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bgpt-paper-search

科学論文を検索し、BGPT MCPサーバーを介して全文研究から抽出された構造化実験データを取得します。論文あたり25以上のフィールド(手法、結果、サンプルサイズ、品質スコア、結論など)を返します。文献レビュー、エビデンス統合、抄録だけでは得られない実験詳細の発見に使用します。

bgpt-paper-search とは?

BGPT Paper Searchは、科学論文の厳選データベースを検索し、全文研究から抽出された生の実験データを構造化形式で提供するリモートMCPサーバーです。従来の文献データベースがタイトルと抄録を返すのに対し、BGPTは論文本文から手法、定量的結果、サンプルサイズ、品質評価、25以上のメタデータフィールドを返します。系統的レビューやスコーピングレビューの実施、異なる研究間での方法論比較、エビデンステーブルの構築、メタ分析や臨床ガイドラインのための質の高いデータ収集に特に有用です。ローカルインストールは不要で、エージェントのMCP設定で `bgpt` サーバーを構成するだけで `search_papers` ツールを呼び出せます。無料枠ではネットワークあたり50回の検索が可能で、APIキーを取得すると1結果あたり$0.01の有料プランも利用できます。Claude Desktop / Claude Code、npm経由で利用できます。

対応✓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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ドキュメント

BGPT Paper Search

概要

BGPT は、全文研究から抽出された生の実験データを基に構築された科学論文の厳選データベースを検索するリモート MCP サーバーです。タイトルと抄録のみを返す従来の文献データベースとは異なり、BGPT は論文本文から実際の内容(手法、定量的結果、サンプルサイズ、品質評価、論文あたり 25 以上のメタデータフィールド)を構造化データとして返します。

このスキルを使用するタイミング

以下の場合にこのスキルを使用します:

  • 特定の実験詳細を含む科学論文を検索する場合
  • 系統的レビューまたはスコーピングレビューを実施する場合
  • 複数の研究にわたる定量的結果、サンプルサイズ、効果量を探す場合
  • 異なる研究で使用された方法論を比較する場合
  • 品質スコアやエビデンスグレーディングが付いた論文を探す場合
  • 全文論文からの構造化データ(抄録だけでなく)が必要な場合
  • メタ分析や臨床ガイドラインのためのエビデンステーブルを作成する場合

セットアップ

BGPT はリモート MCP サーバーであり、ローカルインストールは必要ありません。使用前にエージェントの MCP 設定で構成します。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、それ自体で MCP アクセスを有効にするわけではありません。

Claude Desktop / Claude Code

MCP 設定に以下を追加します:

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

npm(代替)

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 インターフェースを介して(Bash 経由ではなく)search_papers ツールを呼び出します:

次の論文を検索:「ヒト細胞における CRISPR 遺伝子編集効率」

サーバーは以下のような構造化結果を返します:

  • タイトル、著者、ジャーナル、年、DOI
  • 手法:実験技術、モデル、プロトコル
  • 結果:定量的データを含む主要な発見
  • サンプルサイズ:被験者/サンプル数
  • 品質スコア:研究品質評価
  • 結論:著者の結論と含意

価格

  • 無料枠:ネットワークあたり 50 回の検索、API キー不要
  • 有料:bgpt.pro/mcp から API キーを取得後、1 結果あたり $0.01

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.

関連スキル