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.

Stellr é um caderno de laboratório eletrônico (ELN) de última geração desenvolvido para aprimorar a documentação e a gestão de dados para cientistas na indústria biofarmacêutica. Esta ferramenta digital ajuda pesquisadores e trabalhadores de laboratório a fazer a transição de métodos baseados em papel obsoletos para uma plataforma mais eficiente, acessível e centralizada. O Stellr centraliza todos os seus dados de laboratório, tornando-os facilmente pesquisáveis e compartilháveis dentro de sua equipe. A interface amigável da plataforma simplifica o processo de documentação de experimentos e gestão de resultados de laboratório, aumentando a produtividade e garantindo a conformidade com os padrões da indústria.

O ChatDox é uma plataforma inovadora projetada para transformar a forma como os usuários interagem com textos. Ao permitir interfaces de conversação com documentos como livros, artigos, manuais e contratos, o ChatDox oferece uma experiência intuitiva e perfeita. Os usuários podem fazer perguntas e receber informações instantâneas, tornando-se uma ferramenta inestimável para pesquisadores, profissionais e estudantes. A plataforma simplifica e acelera o processo de encontrar informações relevantes, economizando tempo e melhorando a produtividade.

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.