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解決する課題

Academic Paper Search は、学術文献を再現可能な方法で検索、検証、エクスポートする手段を提供します。引用における「AIの幻覚」問題を、検索結果を実際の学術データベースと照合し、メタデータ（タイトル、著者、年）のフィールドレベル検証を行うことで解決し、引用が本物で正確であることを保証します。

仕組み

このプロジェクトは、検索 $\rightarrow$ 重複排除 $\rightarrow$ 検証 $\rightarrow$ エクスポート のパイプラインを実装しています。CrossRef、PubMed、arXiv、OpenAlex、Europe PMC を含む複数の学術ソースと統合し、Semantic Scholar と ClinicalTrials.gov のオプションサポートも備えています。

これは、3つの方法で使用できるツールセットとして提供されます。

1. MCPサーバー: AIクライアント（Claude Code や Codex など）が検索を実行し、識別子を解決し、引用を生成するためのツールを提供します。
2. スキル: AIモデルが研究質問をキーワードに分解し、ソースを検証する方法をガイドします。
3. CLI: YAMLワークフローによるバッチ処理を可能にし、大量の論文の自動取得と検証を実現します。

対象ユーザー

体系的な文献レビューを実施し、AI生成の引用の正確性を検証し、Zotero や EndNote などの参考文献管理ツールへの収集とエクスポートを自動化する必要がある研究者、学者、AIパワーユーザー。

ハイライト

• マルチソース取得: 複数のデータベースを同時にクエリし、文献発見のギャップを減らします。
• フィールドレベル検証: 期待される引用データを実際のデータベースメタデータと比較し、不一致をフラグします。
• 引用グラフ: アップストリーム（参考文献）とダウンストリーム（被引用）の関係をトレースし、研究ネットワークを探索できます。
• MeSH統合: 正確な生物医学検索のための医学件名標目表（MeSH）のルックアップをサポートします。
• 自動化ワークフロー: 再現可能な検索とスクリーニングプロセスのためのYAML定義パイプラインをサポートします。

サマリー

複数の学術データベースを統合してAIの幻覚を防ぎ、検証済みの参考文献をエクスポートする文献検索および引用検証ツール。

タイトル

AIエージェントと研究者のための再現可能な学術検索および引用検証ツール