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'application Science permet aux utilisateurs d'analyser n'importe quelle affirmation avec des preuves soutenant et s'opposant provenant de recherches scientifiques examinées par des pairs. En utilisant l'IA pour rechercher des articles scientifiques, elle relie directement les utilisateurs aux sources, fournissant une analyse équilibrée de la force des preuves et du consensus scientifique. La plateforme est conçue pour aider les chercheurs à rationaliser leur processus de revue de littérature tout en offrant au grand public accès à des informations basées sur des preuves dans un format accessible.

Deep Research Agent utilise les modèles GPT d'OpenAI pour effectuer des récupérations et analyses avancées de documents. Les utilisateurs configurent des sources de données (par ex., PubMed, arXiv), définissent des requêtes et reçoivent des résumés compréhensibles mettant en évidence méthodes, résultats et arguments clés. Il supporte la comparaison multi-documents, l'extraction de citations et des sessions Q&R interactives. Son architecture modulaire permet l'intégration de connecteurs personnalisés, pipelines NLP et formats d'exportation comme Markdown ou JSON. Avec une planification intégrée, il peut mettre à jour périodiquement les revues de littérature, détecter de nouvelles tendances de recherche et générer des rapports. Idéal pour les équipes de recherche, académiciens et analystes industriels souhaitant réduire le temps de lecture manuel et améliorer la découverte d'insights dans de vastes corpus scientifiques.

PaperList est un assistant de recherche innovant alimenté par l'IA qui rationalise le processus de découverte, de partage et de gestion d'articles académiques. Conçu pour les chercheurs, les étudiants et les universitaires, il utilise des algorithmes avancés pour aider les utilisateurs à trouver facilement la littérature pertinente, résumer les résultats de recherche et collaborer efficacement. Que ce soit pour réaliser une revue de littérature ou pour se tenir au courant des dernières publications, PaperList fournit une plateforme conviviale qui améliore la productivité et soutient les efforts académiques.

Deep Research pour Obsidian s'intègre à OpenAI pour alimenter un assistant de recherche intelligent dans Obsidian. Il peut interroger des bases de données académiques et le Web, ingérer des PDFs et des métadonnées de référence, produire des résumés concis, mettre en évidence les liens manquants dans votre graphique de connaissances et proposer un chemin d'exploration pour approfondir votre étude. Toutes les sorties sont stockées sous forme de notes Markdown avec des citations, permettant une intégration fluide dans votre flux de travail de prise de notes existant.