ScholarMuse 運営中

ScholarMuseは研究者向けのMCPツールプラットフォームで、50以上の研究データソースをClaude、ChatGPT、Codex、Cursorなど既存のAIアシスタントに接続します。ScholarMuseは論文検索と参考文献の照合、撤回論文の確認に対応しています。NIH、NSF、UKRIなどの助成プロジェクトや研究データセットを検索できるほか、経済統計、生命科学、材料、環境、天文学などの分野のデータも取得でき、研究用イラストや図解付き要約の生成にも対応します。

論文の検索と引用の確認：論文情報を検索し、利用可能な識別子で個別の情報を照会したうえで、参考文献のタイトル、著者、年、DOIなどの項目を照合します。撤回論文の確認では、取得可能な関連通知を確認できます。
研究プロジェクトとデータセットの検索：NIH、NSF、UKRIのプロジェクトや複数の研究データリポジトリを検索し、研究テーマの調査、資料の準備、再利用可能なデータの探索への入口を提供します。
研究・統計データの取得：質問に応じて経済時系列データを検索したり、生命科学、材料、環境、天文学などの専門機能を呼び出したりできます。
研究用図解の作成：説明文からメカニズム図、研究フロー、パスウェイ図、図解付き要約を生成し、テキストで修正を指示できます。画像生成には有料クレジットが必要で、生成画像は利用者が確認する必要があります。
出典情報の保持：検索記録には出典識別子と取得日時が付与され、適用可能な場合は原文へのリンク、ライセンス、クレジット情報も含まれます。研究者は対応する出典に戻って確認できます。

接続設定：ScholarMuse公式サイト https://scholarmuse.ai/zh にアクセスし、利用するクライアントの説明に従ってMCPツールを追加し、ブラウザでログインと認証を完了します。
小さなタスクから試す：接続後は、例えば過去3年間の特定テーマの論文を検索して年と出典リンクを一覧にする、またはDOIに基づいて読書リストの撤回状況を確認するなど、範囲を明確にした小さなタスクから始めます。
返却結果を確認する：エージェントがツールを呼び出した後、研究者は返却された記録の要約、出典、識別子、取得日時を確認し、出典の検索に失敗したという通知がないか注意します。
研究を深める：記録が正確であることを確認したうえで、エージェントに読書リストの整理、さらなる分析の準備、研究フロー図の生成などを依頼できます。

既存のワークフローにシームレスに接続：ScholarMuseはMCP形式でClaude、ChatGPT、Codex、Cursorなどの主要なAIアシスタントに接続できるため、研究者はツールを変更したり別の会話を開いたりせずに研究用ツールを利用できます。
開発者に配慮した設計：ScholarMuseはREST APIを通じて同等の機能を開発者に公開しており、自作の研究アプリケーションやスクリプトに統合できます。
分野横断の一括対応：一般的な文献ツールと、遺伝子、化合物、地球環境、天文学などの専門分野の機能を同じカタログにまとめ、分野横断型の研究で必要な機能を利用しやすくしています。
出典を追跡可能：各記録に出典識別子、取得日時、ライセンス・クレジット情報を付与し、研究者はいつでも原典に戻って確認できます。

無料体験：クライアントに接続していない場合でも、ウェブ上で参考文献の照合、撤回論文の確認、ジャーナル検索、NIHプロジェクト検索、データセット検索を利用できます。データ向けウェブツールは1日最大5回まで、登録不要で無料利用できます。詳細はページの表示に従います。
新規ユーザー特典：新しいアカウントにはデータ検索クレジット300ポイントが付与され、30日間有効です。
クレジットの消費：各ツールはクレジット単価に基づいて課金され、利用前にページで具体的な料金を確認できます。データ検索の無料枠は、すべての生成機能が無料であることを意味しません。研究用イラストには有料プランまたはクレジットパックが必要です。
有料プラン：研究用イラストなどの生成機能には有料プランが必要です。現在公開されているプランは月額30ドルから、または年額120ドルからです。

研究テーマの調査：研究者はAIに特定分野の過去3年間の論文を検索させ、助成データベースと組み合わせてその分野の助成動向を確認し、研究価値を迅速に判断できます。
参考文献の確認：学生や研究者は投稿前に引用リストのタイトル、著者、年、DOI項目を一括確認し、撤回通知の有無をチェックできます。
助成プロジェクトの検索：研究グループは申請前にNIH、NSF、UKRIなどのプロジェクト記録を検索し、採択済みの分野を参考に申請内容を磨き上げられます。
分野横断型データの取得：分野横断型の研究者は、必要に応じて統計、生命科学、環境、天文学などの専門ツールを呼び出し、分析用のデータを準備できます。
再利用可能なデータの発見：データセット検索を通じて複数の研究データリポジトリから再利用可能な公開データを探し、二次研究を支援できます。

Q1：通常のウェブ検索とScholarMuseの違いは何ですか？
A1：ウェブ検索はウェブページやニュースを探すのに適しています。ScholarMuseは、ツール定義に基づいて返されるデータベース記録と専門的な検索機能を提供します。両者は組み合わせて利用できますが、具体的な利用可否はクライアントが呼び出せるツールに依存します。
Q2：検索した記録をそのまま研究上の結論として使えますか？
A2：いいえ。記録は資料の発見と確認に役立ちますが、正式に引用する前に、原研究の条件と結論を確認する必要があります。画像生成による図解もデータベースの証拠には該当しません。
Q3：MCPを使わなくても体験できますか？
A3：まずウェブツールを利用できます。開発者向けの統合にはREST APIを使用できます。接続後のツール利用と無料ウェブ入口では、利用枠のルールが異なります。