Scholarplot Ai Scientific Figure Generator

ScholarPlot - AI 学術図生成ツール

🎯 製品紹介

ScholarPlot は、研究者のために特別に設計された、AI 搭載の学術図生成ツールです。論文用のデータ可視化グラフ、ニューラルネットワークのアーキテクチャ図、実験フローチャート、複雑なメカニズムの図解など、ScholarPlot なら数秒で一流の SCI ジャーナルの基準を満たす、そのまま論文に掲載できる図を生成できます。

🔬 ScholarPlot を選ぶ理由

課題	ScholarPlot の解決策
Python/R でのグラフ作成は面倒すぎる	自然言語による説明 - AI がコードと図を自動生成します
図がジャーナルの基準を満たさない	Nature/Science/IEEE ジャーナルのスタイルテンプレートを内蔵しています
アーキテクチャ図やフローチャートの作成が難しい	メカニズム図、アーキテクチャ図、フローチャートなどに対応しています
何度も修正すると時間がかかる	リアルタイム編集 - スタイルやデータをワンクリックで調整できます
図の解像度が低すぎる	300dpi の高解像度画像を出力し、SVG ベクター形式にも対応しています

🎨 対応する図の種類

• 📈 データグラフ：折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、箱ひげ図、ヒートマップ、バイオリンプロット、レーダーチャートなど
• 🧬 科学的メカニズム図：分子経路図、シグナル伝達メカニズム図、反応図など
• 🏗️ アーキテクチャ図：ニューラルネットワークのアーキテクチャ、システムフレームワーク、モデル構造など
• 📋 フローチャート：実験ワークフロー、アルゴリズムのフローチャート、方法論図など
• 📊 比較分析：複数グループの比較、ベン図、サンキーダイアグラムなど

🌐 公式ウェブサイト：https://figure.thirdme.com

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🔌 MCP 連携

ScholarPlot は MCP（Model Context Protocol）インターフェースを提供しており、作業環境を離れることなく、Claude Desktop、Cursor、Dify、n8n などの AI ツールからScholarPlot を直接呼び出して図を生成できます。

🌐 MCP ドキュメント：https://figure.thirdme.com/mcp

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🚀 クイックスタート

ステップ 1：API Key を取得する

1. MCP API ページにアクセスします
2. メールアドレスを入力します
3. 「Generate API Key」ボタンをクリックします
4. 生成された API Key をコピーします（サブスクリプションと利用枠に紐づいているため、安全に保管してください）

⚠️ 重要：API Key は安全に保管してください。新しいキーを生成すると、既存のキーは置き換えられます。再生成した場合は、MCP の設定を更新してください。

ステップ 2：Claude Desktop を設定する

Claude Desktop の設定ファイル mcp.json に、次の設定を追加します。

設定ファイルの場所：

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

設定：

{
  "mcpServers": {
    "scholarplot-sci-figure": {
      "url": "https://figure.thirdme.com/api/mcp-sse?key=YOUR_API_KEY"
    }
  }
}

YOUR_API_KEY をステップ 1 で取得した実際の API Key に置き換えてください。

ステップ 3：Claude で使用する

設定後、Claude Desktop を再起動すると、Claude に科学図の生成を直接依頼できます。

会話の例：

Please generate a line chart showing the Loss curves during deep learning model training, including Training Loss and Validation Loss curves, with Epoch (1-100) on the X-axis and Loss values on the Y-axis.

Please draw a neural network architecture diagram with an input layer, 3 hidden layers (with 128, 64, and 32 neurons respectively), and an output layer.

Claude は MCP API を自動的に呼び出してリクエストを処理し、SCI ジャーナルの基準を満たす専門的な学術図を返します。

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✨ 主な機能

🤖 AI による図の生成

機能	説明
スマート解析	AI が図の要件を自動的に理解し、重要な情報を抽出します
SCI 基準	生成される図は、一流の SCI ジャーナルの出版基準に厳密に準拠します
多様な形式に対応	データグラフ、メカニズム図、フローチャート、模式図、構造図などに対応しています
高品質な出力	ベクターレベルの鮮明さ、純白の背景、プロフェッショナルな配色

📊 対応する図の種類

• データ可視化：折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、箱ひげ図、ヒートマップ、レーダーチャートなど
• 科学的メカニズム図：分子メカニズム図、シグナル伝達経路図、反応フローチャート
• アーキテクチャ図：ニューラルネットワークのアーキテクチャ、システムフレームワーク、モデル構造
• フローチャート：実験フローチャート、アルゴリズムのフローチャート、方法論のフローチャート
• 比較分析：比較棒グラフ、ベン図、サンキーダイアグラム

🔧 すばやく連携

機能	説明
シンプルな設定	設定ファイルと API Key を追加するだけです
幅広い互換性	MCP 互換のすべてのツールに対応しています
プラグアンドプレイ	設定後すぐに使用でき、追加の開発は不要です

🔒 安全性と信頼性

機能	説明
UUID 認証	UUID ベースの認証メカニズム
レート制限	不正利用を防ぎ、サービスの安定性を確保します
使用状況の追跡	API の使用状況と利用枠をリアルタイムで追跡します

📊 サブスクリプションの共有

機能	説明
利用枠の統一	API とウェブ版で同じサブスクリプションの利用枠を共有します
柔軟な利用	複数のプラットフォームやツールで同じサブスクリプションサービスを利用できます

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📖 API リファレンス

エンドポイント

GET/POST https://figure.thirdme.com/api/mcp-sse?key=YOUR_API_KEY

利用可能なツール

generate_sci_figure

説明に基づいて、SCI ジャーナルの基準を満たす科学論文用の図を生成します。

入力パラメーター：

パラメーター	型	必須	説明
description	string	✅	データ、種類、スタイルの要件などを含む図の説明
figureType	string	❌	図の種類：line_chart、bar_chart、scatter、heatmap、flowchart、architecture、mechanism など
style	string	❌	スタイルの指定：nature、science、ieee、default
dataValues	object	❌	正確なデータ値（データチャート用）

出力：

次の内容を含む JSON オブジェクトを返します：

{
  "figureUrl": "https://figure.thirdme.com/figures/xxx.png",
  "figureCode": "// Editable figure code",
  "metadata": {
    "type": "line_chart",
    "style": "nature",
    "resolution": "300dpi",
    "format": "PNG/SVG"
  }
}

edit_figure

生成した図を編集し、スタイル、データ、またはレイアウトを調整します。

入力パラメーター：

パラメーター	型	必須	説明
figureId	string	✅	編集する図の ID
editInstructions	string	✅	編集指示。例：「棒グラフの色を青に変更」

出力：

更新された図の URL とコードを返します。

エラーコード

エラーコード	説明
-32001	ユーザーが見つかりません
-32003	サブスクリプションが必要、または利用上限に達しました
-32004	図の生成に失敗しました
-32005	対応していない図の種類です
-32006	データ形式エラー

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🛠️ 対応プラットフォーム

プラットフォーム	状況
Claude Desktop	✅ 対応
OpenAI (MCP Compatible)	✅ 対応
Cursor	✅ 対応
Dify	✅ 対応
n8n	✅ 対応
Other MCP-Compatible Tools	✅ 対応

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💡 使用例

例 1：論文の損失曲線を生成する

Claude Desktop では、次のようにリクエストできます：

Please generate a training Loss curve chart:
- X-axis: Epoch (1-50)
- Y-axis: Loss
- Include Training Loss (decreasing from 2.5 to 0.1) and Validation Loss (decreasing from 2.8 to 0.15)
- Style: Nature journal standard

例 2：ニューラルネットワークのアーキテクチャを描く

Please draw a Transformer architecture diagram including:
- Input embedding layer
- 6 Encoder layers (with Multi-Head Attention and Feed Forward)
- 6 Decoder layers
- Output layer
- Use NeurIPS style, flat design, no gradients

例 3：実験のフローチャートを生成する

Please generate a drug screening experimental flowchart:
1. Compound library screening (10,000 compounds)
2. High-throughput primary screening (Hit rate: 2%)
3. Secondary validation (200 compounds)
4. Activity assay (50 compounds)
5. Toxicity evaluation (20 compounds)
6. Lead compounds (5 compounds)

Connect each step with arrows, annotate quantity changes.

例 4：論文用の図を一括生成する

I'm writing a paper on image classification and need the following figures:
1. Model architecture diagram (CNN + Attention)
2. Training curves (Accuracy and Loss)
3. Confusion matrix heatmap
4. Performance comparison bar chart for different models

Please generate these figures sequentially, maintaining a unified visual style.

例 5：自動化ワークフローに組み込む

n8n または Dify では、図の生成を自動化ワークフローに組み込み、一括処理や自動操作を行えます。たとえば：

• 実験データから標準化された図を自動生成する
• データテーブルを可視化チャートに一括変換する
• 論文執筆支援ワークフローで図を自動生成する

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📝 注意事項

項目	説明
API Key のセキュリティ	API Key は安全に管理し、他者と共有したり、公開リポジトリにコミットしたりしないでください
利用上限	API の利用にはサブスクリプションの利用上限が適用されます。責任を持ってご利用ください
データの正確性	図をできるだけ正確に出力するには、データの値を正確に指定してください
図の種類	図の種類を明確に指定すると、より正確な結果が得られます
処理時間	単純な図は約5〜10秒、複雑な図は30秒以上かかる場合があります
データのセキュリティ	処理済みのデータは、24時間後にサーバーから自動的に削除されます

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❓ よくある質問

Q: API Key はどこで取得できますか？

A: https://figure.thirdme.com/mcp にアクセスし、メールアドレスを入力すると API Key を生成できます。

Q: API Key が有効かどうかは、どのように確認できますか？

A: MCP API ページでキーを生成した後、ページの「Test API Key」機能を使ってキーの有効性を確認できます。

Q: API の利用は有料ですか？

A: API の利用には、ウェブ版と同じサブスクリプションの利用枠が適用されます。具体的な料金については、料金ページをご覧ください。

Q: どのジャーナルのスタイルに対応していますか？

A: 現在は Nature、Science、IEEE、Cell など、主要な SCI ジャーナルのスタイルに対応しており、順次追加しています。

Q: 図はどの形式でエクスポートできますか？

A: PNG（300dpi の高解像度）、SVG（ベクター形式）、PDF などに対応しています。

Q: データの正確性を確保するにはどうすればよいですか？

A:

• dataValues パラメーターを使って正確な値を指定してください
• 説明の中で重要なデータポイントを明確に注記してください
• 生成後に内容を確認し、必要に応じて edit_figure ツールで修正してください

Q: 生成された図の著作権は誰に帰属しますか？

A: 生成された図の著作権はユーザーに帰属し、学術論文の出版に自由に使用できます。

Q: サブスクリプションや利用上限の問題には、どのように対処すればよいですか？

A: API とウェブ版では同じサブスクリプションサービスを利用しています。ウェブ版でサブスクリプションを管理し、利用状況を確認できます。

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📧 サポートとフィードバック

問題が発生した場合やご提案がある場合は、以下までお問い合わせください。

チャネル	連絡先
📧 メール	[email protected]
🌐 ウェブサイト	https://figure.thirdme.com
📄 API ドキュメント	https://figure.thirdme.com/mcp
💬 GitHub の課題	課題を送信

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📄 ライセンス

本サービスには ScholarPlot の利用規約およびプライバシーポリシーが適用されます。

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🎉 MCP API を使って、AI に研究論文向けの専門的な学術図を作成してもらいましょう！

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