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.

Die Science App ermöglicht Benutzern, jeden Anspruch mit sowohl unterstützenden als auch konträren Beweisen zu analysieren, die aus peer-reviewed wissenschaftlichen Forschungen stammen. Durch die Nutzung von KI zur Suche in wissenschaftlichen Artikeln verbindet sie Benutzer direkt mit den Quellen und bietet eine ausgewogene Analyse der Beweiskraft und des wissenschaftlichen Konsenses. Die Plattform wurde entwickelt, um Forschern bei der Rationalisierung ihres Literaturüberprüfungsprozesses zu helfen und gleichzeitig der Allgemeinheit Zugang zu evidenzbasierter Information in einem zugänglichen Format zu bieten.

Deep Research Agent nutzt die GPT-Modelle von OpenAI, um fortgeschrittene Dokumentenabrufe und -analysen durchzuführen. Nutzer konfigurieren Datenquellen (z.B. PubMed, arXiv), definieren Abfragen und erhalten verständliche Zusammenfassungen, die Methoden, Ergebnisse und Kernarguments hervorheben. Es unterstützt den Vergleich mehrerer Dokumente, Zitations-Extraktion und interaktive Q&A-Sitzungen. Die modulare Architektur erlaubt die Integration eigener Konnektoren, NLP-Pipelines und Exportformate wie Markdown oder JSON. Mit integriertem Scheduling kann es regelmäßig Literaturreviews aktualisieren, neue Forschungstrends erkennen und Berichte generieren. Ideal für Forschungsteams, Akademiker und Branchenanalysten, die die manuelle Lesearbeit reduzieren und Erkenntnisse in großen wissenschaftlichen Sammlungen verbessern möchten.

PaperList ist ein innovativer KI-gestützter Forschungsassistent, der den Prozess des Entdeckens, Teilens und Verwalterns akademischer Arbeiten optimiert. Entwickelt für Forscher, Studenten und Akademiker nutzt es fortschrittliche Algorithmen, um Benutzer dabei zu unterstützen, relevante Literatur einfach zu finden, Forschungsergebnisse zusammenzufassen und effizient zu kollaborieren. Ob beim Durchführen einer Literaturübersicht oder beim Verfolgen der neuesten Publikationen - PaperList bietet eine benutzerfreundliche Plattform, die die Produktivität steigert und akademische Bestrebungen unterstützt.

Deep Research für Obsidian integriert sich mit OpenAI, um einen intelligenten Forschungsassistenten in Obsidian zu ermöglichen. Es kann akademische Datenbanken und das Web abfragen, PDFs und Referenz-Metadaten verarbeiten, knappe Zusammenfassungen erstellen, fehlende Verbindungen in Ihrem Wissensnetz hervorheben und einen Erkundungsweg vorschlagen, um Ihre Studie zu vertiefen. Alle Ausgaben werden als Markdown-Notizen mit Zitaten gespeichert, was eine nahtlose Integration in Ihren bestehenden Notizenworkflow ermöglicht.