paperpal

paperpal

エージェントと人間のための機械学習文献調査：論文を見つけ、検証し、評価し、引用します。

paperpal は、コーディングエージェント（Claude Code、Codex、およびあらゆる MCP クライアント）向けのプラグインです。エージェントに、調査を進めるための方法論と、それに従うためのツールを提供します。

• 検索： 一流の学会・ジャーナル（NeurIPS、ICML、ICLR、AISTATS、…）、コミュニティの高評価付きの Hugging Face 論文、本日の日次論文、トレンドのモデルを意味検索します
• 検証： arXiv のメタデータ（最新のタイトルとバージョン、掲載先のヒント）、Semantic Scholar（掲載先、引用数）、さらに arxiv-txt.org による正規表現検索付きの全文を使い、数値を文脈に沿って引用できるようにします
• 評価： 論文ごとに、3 つの情報源による掲載先、引用数、公開からの経過年数、コードへのリンクをまとめたエビデンスカードと、参考として提案する 1～5 の信頼性ランクを提示します。最終判断は、あなたまたはエージェントが行います。
• 引用： 最小限のメモ用テンプレートを静的な HTML ページに変換し、すべての引用をクリック可能なリンクにします。すべて選択して Google ドキュメントに貼り付けても、リンクと表は維持されます。LaTeX（$..$、$$..$$）は KaTeX でレンダリングされます。数式を含むページにのみスクリプトが追加されます。

LLM は今もハルシネーションを起こす可能性があり、意味検索も完璧ではありません。paperpal は、あらゆる主張を検証できるように設計されています。

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インストール

Claude Code

git clone https://github.com/jerpint/paperpal
claude --plugin-dir ./paperpal

このプラグインは paperpal スキルと paperpal MCP サーバー（uv で実行）を登録します。

Codex

paperpal には、移植可能な Agent Plugins 1.0.0 マニフェストとローカルマーケットプレイスが含まれています。

git clone https://github.com/jerpint/paperpal
codex plugin marketplace add ./paperpal
codex plugin add paperpal@paperpal-local
codex mcp list        # → paperpal

Claude Desktop、Cursor、または任意の MCP クライアント

クライアントの MCP 設定にサーバーを追加します（macOS の Claude Desktop の場合は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Cursor の場合は .cursor/mcp.json です）。

{
  "mcpServers": {
    "paperpal": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/paperpal", "paperpal-mcp"]
    }
  }
}

スキルのみ

オープンスキル形式を読み取るエージェントであれば、サーバーなしでこの方法論を利用できます。skills/paperpal/ をエージェントのスキルフォルダー（例：Codex の場合は .agents/skills/）にコピーしてください。このスキルは CLI にフォールバックします。

CLI

cd paperpal && uv sync
uv run paperpal -h

uv と Python ≥ 3.11 が必要です。

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使い方

エージェントに、次のように依頼できます。

• 「アラインメント学習によって出力の多様性が低下するという査読済みの根拠を探し、各情報源を評価してください。」
• 「この arXiv 論文はどこかに採択されましたか？ X について報告されている正確な数値を確認してください。」
• 「小規模言語モデルに関する調査メモを Google ドキュメント用に準備してください。要点だけにして、すべての引用にリンクを付けてください。」

または、直接操作できます。

uv run paperpal top "persona consistency role-playing" --n 5    # top-tier venues
uv run paperpal hf "ternary quantization" --n 5                 # Hugging Face papers
uv run paperpal dair                                            # DAIR weekly curation → JSON, discovery only
uv run paperpal daily                                           # today's HF daily papers
uv run paperpal meta 2510.22954                                 # arXiv metadata + venue hints
uv run paperpal card 2510.22954                                 # evidence card → suggested band
uv run paperpal full 2310.11324 --grep "76 accuracy points"     # verify a number in the full text
uv run paperpal new notes.md --title "My topic"                 # start from the template
uv run paperpal render notes.md                                 # → notes.html (gdoc-pasteable)

ツール

MCP ツール	CLI	機能
dair_papers	dair	DAIR の最新の公開週間候補リストを取得します。引用する前に arXiv で候補を検証します
search_top_tier	top	一流の学会・ジャーナルの論文を意味検索します（paperz）
search_hf	hf	Hugging Face の論文を検索します（新しさ、高評価数）
daily_papers	daily	Hugging Face の本日の日次論文
trending_models	trending	Hub のトレンドモデル
arxiv_meta	meta	arXiv のタイトル、著者、バージョン、コメント／ジャーナル参照に基づく掲載先のヒント
s2_lookup	s2	Semantic Scholar の掲載先と引用数
evidence_card	card	信頼性の根拠と、理由付きの参考用 1～5 ランク
abstract	abs	要旨、カテゴリ、BibTeX（arxiv-txt）
full_text	full	論文全文、または文脈付きの正規表現検索結果
render_notes	render	引用にリンクを付け、Google ドキュメントに貼り付け可能な静的 HTML を作成します
—	new	テンプレートからメモ用ドキュメントを作成します

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方法論

スキル（skills/paperpal/SKILL.md）では、エージェントが調査を行う方法を説明しています。完全版のガイドはMETHODOLOGY.mdです。人間が単独で利用することもできます。要点は次のとおりです。

1. 一次資料のみを使用します。 論文、モデルカード、リポジトリ、ベンダーの投稿が対象です。ブログの要約は手がかりであり、引用元にはしません。
2. 採用する項目はすべて検証します。 メタデータ → 一流の掲載先 → 全文中の正確な数値の順に確認します。
3. 信頼性を評価します（1～5）。 掲載先、研究室、公開コードとデータ、経過年数、再現性を基準にします。4.5以上を根拠とし、3～4は断定を避け、2以下は脚注を付けるか除外します。
4. すべてにタグを付けます。
   • 出典の種類：[peer-reviewed] [preprint] [industry] [secondary] [news]
   • ステータス：既知／推定／不明
5. 執筆を依頼された場合を除き、文章ではなく参照先を示します。
6. すべての引用をリンクにします。 共有する前に静的 HTML にレンダリングします。

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設定

環境変数	用途
S2_API_KEY	任意のSemantic Scholar API キー。認証なしのリクエストでは、少ないレート制限を共有します。

paperpal はホストごとにリクエストを抑制します（arXiv は約3秒に1リクエスト）。406／429／5xx の場合は再試行し、メタデータの取得では arXiv から Hugging Face、次に arxiv-txt へとフォールバックします。

開発

AGENTS.mdを参照してください。簡易版：

uv sync
uv run pytest -q              # offline tests
claude plugin validate .      # Claude Code manifest

ロードマップ

• BibTeX エクスポート（arxiv-txt パーサーはすでに BibTeX を取得します）
• エビデンスカード向けの掲載先ソースを追加

ライセンス

MIT