El Servidor Semantic Scholar FastMCP está diseñado para optimizar la investigación académica exponiendo una API RESTful que se sitúa entre tu aplicación y la base de datos Semantic Scholar. Orquesta múltiples cadenas de indicaciones (MCP) en paralelo —como recuperación de metadatos, resumen de abstracts, extracción de citas y respuesta a preguntas— para producir resultados completamente procesados en una sola respuesta. Los desarrolladores pueden configurar los parámetros de cada cadena, cambiar los modelos de lenguaje o agregar manejadores personalizados, permitiendo una rápida implementación de asistentes de revisión bibliográfica, chatbots de investigación y pipelines de conocimiento específicos del dominio sin construir lógica de orquestación compleja desde cero.

Stellr es un cuaderno de laboratorio electrónico (ELN) de última generación desarrollado para mejorar la documentación y la gestión de datos para científicos en la industria biofarmacéutica. Esta herramienta digital ayuda a los investigadores y trabajadores de laboratorio a hacer la transición de métodos basados en papel obsoletos a una plataforma más eficiente, accesible y centralizada. Stellr centraliza todos sus datos de laboratorio, haciéndolos fácilmente buscables y compartibles dentro de su equipo. La interfaz amigable de la plataforma simplifica el proceso de documentación de experimentos y gestión de resultados de laboratorio, aumentando la productividad y garantizando el cumplimiento de los estándares de la industria.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) proporciona una estructura modular donde los agentes basados en LLM planifican y ejecutan flujos de trabajo de IR de manera autónoma. Permite definir roles de agentes — como generador de consultas, recuperador de documentos y resumidor — que se ejecutan en secuencias personalizables. Los agentes pueden obtener texto en bruto, refinar consultas en base a resultados intermedios y fusionar pasajes extraídos en resúmenes concisos. La estructura soporta pipelines de múltiples pasos, incluyendo búsqueda web iterativa, ingestión de datos vía API y análisis de documentos locales. Los desarrolladores pueden ajustar los parámetros de los agentes, integrar diferentes LLMs y personalizar políticas de comportamiento. AgenticIR también ofrece registro de logs, manejo de errores y ejecución paralela de agentes para acelerar la recopilación de información a gran escala. Con una configuración de código mínima, investigadores e ingenieros pueden prototipar e implementar sistemas de recuperación autónoma.