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BGPT 논문 검색

BGPT MCP 서버를 통해 과학 논문을 검색하고, 원문에서 추출한 구조화된 실험 데이터를 가져옵니다. 논문당 25개 이상의 필드(방법, 결과, 표본 크기, 품질 점수, 결론 등)를 제공하여 문헌 리뷰, 증거 종합, 초록만으로는 알 수 없는 실험 세부 정보를 찾는 데 활용할 수 있습니다.

BGPT 논문 검색란 무엇인가요?

BGPT 논문 검색 스킬은 원문 연구 논문에서 추출한 구조화된 실험 데이터베이스에 접근할 수 있는 MCP 서버 통합 기능입니다. 기존의 문헌 데이터베이스가 제목과 초록만 제공하는 것과 달리, BGPT는 논문 당 25개 이상의 메타데이터 필드(방법, 정량적 결과, 표본 크기, 품질 평가 등)를 반환합니다. 이 스킬은 체계적 문헌 리뷰, 메타 분석, 임상 가이드라인 구축을 위한 증거 테이블 작성, 또는 특정 실험 세부 정보(예: 특정 유전자 편집 효율)를 갖춘 논문 검색이 필요할 때 특히 유용합니다. 설정은 Claude Desktop/Claude Code의 MCP 구성에 원격 서버를 추가하기만 하면 되며, 로컬 설치가 필요 없습니다. 검색은 에이전트의 MCP 인터페이스를 통해 `search_papers` 도구로 수행되며, 결과는 구조화된 JSON 형태로 제공되어 후속 분석이나 요약에 용이합니다.

지원 대상✓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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문서

BGPT 논문 검색은(는) 무엇을 하나요?

개요

BGPT는 원문 연구 논문에서 추출한 원시 실험 데이터로 구축된 큐레이팅된 과학 논문 데이터베이스를 검색하는 원격 MCP 서버입니다. 제목과 초록만 반환하는 기존 문헌 데이터베이스와 달리, BGPT는 실제 논문 콘텐츠(방법, 정량적 결과, 표본 크기, 품질 평가 및 논문당 25개 이상의 메타데이터 필드)에서 구조화된 데이터를 반환합니다.

이 스킬을 사용해야 하는 경우

다음과 같은 경우 이 스킬을 사용하세요:

  • 특정 실험 세부 정보가 포함된 과학 논문 검색
  • 체계적 또는 범위 문헌 리뷰 수행
  • 연구 간 정량적 결과, 표본 크기 또는 효과 크기 찾기
  • 다양한 연구에서 사용된 방법론 비교
  • 품질 점수 또는 증거 등급이 있는 논문 검색
  • 원문 논문(초록뿐만 아니라)의 구조화된 데이터 필요
  • 메타 분석 또는 임상 가이드라인을 위한 증거 테이블 구축

설정

BGPT는 원격 MCP 서버이므로 로컬 설치가 필요하지 않습니다. 사용 전에 에이전트의 MCP 설정에서 구성해야 합니다. 이 스킬은 에이전트가 search_papers MCP 도구를 호출하도록 지시하며, 자체적으로 MCP 액세스를 활성화하지 않습니다.

Claude Desktop / Claude Code

MCP 구성에 추가:

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

npm (대안)

npx bgpt-mcp

사용법

BGPT MCP 서버가 구성되면, Bash가 아닌 에이전트의 MCP 인터페이스를 통해 search_papers 도구를 호출하세요:

"인간 세포에서 CRISPR 유전자 편집 효율"에 관한 논문 검색

서버는 구조화된 결과를 반환하며, 여기에는 다음이 포함됩니다:

  • 제목, 저자, 저널, 연도, DOI
  • 방법: 실험 기법, 모델, 프로토콜
  • 결과: 정량적 데이터가 포함된 주요 발견
  • 표본 크기: 피험자/표본 수
  • 품질 점수: 연구 품질 평가
  • 결론: 저자의 결론 및 시사점

가격

  • 무료 티어: 네트워크당 50회 검색, API 키 필요 없음
  • 유료: API 키 사용 시 결과당 $0.01, bgpt.pro/mcp에서 발급

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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