O Servidor Semantic Scholar FastMCP foi projetado para otimizar a pesquisa acadêmica ao expor uma API RESTful que fica entre sua aplicação e o banco de dados Semantic Scholar. Gerencia múltiplas cadeias de prompts (MCP) em paralelo —como recuperação de metadados, sumarização de resumos, extração de citações e respostas a perguntas— para produzir resultados totalmente processados em uma única resposta. Desenvolvedores podem configurar os parâmetros de cada cadeia, trocar modelos de linguagem ou adicionar manipuladores personalizados, permitindo a rápida implantação de assistentes de revisão de literatura, chatbots de pesquisa e pipelines de conhecimento específicos do domínio, sem precisar construir lógica de orquestração complexa do zero.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) fornece uma estrutura modular onde agentes alimentados por LLM planejando e executando fluxos de trabalho de IR de forma autônoma. Permite definir funções de agentes — como gerador de consultas, recuperador de documentos e summarizador — executados em sequências personalizáveis. Os agentes podem buscar textos brutos, refinar consultas com base em resultados intermediários e mesclar trechos extraídos em resumos concisos. A estrutura suporta pipelines de múltiplas etapas incluindo busca web iterativa, ingestão de dados via API e análise de documentos locais. Desenvolvedores podem ajustar parâmetros de agentes, conectar diferentes LLMs e personalizar políticas de comportamento. O AgenticIR também oferece registro de logs, tratamento de erros e execução paralela de agentes para acelerar a coleta de informações em grande escala. Com uma configuração de código mínima, pesquisadores e engenheiros podem prototipar e implementar sistemas autônomos de recuperação.