Was macht opencode-research-mcp?
Suche, rufe ab und durchforste akademische Arbeiten effizient mit einem MCP-Server, der institutionelle Paywalls und Recherche über mehrere Quellen unterstützt.
Suche, rufe ab und durchforste akademische Arbeiten effizient mit einem MCP-Server, der institutionelle Paywalls und Recherche über mehrere Quellen unterstützt.
Elroysemiliterate213/opencode-research-mcp ist ein MCP-Server, der speziell für die effiziente Suche, Abfrage und Navigation durch akademische Arbeiten entwickelt wurde. Es ist besonders nützlich für Forscher, Entwickler und Wissensarbeiter, die auf wissenschaftliche Publikationen zugreifen müssen, auch wenn diese hinter institutionellen Paywalls stecken. Der Skill unterstützt Multi-Source-Recherche, indem er Ergebnisse aus verschiedenen Datenbanken und Repositorien aggregiert. Dank des MCP-Protokolls kann er nahtlos in KI-Assistenten integriert werden, um den Zugriff auf die neueste Forschung zu automatisieren. Die Fähigkeit, Paywalls zu umgehen, ermöglicht es Benutzern, Paper aus Institutionen abzurufen, zu denen sie berechtigt sind, was die Recherche erheblich beschleunigt.
npx skills add Elroysemiliterate213/opencode-research-mcpInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Suche, rufe ab und durchforste akademische Arbeiten effizient mit einem MCP-Server, der institutionelle Paywalls und Recherche über mehrere Quellen unterstützt.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.