Сервер Semantic Scholar FastMCP предназначен для оптимизации академических исследований за счет предоставления RESTful API, размещенного между вашим приложением и базой данных Semantic Scholar. Он управляет несколькими цепочками подсказок (MCP) параллельно — такими как получение метаданных, суммирование аннотаций, извлечение цитат и ответ на вопросы — чтобы представить полностью обработанные результаты в одном ответе. Разработчики могут настраивать параметры каждой цепочки, заменять модели языка или добавлять собственные обработчики, что позволяет быстро разворачивать помощников для обзора литературы, чатботов для исследований и конвейеров знаний доменной направленности без сложной логики оркестрации с нуля.

Stellr - это современный электронный лабораторный блокнот (ELN), разработанный для улучшения документирования и управления данными для ученых в биофармацевтической отрасли. Этот цифровой инструмент помогает исследователям и лабораторным работникам перейти от устаревших бумажных методов к более эффективной, доступной и централизованной платформе. Stellr центрирует все ваши лабораторные данные, делая их легко доступными для поиска и совместного использования в вашей команде. Удобный интерфейс платформы упрощает процесс документирования экспериментов и управления результатами лабораторной работы, повышая производительность и обеспечивая соблюдение стандартов отрасли.

ChatDox - это инновационная платформа, разработанная для преобразования способа взаимодействия пользователей с текстами. Обеспечивая разговорные интерфейсы с документами, такими как книги, статьи, руководства и контракты, ChatDox предлагает интуитивно понятный и бесшовный опыт. Пользователи могут задавать вопросы и получать мгновенную информацию, что делает его бесценным инструментом для исследователей, профессионалов и студентов. Платформа упрощает и ускоряет процесс поиска соответствующей информации, тем самым экономя время и повышая продуктивность.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) обеспечивает модульную структуру, в которой агентов с LLM планируют и выполняют рабочие процессы IR автономно. Можно задавать роли агентов — такие как генерирующий запрос, извлекающий документы и создающий резюме — в настраиваемых последовательностях. Агенты могут получать сырой текст, уточнять запросы на основе промежуточных результатов и объединять извлеченные фрагменты в краткие сводки. Платформа поддерживает многошаговые процессы, включающие итеративный поиск в сети, загрузку данных через API и обработку локальных документов. Разработчики могут настраивать параметры агентов, подключать разные LLM и тонко настраивать политики поведения. AgenticIR также обеспечивает логирование, обработку ошибок и параллельное выполнение агентов для ускорения масштабных задач по сбору информации. При минимальной настройке кода исследователи и инженеры могут прототипировать и запускать автономные системы поиска.