰雅族” finds items matching BOTH terms, not either term.

Why This Exists

The Problem

Direct MCP tool calls have limitations:

• 🚫 Crash risk with large result sets (>15-20 items)
• 🚫 Token bloat - all results load into LLM context
• 🚫 Manual orchestration - multiple searches, manual deduplication
• 🚫 No ranking - results not sorted by relevance

The Solution

Code execution keeps large datasets in the execution environment:

• ✅ No crashes - only filtered results return to context
• ✅ Token efficient - process 100+ items, return top 20
• ✅ Auto-orchestration - multi-strategy search in one call
• ✅ Auto-ranking - results sorted by relevance

Features

Multi-Strategy Search

One function call performs:

• Semantic search (multiple variations)
• Keyword search (multiple modes)
• Tag-based search
• Automatic deduplication
• Relevance ranking

Safe Large Searches

# ❌ Old way: Crash risk
results1 = zotero_semantic_search("query", limit=10)  # Limited to 10
results2 = zotero_search_items("query", limit=10)     # Another 10