Zoteros Suche ist gut in dem, was sie tut: Sie findet die Zeichenfolge, die ihr eingetippt habt. Eine Idee findet sie nicht. Wer nach „Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine" sucht, bekommt die Arbeit nicht angezeigt, die dasselbe Konzept als „AI's dual capacities for automating and informating work" beschreibt.
Genau hier setzt ZotSeek an: Das Plugin durchsucht die Bibliothek nach Bedeutung statt nach Schreibweise – und das, ohne ein einziges Byte nach außen zu senden.
Was ist ZotSeek?
ZotSeek ist ein kostenloses Open-Source-Plugin für Zotero, das semantische Suche nachrüstet. Statt Wörter abzugleichen, wandelt es jede Arbeit in eine numerische Repräsentation ihrer Bedeutung um – ein sogenanntes Embedding – und vergleicht eure Anfrage mit diesen Werten.
Entscheidend ist, wo das passiert. Das KI-Modell ist im Plugin enthalten (rund 130 MB) und läuft auf eurer eigenen CPU innerhalb von Zotero. Kein Konto, kein API-Key, kein Guthaben, kein Cloud-Dienst. Nach der Installation funktioniert ZotSeek auch mit gezogenem Netzwerkstecker.
ZotSeek steht unter MIT-Lizenz und hat seit dem ersten Release Ende Dezember 2025 knapp 200 Stars auf GitHub gesammelt.
Wie die Suche nach Bedeutung funktioniert
Das Prinzip ist einfacher, als es klingt. Das Modell liest einen Text und gibt 768 Zahlen aus – eine Koordinate in einem Raum, in dem inhaltlich ähnliche Texte nahe beieinander liegen. Eine Anfrage zu „wie Mensch und KI sich die Arbeit aufteilen" und eine Arbeit über „automating and informating work" landen dicht beieinander, obwohl sie kaum ein Wort teilen.
Beim Indexieren werden diese Zahlen einmal pro Arbeit berechnet und in einer kleinen Datenbank neben euren Zotero-Daten abgelegt. Beim Suchen werden sie für die Anfrage berechnet und die nächsten Nachbarn ermittelt – das dauert selbst bei großen Bibliotheken deutlich unter einer Zehntelsekunde.
In der Praxis ist die reine Form selten die beste. ZotSeek arbeitet standardmäßig mit hybrider Suche: Semantische Suche und Zoteros eigene Stichwortsuche laufen parallel, die beiden Trefferlisten werden zusammengeführt. Ihr bekommt die konzeptuellen Treffer, verliert aber den exakten Treffer nicht, wenn ihr den Autorennamen doch noch wisst. Rein semantisch und rein keyword-basiert sind jeweils einen Klick entfernt.
Drei Wege zur Suche
Der Suchdialog. Formuliert eine Frage in normaler Sprache: „methodische Kritik an Selbstauskunftsskalen", „Studien, in denen die Intervention gescheitert ist". Bis zu vier Anfragen lassen sich mit UND/ODER verknüpfen – so findet ihr die Schnittmenge zweier Literaturstränge statt ihrer Vereinigung.
Ähnliche Dokumente finden. Rechtsklick auf einen beliebigen Eintrag genügt. ZotSeek vergleicht dessen gespeichertes Embedding mit allem anderen in eurer Bibliothek. Das ist der schnellste Weg zu der Erkenntnis, dass zwei Arbeiten aus unterschiedlichen Sammlungen seit Jahren dasselbe Argument vertreten.
Aus dem PDF heraus. Markiert beim Lesen eine Passage, Rechtsklick, und ihr seht, welche Dokumente eurer Bibliothek dieses Konzept behandeln. Das gerade geöffnete Dokument wird automatisch ausgeschlossen.
Treffer, die auf die Stelle zeigen – nicht nur auf die Arbeit
Ein Treffer, der sagt „dieses 40-seitige PDF ist relevant", ist nur die halbe Antwort. Im Modus Full Document merkt sich ZotSeek, woher jedes Textstück stammt, sodass jeder Treffer seine Fundstelle mitbringt.
Jedes Ergebnis zeigt an, welcher Abschnitt gematcht hat – Abstract, Methoden oder Ergebnisse –, sodass ihr eine beiläufige Erwähnung in der Einleitung von einem Befund unterscheiden könnt. Beim Überfahren eines Treffers erscheint eine Vorschau der exakten Passage mit hervorgehobenen Suchbegriffen; ein Klick öffnet das PDF auf der richtigen Seite und beim richtigen Absatz.
Ein fertiges Trefferset lässt sich per Knopfdruck als neue Zotero-Sammlung speichern, oder ihr wählt einzelne Ergebnisse aus und fügt sie einer bestehenden Sammlung hinzu.
Mehrsprachige Bibliotheken: das Modell wechseln
Das Standardmodell ist auf Englisch optimiert. Für deutschsprachige oder gemischte Bibliotheken ist das die wichtigste Einstellung überhaupt – deshalb lässt sich das Modell in den Einstellungen wechseln. Vier Optionen stehen zur Auswahl:
| Modell | Dimensionen | Mehrsprachig | Größe | Geeignet für |
|---|---|---|---|---|
| nomic-embed-text-v1.5 (Standard, enthalten) | 768 | Nein | ~130 MB | Englische oder überwiegend englische Bibliotheken |
| paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 | 384 | Ja | ~135 MB | Gemischte Bibliotheken auf schwächerer Hardware |
| multilingual-e5-base | 768 | Ja | ~110 MB | Die naheliegende erste Wahl für eine deutsche Bibliothek |
| BGE-M3 | 1024 | Ja | ~570 MB | Höchste mehrsprachige Qualität, für große gemischte Sammlungen |
Die drei optionalen Modelle werden einmalig von Hugging Face geladen und arbeiten danach genauso offline wie das mitgelieferte. Der Wechsel ist nicht destruktiv: Jedes Modell behält seinen eigenen Index, ein Rückwechsel ist also sofort möglich und erfordert keine Neuindexierung. Die Einstellungen zeigen an, wie viele eurer Einträge unter dem aktiven Modell durchsuchbar sind, und bieten an, den Rest im Hintergrund nachzuindexieren.
Indexieren – und was passiert, wenn es schiefgeht
Ihr entscheidet, was indexiert wird: nur Titel und Abstract (schnell) oder der vollständige Dokumenttext (langsamer, dafür mit den oben beschriebenen Treffern auf Absatzebene). Neue Einträge werden auf Wunsch automatisch indexiert. Gruppenbibliotheken lassen sich über den Index-Scope einbeziehen. Einträge mit dem Tag zotseek-exclude werden übersprungen.
Eine Spalte in der Eintragsliste zeigt den Zustand jeder Arbeit an: vollständig indexiert, teilweise indexiert, veraltet, ausgeschlossen oder gar nicht indexiert. Längere Durchläufe lassen sich pausieren oder abbrechen, sie speichern regelmäßig Zwischenstände und nehmen die Arbeit selbstständig wieder auf, wenn Zotero mittendrin geschlossen wurde.
Zwei Einschränkungen sollte man kennen: Das Plugin ist mit rund 130 MB ungewöhnlich groß, weil das KI-Modell mitgeliefert wird, und die Indexierung läuft vorerst ausschließlich über die CPU – die GPU-Beschleunigung ist im Code bereits angelegt, wartet aber darauf, dass Zotero auf eine Firefox-ESR-Version mit WebGPU-Unterstützung wechselt. Bei großen Bibliotheken im Full-Document-Modus heißt das: Die Erstindexierung lässt man eher über Nacht laufen als nebenbei.
Die Bibliothek als Werkzeug für KI-Agenten
Seit Version 1.19 bringt ZotSeek einen MCP-Server mit. Einmal in den Einstellungen aktiviert, kann jeder MCP-fähige Client – Claude Code, Codex, Claude Desktop und andere – die Bibliothek direkt durchsuchen:
claude mcp add --transport http --scope user zotseek http://localhost:23119/zotseek/mcpMehr ist nicht zu installieren. Der Server läuft in dem Zotero, das ohnehin geöffnet ist, stellt drei rein lesende Tools bereit (search, find_similar, index_status) und lauscht ausschließlich auf localhost. Die Ergebnisse enthalten Links, die die gefundene Arbeit an der gefundenen Seite öffnen – Aussagen eines Assistenten bleiben damit gegen die Quelle überprüfbar.
Wie sich ZotSeek gegenüber den externen MCP-Servern einordnet, haben wir in unserem Überblick MCP und Zotero: Alle Tools im Überblick beschrieben.
Der Server ist standardmäßig deaktiviert, kann weder Bibliothek noch Index verändern und ist von außerhalb des Rechners nicht erreichbar.
Optional: die eigene GPU
Die eingebaute Engine läuft auf der CPU. Wer eine GPU hat und ohnehin LM Studio, Ollama, llama.cpp oder vLLM betreibt, kann ZotSeek auf diesen Server umleiten und deutlich schneller indexieren. Jede Anfrage wird zur Laufzeit gegen eine Allow-List von Loopback-Adressen geprüft, Weiterleitungen nach außen werden abgelehnt statt befolgt, und es gibt keine Einstellung, die daraus einen Cloud-Aufruf machen könnte. Die Funktion ist opt-in und standardmäßig aus.
Datenschutz
Hier unterscheidet sich ZotSeek am deutlichsten von KI-Assistenten, die auf gehosteten Modellen aufbauen. Kein Konto, keine Telemetrie, kein Usage-Tracking – und in der Standardkonfiguration überhaupt kein Netzwerkverkehr, weder beim Indexieren noch beim Suchen. Die Embeddings liegen in einer einzigen Datei im Zotero-Datenverzeichnis. Wer das Plugin deinstalliert, entfernt sie damit.
Was es kostet
Nichts. ZotSeek ist frei und quelloffen unter MIT-Lizenz. Es gibt keine Credits, keine Tarifstufen und keine kostenpflichtigen Zusatzfunktionen. Ladet die .xpi von der Releases-Seite, installiert sie über Werkzeuge → Plugins → Plugin aus Datei installieren, startet Zotero neu und wählt per Rechtsklick auf eine Sammlung „Update Library Index". Vorausgesetzt wird Zotero 8 oder neuer.
Fazit
Semantische Suche ist nichts Neues, und es gibt inzwischen mehrere Wege, KI an Zotero anzudocken – einen Überblick dazu findet ihr in unserem Artikel KI-Plugins für Zotero. ZotSeek kombiniert zwei Dinge, die sonst selten zusammenkommen: eine Suche, die Bedeutung tatsächlich erfasst, und die Gewissheit, dass die eigene, unveröffentlichte Leseliste den Schreibtisch nicht verlässt. Kein API-Key, keine Kosten pro Anfrage, kein Dritter im Spiel.
Wer eine Bibliothek pflegt, die er nicht mehr im Kopf behalten kann, und wem dabei wichtig ist, wer mitliest, sollte einen Nachmittag für die Indexierung einplanen.
Links
ZotSeek wird von José Fernandes entwickelt, einem Doktoranden mit Forschungsschwerpunkt Mensch-KI-Zusammenarbeit. Zwei weitere Open-Source-Werkzeuge von ihm lesen ebenfalls Zotero-Bibliotheken aus, allerdings als Kommandozeilen-Tools statt als Plugins: citefact prüft ein fertiges Manuskript gegen den Volltext der zitierten Quellen – ob jede Referenz existiert, jedes Zitat wörtlich stimmt und jede Aussage von der Stelle gedeckt ist, auf die sie verweist. pagebound konvertiert jedes PDF einer Bibliothek einmalig und speichert das strukturierte Ergebnis samt Seite und Bounding-Box jedes Absatzes zwischen, sodass mehrere Werkzeuge und KI-Agenten dieselben Arbeiten lesen können, ohne den Konvertierungsaufwand erneut zu bezahlen.
