Semantic Scholar FastMCP Server wurde entwickelt, um die wissenschaftliche Forschung zu vereinfachen, indem eine RESTful API bereitgestellt wird, die zwischen Ihrer Anwendung und der Semantic Scholar-Datenbank sitzt. Er koordiniert mehrere Prompt-Ketten (MCP) parallel – wie Metadatenabruf, Abstract-Zusammenfassung, Zitatextraktion und Fragebeantwortung – um vollständig verarbeitete Ergebnisse in einer einzigen Antwort zu liefern. Entwickler können die Parameter jeder Kette anpassen, Sprachmodelle austauschen oder benutzerdefinierte Handler hinzufügen, was eine schnelle Bereitstellung von Literaturüberprüfungsassistenten, Forschungs-Chatbots und domänenspezifischen Wissenspipelines ermöglicht, ohne komplexe Orchestrierungslogik von Grund auf neu zu entwickeln.

Der AI Researcher-Agent fungiert als virtueller Forschungsassistent, der wichtige Phasen wissenschaftlicher Untersuchungen automatisiert. Er beginnt mit der Annahme eines nutzerdefinierten Themas und führt automatisierte Literaturrecherchen in Online-Datenbanken über die integrierte Websuche durch. Anschließend extrahiert und fasst er die relevantesten Artikel zusammen, hebt Kernbefunde hervor und identifiziert Forschungslücken. Mit diesen Erkenntnissen generiert der Agent neue Forschungsfragen und schlägt Versuchsdesigns vor. Das Framework unterstützt anpassbare Aufgaben-Pipelines, mit denen Nutzer Suchparameter, Zusammenfassungs-Tiefe und Ideenfindungsstrategien einstellen können. Alle Interaktionen erfolgen über eine einfache Kommandozeilenschnittstelle unter Verwendung von Python-Skripten und OpenAI-APIs. Forscher können Ergebnisse überprüfen, verfeinern und exportieren, um Literaturübersichten und die frühe Planungsphase zu beschleunigen.