Semantic Scholar FastMCP Server est conçu pour rationaliser la recherche académique en exposant une API RESTful placée entre votre application et la base de données Semantic Scholar. Il orchestre plusieurs chaînes de prompt (MCP) en parallèle—comme la récupération de métadonnées, le résumé d'abstraits, l'extraction de citations et la réponse à des questions—pour produire des résultats entièrement traités en une seule réponse. Les développeurs peuvent configurer les paramètres de chaque chaîne, échanger les modèles de langue ou ajouter des gestionnaires personnalisés, permettant un déploiement rapide d'assistants en revue de la littérature, de chatbots de recherche et de pipelines de connaissances spécifiques au domaine, sans construire de logique d'orchestration complexe de zéro.

L'agent AI Researcher agit comme un assistant virtuel de recherche qui automatise les phases clés de l'investigation scientifique. Il commence par accepter un sujet défini par l'utilisateur et effectue des recherches bibliographiques automatisées sur des bases de données en ligne via la recherche web intégrée. Il extrait puis résume les articles les plus pertinents, met en évidence les résultats essentiels et identifie les lacunes de recherche. À partir de ces insights, l'agent génère de nouvelles questions de recherche et propose des esquisses de conception expérimentale. Le cadre supporte des pipelines de tâches personnalisables, permettant aux utilisateurs d'ajuster les paramètres de recherche, la profondeur des résumés et les stratégies de génération d'idées. Toutes les interactions se font via une interface en ligne de commande simple, utilisant des scripts Python et les API OpenAI. Les chercheurs peuvent revoir, affiner et exporter les résultats pour accélérer les revues de littérature et la planification préliminaire.