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.

Stellr ist ein hochmodernes elektronisches Laborbuch (ELN), das entwickelt wurde, um die Dokumentation und Datenverwaltung für Wissenschaftler in der biopharmazeutischen Industrie zu verbessern. Dieses digitale Tool hilft Forschern und Labormitarbeitern, von veralteten papierbasierten Methoden zu einer effizienteren, zugänglicheren und zentralisierten Plattform zu wechseln. Stellr zentralisiert alle Ihre Labor Daten, was sie innerhalb Ihres Teams leicht durchsuchbar und teilbar macht. Die benutzerfreundliche Oberfläche der Plattform vereinfacht den Prozess der Dokumentation von Experimenten und der Verwaltung von Laborergebnissen, steigert die Produktivität und gewährleistet die Einhaltung der Branchenstandards.

ChatDox ist eine innovative Plattform, die darauf abzielt, wie Benutzer mit Texten interagieren, zu transformieren. Durch die Ermöglichung von Gesprächsschnittstellen mit Dokumenten wie Büchern, Artikeln, Handbüchern und Verträgen bietet ChatDox eine intuitive und nahtlose Erfahrung. Benutzer können Fragen stellen und sofortige Informationen erhalten, was es zu einem unschätzbaren Tool für Forscher, Fachleute und Studenten macht. Die Plattform vereinfacht und beschleunigt den Prozess der Auffindung relevanter Informationen, spart somit Zeit und steigert die Produktivität.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) bietet ein modulares Framework, in dem auf LLM basierende Agenten autonom IR-Workflows planen und ausführen. Es ermöglicht die Definition von Agentenrollen — wie Abfragegenerator, Dokumentenretriever und Zusammenfasser —, die in anpassbaren Sequenzen laufen. Agenten können Rohtext abrufen, Abfragen anhand Zwischenresultaten verfeinern und extrahierte Passagen zu prägnanten Zusammenfassungen zusammenführen. Das Framework unterstützt Multi-Schritte-Pipelines, einschließlich iterativer Websuche, API-basierter Dateneingabe und lokaler Dokumentenparsing. Entwickler können Agentenparameter anpassen, verschiedene LLMs integrieren und Verhaltensrichtlinien feintunen. AgenticIR bietet außerdem Protokollierung, Fehlerbehandlung und parallele Agentenausführung, um die groß angelegte Informationsbeschaffung zu beschleunigen. Mit minimalem Codeaufwand können Forscher und Entwickler autonome Abfragesysteme prototypisieren und bereitstellen.