Lacuna Research MCP

Lacuna Research MCP

🔬 新しいアイデア、論文、機械学習の動向をコーディングエージェントに取り入れましょう

Lacuna Research MCP は、AI 研究者のコーディングエージェントに次の機能を提供します。

• 新しい研究提案。 The Alien Space of Science を使って生成された新しい研究アイデアを探索します。
• 研究の方向性。 関連論文、著者、提案を含む概念クラスターをたどります。
• エージェント向けの文献。 出典へのリンク付きで、最近の論文を Markdown 形式で検索します。
• 研究者情報。 著者、出版物、研究の方向性、影響力、関連する研究者をたどります。
• 研究動向のマッピング。 学会、機関、主要な研究者、出版活動を比較します。

Tiptree Systems が開発した Lacuna は、機械学習の研究マップです。論文、研究の方向性、著者、学会、機関、生成された研究提案を結び付ける異種ナレッジグラフであり、派生した各オブジェクトから、それを生み出した正確な論文とページまで出典をたどれます。そのパイプラインは、OpenAlex、OpenReview、DBLP、arXiv の学術記録を照合し、論文のテキストから概念要素を抽出して研究の方向性ごとにクラスタリングし（Lacuna 論文）、The Alien Space of Science を使って、そうした方向性から新しい研究提案をサンプリングします。このマップには、229 万件以上の論文、21 万 5,000 件以上の著者プロフィール、2 万 8,000 件以上の研究の方向性、2 万 5,000 件以上の研究提案、5,300 件以上の学会が含まれており、新しい arXiv 論文やその他の AI 論文が取り込まれるにつれて継続的に拡大しています。

インストール · 初回利用 · ツール · API リファレンス · 設定

インストール

ホスト型 MCP サーバー（Claude コネクター）

Streamable HTTP に対応する任意のクライアントで、Lacuna のホスト型 MCP サーバーを利用できます。ローカルへのインストールは不要です。

https://lacuna.tiptreesystems.com/api/mcp

Claude で Customize → Connectors → + Add → Add custom connector を開きます。名前に Lacuna Research と入力し、上記の URL を貼り付け、認証を求められた場合は No sign in を選択します。追加を完了したら、会話画面の + → Connectors から有効にします。

Team および Enterprise ワークスペースでは、先に Organization settings → Connectors でコネクターを追加する必要があります。詳細については、Claude のカスタムコネクターの設定をご覧ください。

ローカルインストール

Lacuna Research MCP をインストールする最も簡単な方法は、Codex や Claude Code などのコーディングエージェントに依頼することです。

このクライアント用に、PyPI から lacuna-research-mcp パッケージをインストールして設定してください。

手動で設定する場合、以下の手順では PyPI から最新のタグ付きリリースを実行するために uvx を使用します。まず uv をインストールしてください。Lacuna Research MCP には Python 3.11 以降が必要です。

Codex

Codex CLI でサーバーを追加します：

codex mcp add lacuna-research -- uvx lacuna-research-mcp

または、~/.codex/config.toml（プロジェクト専用に設定する場合は、信頼済みプロジェクト内の .codex/config.toml）に以下を追加します：

[mcp_servers.lacuna-research]
command = "uvx"
args = ["lacuna-research-mcp"]

codex mcp list を実行して、サーバーが設定されていることを確認します。Codex アプリ、CLI、IDE 拡張機能は、同じマシン上でこの設定を共有します。

Claude Code

Claude Code CLI で、すべてのプロジェクトにサーバーを追加します：

claude mcp add --scope user lacuna-research -- uvx lacuna-research-mcp

現在のプロジェクトだけに追加する場合は、--scope user を省略します。または、~/.claude.json のトップレベルにある mcpServers オブジェクトの下に以下を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "lacuna-research": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["lacuna-research-mcp"]
    }
  }
}

claude mcp get lacuna-research を実行して、サーバーが設定されていることを確認します。

Claude Desktop

Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json の mcpServers の下にサーバーを追加します：

{
  "mcpServers": {
    "lacuna-research": {
      "command": "uvx",
      "args": ["lacuna-research-mcp"]
    }
  }
}

ファイルを保存した後、Claude Desktop を再起動します。

その他の MCP クライアント

ローカルの stdio MCP サーバーをサポートするクライアントでは、次の標準設定を使用します：

{
  "mcpServers": {
    "lacuna-research": {
      "command": "uvx",
      "args": ["lacuna-research-mcp"]
    }
  }
}

スタンドアロンコマンド

MCP サーバーを永続的なコマンドとしてインストールします：

uv tool install lacuna-research-mcp
lacuna-research-mcp

永続的なコマンドをインストールせずに実行します：

uvx lacuna-research-mcp

これを実行したときにプレリリース版に関するエラー（例：「Python 3.14.0rc2 is a prerelease...」）が表示される場合、uv が MCP SDK でサポートされていない Python 3.14 の初期プレリリース版を使用しています。 uv を更新する（uv self update）、リリース済みの Python をインストールする（uv python install 3.14）、または uvx --python 3.13 lacuna-research-mcp を実行してください。

セルフホスト可能な HTTP サーバー

stdio の代わりに Streamable HTTP でリモート MCP クライアントにサービスを提供するには：

uvx lacuna-research-mcp --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8000

エンドポイントは /mcp です。サーバーはステートレスで、JSON で応答するため、セッションアフィニティなしでロードバランサーの背後で実行できます。デフォルトの --host 127.0.0.1 では、サーバーは localhost の Host ヘッダーのみを受け付けます。そのため、リバースプロキシがパブリックホスト名を転送する場合は、ループバック以外のアドレスにバインドしてください。

最新の開発版

PyPI にはタグ付きリリースが含まれています。代わりに main ブランチの最新コードを試すには：

uvx --from git+https://github.com/tiptreesystems/lacuna-research-mcp.git lacuna-research-mcp

ローカル開発

uv の場合：

git clone https://github.com/tiptreesystems/lacuna-research-mcp.git
cd lacuna-research-mcp
uv sync --extra dev
uv run lacuna-research-mcp

pip の場合：

cd <path-to-lacuna-research-mcp>
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install -U pip
python -m pip install -e .

初回の使用

サーバーに接続した後、次を呼び出します：

1. search_lacuna(query="LLM jailbreak defense", search_type="hypothesis", limit=10)
2. search_lacuna(query="methods for detecting prompt injection attacks", search_type="paper", limit=10)（デフォルトでは、本番環境向けの語彙・セマンティックによる論文ランキング）
3. get_hypothesis(hypothesis_id_or_url="bd35de182c2325ae")
4. get_paper(artifact_id_or_url="art_79c57fbfec094f26b79c422cf08fed34")（デフォルトは view="context"）
5. get_direction(cluster_id_or_url=25108)（デフォルトは view="context"）
6. search_lacuna(query="ImageNet", search_type="resource", resource_kind="dataset")（論文にリンクされたデータセット。続けて get_resource を呼び出します）

対象範囲

コーパスには、機械学習と AI 研究に関する論文、研究の方向性、著者の研究成果、学会・出版物、機関、生成された研究仮説、論文にリンクされた研究リソース（GitHub リポジトリ、Hugging Face のデータセットとモデル、Zenodo のレコード）が含まれます。経歴、ニュース、研究以外のウェブコンテンツは含まれていません。エージェントは、対象範囲外の質問には他の情報源を使って回答してください。

公開する機能

• search_lacuna Lacuna の公開 /api/v1/search エンドポイントを使用して、研究の方向性、論文、著者、掲載先、機関、仮説、リソースを検索します。明示的な論文検索（search_type="paper"）では、ほかのランキング引数がデフォルトのままであれば、サーバーの本番用の語彙＋セマンティックランキングを使用します。仮説を検索するには、search_type="hypothesis" を渡します。論文にリンクされたコードリポジトリ、データセット、モデル、デモを検索するには、search_type="resource" を渡します。必要に応じて、resource_kind（codebase、dataset、model、demo）と provider（github、huggingface、zenodo）で絞り込めます。たとえば、resource_kind="dataset" を指定すると、ベンチマーク用データセットを検索できます。リソースには日付、掲載先、埋め込みがないため、リソース検索では date_from／date_to、掲載先、年による並べ替え、セマンティックランキングは使用できません。
• get_hypothesis(hypothesis_id_or_url, view="context") 仮説／提案です。view="context"（デフォルト）は、単一の取得でコンパクトな提案コンテキスト（要約、概要、リンクされた研究の方向性）を返します。view="full" は、バージョン履歴とシグナル数を含むサーバーのバージョンレコードを返します。提案本文は versions[].markdown にあります。
• get_direction(cluster_id_or_url, view="context") 研究の方向性／クラスターです。view="context"（デフォルト）は、エージェント向けの簡潔な要約をリクエストします。view="full" は、生のクラスターレコードを返します。
• get_direction_papers(cluster_id_or_url, page, limit, view="compact") 研究の方向性に紐づく論文をページ分割して取得します。view="compact"（デフォルト）は、引用に使える行（ID、URL、タイトル、年、掲載先、数名の著者、概要の抜粋）を返します。view="full" は、上流の論文レコードをそのまま返します。
• get_paper(artifact_id_or_url, view="context", figure_limit=None, include_resources=True) 利用可能なバージョンを含む論文を取得します。論文を読むには、バージョンのアーティファクト ID を使用します。リンクされたリソース（コードリポジトリ、データセット、モデル、デモ）は、コンテキストビューとフルビューにデフォルトで含まれます。省略するには include_resources=False を渡します。このオプションはほかのビューでは無視されます。view="context"（デフォルト）は、エージェント向けの簡潔なコンテキストをリクエストします。ほかのビューは "full"、"preview"、"blog"、"figures"、"concepts"、"neighbors" です。コンテキストビューでは、figure_limit で図のプレビュー数を上限設定できます（サーバーのデフォルトは 3 です。プレビューを省略しつつ figures_truncated シグナルを保持するには、0 を渡します）。
• get_resource(resource_id_or_url) リソース検索または get_paper の resources リストから取得した ID、または Lacuna の /resource/... URL でリソースを検索します。外部 URL、要約、ファセット（タスク、モダリティ、サイズ、ライセンス）、プロバイダーのメトリクス、README／カードの抜粋、publications に含まれるリンク済み論文（paper_id と dataset_for などの関係を含む）、関連する研究の方向性、言及されているリソースを返します。
• 著者ツール： get_author_context(…, view="context")、get_author_papers、get_author_directions、get_author_neighbors があります。まず get_author_context を使用します。デフォルトでは、コンパクトなエージェント向けビューが返されます。これには、論文数の上限設定と、生の impact_clusters テレメトリーに代わる読みやすい impact_directions リストが含まれます。専用の論文、研究の方向性、近隣著者の各ツールを使うと、著者コンテキストを繰り返し取得せずに、それぞれのコレクションをページ分割して取得できます。view="full" は、サーバー側で上限設定された完全な形式のコンテキストを返します（各コレクションの上限は 100 件です）。類似する著者を明示的に含めるには include_neighbors=true を渡します。この場合、サーバーのレイテンシーが大幅に増加することがあります。
• 掲載先および機関のツール： get_venue_context(…, view="context")、get_institution_context(…, view="context")、get_institution_authors があります。コンテキストツールはデフォルトでコンパクトな形式を返します（リストには上限があり、重複するブロックは省略されます。掲載先では、指定した year を常に含む最近の活動の一部が保持されます）。機関の著者リスト全体をページ分割して取得するには、get_institution_authors を使用します。

ラップされた API

MCP ツール	Lacuna API エンドポイント
search_lacuna(query, search_type, limit, offset, author_id_or_url, date_from, date_to, venue, sort, ranking_profile, fields, resource_kind, provider)	GET /api/v1/search（resource_kind と provider は、繰り返し指定される kind および provider クエリパラメーターとして送信され、search_type="resource" または "all" が必要です。author_id_or_url は、search_type="paper" の検索対象を1人の著者に限定します。著者 ID または Lacuna の著者ページ URL を指定できます。fields は、語彙ランキングに使用するテキストフィールドを制限または重み付けします（例：title^4,abstract）。また、実験的な語彙ランカーを選択します。デフォルトの関連度順による論文検索では、本番用の語彙＋セマンティックランカーを迂回します。使用可能なフィールドは title、abstract、summary、concepts、name、top_names、venue、description、topics、provider_key、paper_titles です。各フィールドは、そのフィールドを持つタイプでのみ有効です。title：paper/cluster/venue/hypothesis/resource；description/topics/provider_key/paper_titles：resource；abstract/summary/concepts：paper；name：author/institution/venue；top_names：cluster/hypothesis；venue：paper/venue（search_type="all" の場合はすべてのタイプが対象です）。重みは 0 < weight <= 100 を満たす必要があります。不明なフィールド、範囲外の重み、タイプと互換性のないフィールド、および ranking_profile="semantic" と組み合わせた fields は拒否されます。これらを許可すると、サーバーが値を暗黙に除外、上限設定、または無視するためです。）
get_hypothesis(hypothesis_id_or_url, view="context")	view="context" → GET /api/v1/context/hypothesis/{hypothesis_id}?view=compact；view="full" → GET /api/v1/hypotheses/{hypothesis_id}
get_direction(cluster_id_or_url, view="context")	view="context" → GET /api/v1/context/direction/{cluster_id}?view=compact；view="full" → GET /api/v1/clusters/{cluster_id}
get_direction_papers(cluster_id_or_url, page, limit, view="compact")	GET /api/v1/clusters/{cluster_id}/papers?view=compact（デフォルト）または ?view=complete
get_paper(artifact_id_or_url, view="context", figure_limit=None, include_resources=True)	view="context" → GET /api/v1/context/paper/{artifact_id}?view=compact（設定時は &figure_limit=N）；view="full" → GET /api/v1/papers/{artifact_id}；view="preview" → …/preview；view="blog" → …/blog；view="figures" → …/figures；view="concepts" → …/concepts；view="neighbors" → …/neighbors；context と full では include_resources が送信されます。Work ページ URL（/work/<name>、/work/<slug>/wrk_…）または単独の wrk_… ID は、まず GET /api/v1/context/work/{work_id_or_name} を介して読み込まれます
get_resource(resource_id_or_url)	GET /api/v1/resources/{resource_id}
get_author_papers(author_id_or_url, limit=50, offset=0)	GET /api/v1/authors/{author_id}/papers
get_author_directions(author_id_or_url, limit=50, offset=0)	GET /api/v1/authors/{author_id}/directions
get_author_context(author_id_or_url, view="context", include_neighbors=false)	view="context" → GET /api/v1/context/author/{author_id}?view=compact；view="full" → GET /api/v1/context/author/{author_id}（include_neighbors=true を指定すると、類似著者が明示的にリクエストされます）
get_author_neighbors(author_id_or_url, limit=8, offset=0)	GET /api/v1/authors/{author_id}/neighbors
get_venue_context(venue_key_or_url, year, view="context")	view="context" → GET /api/v1/context/venue/{vkey}[/{year}]?view=compact；view="full" → view を指定せず同じルート
get_institution_context(institution_key_or_url, view="context")	view="context" → GET /api/v1/context/institution/{ikey}?view=compact；view="full" → view を指定せず同じルート
get_institution_authors(institution_key_or_url, limit=50, offset=0)	GET /api/v1/institutions/{ikey}/authors
id または URL を指定する引数には、search_lacuna が返す生の ID、または対応する Lacuna ページの URL を渡してください。MCP は Lacuna 相対の url フィールドと *_url フィールドを絶対 URL に正規化します。また、summary_markdown、article_markdown、markdown、content、description という名前のフィールド内にある Lacuna のリンク（/resource/... ページを含む）も絶対 URL に変換します。

get_author_context の両方のビューには、サーバー側で上限が設定されています。デフォルトのコンパクトビューでは厳選された概要が返され、view="full" では、埋め込みコレクションを最大 100 件に制限した、より大きな完全な形式が返されます。埋め込みコンテキストのコレクションをページ分割しようとせず、get_author_papers と get_author_directions を使用してください。

検索リクエストでは、1 回の呼び出しにつき最大 50 件の結果が返されます。方向別論文のページリクエストでは、1 回の呼び出しにつき最大 100 件の結果が返されます。 search_lacuna の date_from と date_to は、出版日を含む範囲指定です。使用できる形式は YYYY、YYYY-MM、YYYY-MM-DD です。たとえば、date_from="2020", date_to="2022-03" は、2020 年 1 月 1 日から 2022 年 3 月 31 日までに発表された論文を含みます。

search_lacuna では、次のランキングプロファイルを使用できます。

• default / lexical すべての検索におけるデフォルトのプロファイルです。search_type="paper"、sort="relevance" を指定し、fields を未設定にすると、フォールバック機能を備えたサーバーの本番用語彙＋セマンティックランキングが使用されます。MCP のデフォルトである search_type="all" では、代わりにサーバーのデフォルトの語彙ランキングが使用されます。
• semantic 埋め込みベースの論文検索に使用します。セマンティッククエリでは通常の語彙ランキング部分は省略されますが、サーバーが完全一致するタイトルの語彙検索結果を重ねて表示する場合があります。paper と all の検索でのみサポートされます（セマンティック埋め込みがあるのは論文のみです）。また、resource_kind / provider フィルターとは併用できません。
• bm25_title_abstract / bm25 タイトルと概要に限定した語彙マッチングに使用します。author と institution の検索では、該当するレコードにタイトルや概要のフィールドがないため、使用できません。

ranking_profile を指定しない場合、すべての検索でサーバーのデフォルトが使用されます。サーバーでは代わりに部分文字列検索へフォールバックし、指定されたランキングプロファイルを暗黙のうちに無視する可能性があるため、MCP はサポート対象外のプロファイルと検索タイプの組み合わせを拒否します。

sort には relevance（デフォルト）、year_desc、year_asc を指定できます。年による並べ替えは ranking_profile="semantic" と併用できません（サーバーが並べ替えを暗黙のうちに無視します）。そのため、MCP はこの組み合わせを拒否します。新しさと関連性の両方を重視する検索では、セマンティックランキングを維持し、代わりに date_from / date_to で期間を絞り込んでください。

環境変数

• LACUNA_SITE_URL デフォルトは https://lacuna.tiptreesystems.com です。
• LACUNA_MCP_TIMEOUT デフォルトは 30 です。
• LACUNA_MCP_MAX_RETRIES デフォルトは 2 です。タイムアウト、トランスポートエラー、および HTTP 429、502、503、504 のレスポンスに適用されます。
• LACUNA_MCP_USER_AGENT デフォルトは lacuna-research-mcp/{package_version} です。
• LACUNA_MCP_BEARER_TOKEN Lacuna のプライベートデプロイメント向けに、Authorization: Bearer ... として送信する任意のベアラートークンです。
• LACUNA_MCP_CLIENT_TOKEN ホスト型 MCP サーバーを識別し、Lacuna 独自の検索レート制限に適用するため、X-Lacuna-Client-Token として送信する任意のトークンです。
• LACUNA_MCP_LOG_LEVEL デフォルトは WARNING です（DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL のいずれか）。デフォルトでは通常の操作中にログを抑制します。デバッグ時に限り、ログレベルを下げてください。INFO / DEBUG では、HTTP クライアントが検索クエリ文字列を含む完全なリクエスト URL を stderr に記録し、一部の MCP ホストではその内容が保持されるためです。

環境変数は、MCP サーバーの作成時に 1 回だけ読み込まれます。create_mcp() を呼び出さずにモジュールをインポートした場合は、直接ツールまたは API を初めて呼び出した時点で読み込まれます。

実装の構成

このサーバーは、Lacuna の HTTP API を利用する薄い MCP アダプターです。実装は責務ごとに分割されています。

• lacuna_research_mcp/server.py MCPServer アプリの作成、ツールの登録、ライフスパンのクリーンアップ、および lacuna-research-mcp CLI エントリーポイント。
• lacuna_research_mcp/tools.py MCP ツール関数。各ツールは入力を正規化し、共通クライアントヘルパーを通じて対応する Lacuna API エンドポイントを呼び出し、JSON 互換データを返します。
• lacuna_research_mcp/client.py Lacuna への実行時 HTTP アクセスを担います。イベントループにバインドされた httpx.AsyncClient、再試行処理、エラーのラップ、JSON の解析、レスポンス内の URL の正規化、および api_get／api_object／api_payload が含まれます。
• lacuna_research_mcp/config.py 実行時定数、RuntimeConfig、パッケージのユーザーエージェントの構築、および環境変数の解析。
• lacuna_research_mcp/ids.py 生の ID または Lacuna のページ URL を受け取り、安全な API パスセグメントを抽出するヘルパー。
• lacuna_research_mcp/normalize.py 相対 Lacuna URL および Markdown リンクのレスポンス後処理。
• lacuna_research_mcp/errors.py Lacuna API へのアクセス失敗をユーザーに示す例外型。

注意事項

• get_paper と get_direction は、デフォルトで view="context" を使用します。これらのコンテキストビューでは、MCP レスポンスを小さく保つため、デフォルトで Lacuna のエージェント向けコンパクトペイロードをリクエストします。論文のコンテキストには、利用可能な場合は summary_markdown（それ以外の場合は abstract）、著者、図が含まれます。研究分野のコンテキストには、summary_markdown、件数が制限された論文／著者／関連研究分野、および切り捨てマーカーが含まれます。生のメタデータが必要な場合は view="full" を使用してください。また、個別のサブリソースを取得する場合は、その他の論文ビュー（preview、blog、figures、concepts、neighbors）を使用してください。
• カスタムの fields を指定せず、関連度順の論文検索を明示的に行う場合は、サーバーの本番用の語彙＋セマンティックランキングがデフォルトで使用されます。埋め込みベースの検索（完全一致タイトルによるオーバーレイが適用される場合があります）には ranking_profile="semantic" を、タイトルと要約を対象とする語彙マッチングには "bm25_title_abstract" を設定してください。
• ほとんどの詳細ツールでは、検索結果で返された ID、または対応する Lacuna URL のいずれかを指定できます。
• url／*_url レスポンスフィールド、および summary_markdown、article_markdown、markdown、content、description という名前のフィールドに含まれる相対 Lacuna URL は、絶対 URL に正規化されます。
• 会場および機関のキーは不透明なハッシュ（例：d7bf22905bd6）であり、icml のような人が読める名前ではありません。まず search_lacuna(search_type="venue") でキーを検索するか、/venue/... ページの URL を渡してください。

引用

Lacuna の研究提案生成と研究マップに関する私たちの研究がお役に立ちましたら、ぜひ関連論文を引用してください。

研究提案生成 — The Alien Space of Science

@inproceedings{artiles2026alien,
  title     = {The Alien Space of Science: Sampling Coherent but Cognitively Unavailable Research Directions},
  author    = {Artiles, Alejandro H. and Weiss, Martin and Brinkmann, Levin and Rahwan, Iyad and Sch{\"o}lkopf, Bernhard and Pal, Christopher and Larochelle, Hugo and Goyal, Anirudh and Rahaman, Nasim},
  booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems},
  year      = {2026},
  eprint    = {2603.01092},
  archivePrefix = {arXiv},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2603.01092}
}

研究マップ — Lacuna

@misc{weiss2026lacunaresearchmapmachine,
  title         = {Lacuna: A Research Map for Machine Learning},
  author        = {Martin Weiss and Miles Q. Li and Alejandro H. Artiles and Yacine Mkhinini and Chris Pal and Hugo Larochelle and Nasim Rahaman},
  year          = {2026},
  eprint        = {2606.26246},
  archivePrefix = {arXiv},
  primaryClass  = {cs.DL},
  url           = {https://arxiv.org/abs/2606.26246}
}

ライセンス

MIT。LICENSE をご覧ください。