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.

ChatDox es una plataforma innovadora diseñada para transformar la forma en que los usuarios interactúan con los textos. Al permitir interfaces conversacionales con documentos como libros, artículos, manuales y contratos, ChatDox ofrece una experiencia intuitiva y fluida. Los usuarios pueden hacer preguntas y recibir información instantánea, convirtiéndose en una herramienta invaluable para investigadores, profesionales y estudiantes. La plataforma simplifica y acelera el proceso de encontrar información relevante, ahorrando tiempo y mejorando la productividad.

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.