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.

O agente AI Researcher atua como um assistente virtual de pesquisa que automatiza fases essenciais da investigação científica. Começa aceitando um tópico definido pelo usuário e realiza buscas automatizadas de literatura em bancos de dados online via busca web integrada. Depois, extrai e resume os artigos mais relevantes, destaca descobertas principais e identifica lacunas na pesquisa. Com essas insights, o agente gera novas perguntas de pesquisa e propõe esboços de design experimental. A estrutura suporta pipelines de tarefas personalizáveis, permitindo ajustar parâmetros de busca, profundidade do resumo e estratégias de geração de ideias. Todas as interações ocorrem por meio de uma interface de linha de comando simples, usando scripts Python e APIs da OpenAI. Pesquisadores podem revisar, refinar e exportar resultados para acelerar revisões de literatura e planejamento inicial.