Scite について
研究に基づいた根拠のある回答
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
エンドポイント
https://api.scite.ai/mcpインストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
claude mcp add --transport http scite https://api.scite.ai/mcpCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"scite":{"type":"http","url":"https://api.scite.ai/mcp"}}}Cursor で開くVS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"scite":{"type":"http","url":"https://api.scite.ai/mcp"}}}VS Code で開くClaude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"scite":{"type":"http","url":"https://api.scite.ai/mcp"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"scite":{"serverUrl":"https://api.scite.ai/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
25| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| term | string | いいえ | フィールド横断検索クエリです。`dois` または `titles` を指定した場合は任意です（省略するとメタデータのみ取得します）。重要：広範な語句ではなく、分野固有の専門用語を使用してください。インデックスはすべての学術分野を対象としているため、曖昧な語句では無関係な結果が返されます。ブール演算子（AND、OR、NOT）、フレーズ検索（"exact phrase"）、近接検索（"term1 term2"~5）に対応しています。タイトル、要旨、全文を検索します。例："PAC learning" AND "generalization bounds" AND "neural networks" |
| dois | array | いいえ | 結果を特定の DOI に絞ります。`term` を指定せずに使用すると、論文のメタデータ（タイトル、要旨、引用、アクセス URL）を取得します。`term` と併用すると、対象論文内で全文の抜粋を検索します。DOI は完全一致するため、タイトルより優先してください。例：['10.1038/s41586-020-2649-2']。 |
| titles | array | いいえ | 結果をタイトルが一致する論文に絞ります。`term` を指定しない場合は論文メタデータを取得し、`term` と併用すると対象論文内を検索します。DOI がない場合に使用し、可能であれば `dois` を優先してください。例：['Attention is all you need']。 |
| limit | integer | いいえ | 返す結果の最大数です。デフォルト：10、最大：1000。パフォーマンスを高めるには、小さな limit（10-50）を使用してページネーションしてください。 |
| offset | integer | いいえ | 結果セットのページネーションオフセットです。ページネーションには limit と併用します。例：offset=20、limit=10 の場合、結果 21～30 を返します。 |
| title | string | いいえ | 出版物のタイトルに含まれるテキストで絞り込みます。例：'climate change' |
| abstract | string | いいえ | 出版物の要旨のテキストで絞り込みます。例：'neural networks' |
| author | string | いいえ | 著者名で絞り込みます。部分一致も可能です。例：'Einstein' または 'Albert Einstein' |
| journal | string | いいえ | ジャーナル名で絞り込みます。例：'Nature' または 'Science' |
| publisher | string | いいえ | 出版社名で絞り込みます。例：'Elsevier' または 'Springer' |
| year | integer | いいえ | 特定の出版年で絞り込みます。例：2020。date_from/date_to とは併用できません。 |
| date_from | string | いいえ | この日付以降に出版された論文を絞り込みます。形式：YYYY-MM-DD または YYYY。例：'2015-01-01' または '2015' |
| date_to | string | いいえ | この日付までに出版された論文を絞り込みます。形式：YYYY-MM-DD または YYYY。例：'2023-12-31' または '2023' |
| paper_type | string | いいえ | 出版物の種類で絞り込みます。例：'Article'、'Review'、'Clinical Trial'、'Meta-Analysis'、'Case Report' |
| affiliation | string | いいえ | 著者の所属機関で絞り込みます。例：'Stanford University' または 'MIT' |
| topic | string | いいえ | 研究トピック／分野で絞り込みます。例：'Oncology' または 'Neuroscience' |
| has_tally | boolean | いいえ | Smart Citations（tally > 0）を含む論文で絞り込みます。true = 文脈付きで引用された論文 |
| has_retraction | boolean | いいえ | 撤回通知のある論文で絞り込みます。true = 撤回された論文のみ |
| has_concern | boolean | いいえ | 編集上の懸念がある論文で絞り込みます。true = 懸念事項のある論文 |
| has_correction | boolean | いいえ | 訂正のある論文で絞り込みます。true = 訂正が公開された論文 |
| has_erratum | boolean | いいえ | 正誤表のある論文で絞り込みます。true = 正誤表が公開された論文 |
| supporting_from | integer | いいえ | 支持的な Smart Citations の最小数。例：10 = 支持的な引用が少なくとも 10 件ある論文 |
| supporting_to | integer | いいえ | 支持的な Smart Citations の最大数。例：100 = 支持的な引用が最大 100 件ある論文 |
| contrasting_from | integer | いいえ | 対比的な Smart Citations の最小数。例：5 = 対比的な引用が少なくとも 5 件ある論文 |
| contrasting_to | integer | いいえ | 対比的な Smart Citations の最大数。例：20 = 対比的な引用が最大 20 件ある論文 |
| mentioning_from | integer | いいえ | 言及する Smart Citations の最小数。例：50 = 言及する引用が少なくとも 50 件ある論文 |
| mentioning_to | integer | いいえ | Smart Citations の最大件数 |
| citing_publications_from | integer | いいえ | 引用出版物の総数（従来の引用数）の最小値 |
| citing_publications_to | integer | いいえ | 引用出版物の総数（従来の引用数）の最大値 |
| collection_slug | string | いいえ | 検索対象を、ユーザーのコレクション（保存済みの名前付き論文セット）のいずれかに含まれる論文に限定します。`create_collection` または `search_collections` の Collection slug を渡します。`term` や他のフィルターと組み合わせると、そのコレクション内を検索できます。 |
詳細
メンテナーはまだ詳細を追加していません。リポジトリの README をご覧ください。
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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。