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bgpt-paper-search

bgpt-paper-search

github.com/kalarislabs生産性7746 回インストール4 日前に更新
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bgpt-paper-search について

bgpt-paper-searchは、科学論文の全文から抽出された構造化データを持つリモートMCPサーバー、BGPTの検索を研究エージェント向けに案内するスキルです。抄録だけでなく、方法、定量的結果、サンプル数などの詳細を必要とする文献検索に適しています。

主な機能

  1. 01search_papersによる論文検索
  2. 02方法と定量的結果の取得
  3. 03サンプル数と品質評価の表示
  4. 04DOIを含む論文メタデータの取得
  5. 05エビデンステーブルと文献レビューの支援

活用シーン

  1. 01特定の実験情報を含む研究の検索
  2. 02論文間の手法比較
  3. 03レビュー用の結果とサンプル数の収集
  4. 04メタ分析用エビデンステーブルの作成

MCP 対応

利用前にBGPTをリモートMCPサーバーとして設定する必要があります。このスキル自体はMCPアクセスを有効にしません。エージェントはsearch_papersツールで構造化された論文データを取得します。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/kalarislabs/research-agent-skills --skill bgpt-paper-search

インストール後、Claude Code で/bgpt-paper-searchを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

BGPT 論文検索

概要

BGPT は、全文論文から抽出した生の実験データを基に構築された、厳選された科学論文データベースを検索するリモート MCP サーバーです。タイトルや要旨を返す従来の文献データベースとは異なり、BGPT は論文本文から得られた構造化データを返します。具体的には、各論文の手法、定量的な結果、サンプルサイズ、品質評価、25 項目以上のメタデータが含まれます。

このスキルを使用する場面

次のような場合に、このスキルを使用してください。

  • 特定の実験の詳細を指定して科学論文を検索する
  • システマティックレビューまたはスコーピングレビューを実施する
  • 複数の研究にわたる定量的な結果、サンプルサイズ、効果量を探す
  • 異なる研究で用いられた方法論を比較する
  • 品質スコアまたはエビデンス評価が付与された論文を探す
  • 全文論文からの構造化データ（要旨だけではない）が必要
  • メタ分析または臨床ガイドライン用のエビデンステーブルを作成する

セットアップ

BGPT はリモート MCP サーバーであり、ローカルへのインストールは不要です。使用する前に、エージェントの MCP 設定で構成してください。このスキルは、エージェントに search_papers MCP ツールを呼び出すよう指示するものであり、それ自体が MCP アクセスを有効にするものではありません。

Claude Desktop / Claude Code

MCP 設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "bgpt": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://bgpt.pro/mcp/sse"]
    }
  }
}
npm（代替方法）
npx bgpt-mcp

使用方法

BGPT MCP サーバーを構成したら、エージェントの MCP インターフェース経由で search_papers ツールを呼び出します（Bash 経由ではありません）。

Search for papers about: "CRISPR gene editing efficiency in human cells"

サーバーは、次の項目を含む構造化された結果を返します。

  • タイトル、著者、ジャーナル、年、DOI
  • 方法：実験手法、モデル、プロトコル
  • 結果：定量データを含む主な知見
  • サンプルサイズ：対象者／サンプルの数
  • 品質スコア：研究の品質評価
  • 結論：著者による結論と示唆

料金

  • 無料プラン：ネットワークごとに検索 50 回、API キー不要
  • 有料：bgpt.pro/mcp で取得した API キーを使用した場合、結果 1 件あたり $0.01

エージェントの運用手順

  1. 環境を確認します。 研究課題、データベース、期間、採用基準を確認します。
  2. 入力内容を特定します。 データまたはユーザーから、形式、識別子、パラメーターを確認します。結果に影響する値を推測せず、質問してください。
  3. まず小規模に実行します。 1 つのデータベースで絞り込んだクエリを使って検索し、結果が関連しているか確認します。
  4. 上記の手順と参考情報を使用して、タスク全体を実行します。
  5. 結果を検証します。 すべての参考文献が、識別子を解決できる実在のレコードから取得されていることを確認します。件数と検索文字列を記録します。
  6. 報告します。 実行した内容（バージョン、コマンド、パラメーター）、確認した内容、未解決の点を明記します。
次の状況が発生した場合対応
API がレート制限をかける、またはエラーを返す時間をおいて再試行する、バッチサイズを小さくする、またはデータベースを切り替え、取得できなかった範囲を報告します。
これらの手順に記載された関数、フラグ、エンドポイントがインストール済みバージョンに存在しないインストール済みバージョンのドキュメント（help()、--help、公式ドキュメント）を確認して対応し、ユーザーに伝えます。API を捏造してはいけません。
必須の入力、識別子、パラメーターが曖昧ユーザーに確認するか、実行前に前提を明示します。

完全性に関するルール

  • 結果、パラメーター、識別子、引用、統計値を捏造してはいけません。実行または検証できない場合は、そのことを明確に伝えてください。
  • 取得していない論文を要約してはいけません。記憶を頼りに引用してはいけません。
  • ここに記載されたバージョン固有の情報は古くなっている可能性があります。インストール済みバージョンの公式ドキュメントで確認してください。
  • 金銭が発生する、共有 GPU やクラウドの利用枠を消費する、個人データまたは患者データを扱う、または元に戻せない操作を行う場合は、事前に確認してください。

関連スキル

  • statistical-analysis：研究データの統計分析をガイドします。検定の選択、仮定の確認、効果量、検出力分析、ベイズ的代替手法などに対応します。…
  • scientific-critical-thinking：科学的な主張とエビデンスの質を評価します。
  • folklore-variant-evidence：公開されている遺伝子または疾患について、ClinGen の遺伝子と疾患の妥当性に関するアサーションを取得し、出典にリンクされた公開エビデンスと文献を確認します。…

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