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BGPT-Papiersuche

Durchsuchen Sie wissenschaftliche Publikationen und rufen Sie strukturierte experimentelle Daten ab, die aus Volltextstudien extrahiert wurden – über den BGPT MCP-Server. Liefert über 25 Felder pro Artikel, darunter Methoden, Ergebnisse, Stichprobengrößen, Qualitätsbewertungen und Schlussfolgerungen. Ideal für Literaturrecherchen, Evidenzsynthesen und die Ermittlung experimenteller Details, die über Abstracts hinausgehen.

Was ist BGPT-Papiersuche?

BGPT Paper Search ist ein Skill für KI-Agenten (wie Claude, Cursor, Codex), der die semantische Suche in wissenschaftlichen Publikationen mit Volltextextraktion ermöglicht. Im Gegensatz zu herkömmlichen Literatursuchmaschinen, die nur Titel und Abstracts zurückgeben, liefert dieser Skill strukturierte Daten aus dem gesamten Artikel – darunter experimentelle Methoden, quantitative Ergebnisse, Stichprobengrößen, Qualitätsbewertungen und über 25 weitere Metadatenfelder pro Paper. Der Skill basiert auf einem entfernten MCP-Server (bgpt.pro/mcp) und benötigt keine lokale Installation; er wird einfach in den MCP-Konfigurationen des Agenten eingetragen. Nach der Konfiguration ruft der Agent das Tool `search_papers` auf und gibt die Ergebnisse als formatierten Text aus. Der Skill ist besonders nützlich für systematische Reviews, Scoping-Reviews, den Aufbau von Evidenztabellen für Metaanalysen oder klinische Leitlinien sowie für die vergleichende Methodenanalyse. Die Nutzung ist kostenlos für 50 Suchanfragen pro Netzwerk (ohne API-Key), und kostenpflichtige Anfragen ab $0.01 pro Ergebnis sind mit einem API-Key möglich.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/bgpt-paper-search
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Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

OpenAIChatGPTClaudeClaudeGeminiGeminiGrokGrokPerplexityPerplexityDeepSeekDeepSeek

Dokumentation

Was macht BGPT-Papiersuche?

Übersicht

BGPT ist ein entfernter MCP-Server, der eine kuratierte Datenbank wissenschaftlicher Artikel durchsucht, die aus rohen experimentellen Daten aus Volltextstudien aufgebaut wurde. Anders als traditionelle Literaturdatenbanken, die nur Titel und Abstracts zurückgeben, liefert BGPT strukturierte Daten aus dem tatsächlichen Artikelinhalt – Methoden, quantitative Ergebnisse, Stichprobengrößen, Qualitätsbewertungen und über 25 Metadatenfelder pro Artikel.

Wann dieser Skill verwendet werden sollte

Verwenden Sie diesen Skill, wenn:

  • Sie nach wissenschaftlichen Artikeln mit bestimmten experimentellen Details suchen
  • Sie systematische oder Scoping-Literaturrecherchen durchführen
  • Sie quantitative Ergebnisse, Stichprobengrößen oder Effektstärken über Studien hinweg finden möchten
  • Sie die Methodik verschiedener Studien vergleichen möchten
  • Sie nach Artikeln mit Qualitätsbewertungen oder Evidenzgraduierung suchen
  • Sie strukturierte Daten aus Volltextartikeln (nicht nur Abstracts) benötigen
  • Sie Evidenztabellen für Metaanalysen oder klinische Leitlinien erstellen

Einrichtung

BGPT ist ein entfernter MCP-Server – keine lokale Installation erforderlich. Konfigurieren Sie ihn in den MCP-Einstellungen Ihres Agenten vor der Verwendung; dieser Skill weist den Agenten an, das MCP-Tool search_papers aufzurufen, und aktiviert den MCP-Zugriff nicht von selbst.

Claude Desktop / Claude Code

Fügen Sie zu Ihrer MCP-Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "bgpt": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://bgpt.pro/mcp/sse"]
    }
  }
}

npm (Alternative)

npx bgpt-mcp

Verwendung

Sobald der BGPT MCP-Server konfiguriert ist, rufen Sie dessen Tool search_papers über die MCP-Schnittstelle des Agenten auf (nicht über Bash):

Suche nach Artikeln zum Thema: "CRISPR-Genbearbeitungseffizienz in menschlichen Zellen"

Der Server gibt strukturierte Ergebnisse zurück, einschließlich:

  • Titel, Autoren, Zeitschrift, Jahr, DOI
  • Methoden: Experimentelle Techniken, Modelle, Protokolle
  • Ergebnisse: Wichtigste Befunde mit quantitativen Daten
  • Stichprobengrößen: Anzahl der Probanden/Proben
  • Qualitätsbewertungen: Studienqualitätsbewertungen
  • Schlussfolgerungen: Autorenschlussfolgerungen und Implikationen

Preisgestaltung

  • Kostenlose Stufe: 50 Suchanfragen pro Netzwerk, kein API-Key erforderlich
  • Bezahlt: 0,01 $ pro Ergebnis mit einem API-Key von bgpt.pro/mcp

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

cobrapy

Constraint-based metabolic modeling (COBRA). FBA, FVA, gene knockouts, flux sampling, SBML models, for systems biology and metabolic engineering analysis.

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