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解決する課題

Wisp Scienceは、AI支援による科学研究のためのローカルファーストで統合されたワークベンチを提供します。文献検索、コード実行（PythonおよびR）、データベースクエリ、プロジェクト文書を単一の環境に統合することで、研究ワークフローの断片化を解消し、データと認証情報はユーザーのマシン上に保持されます。

仕組み

このプラットフォームはエージェントシステムを採用しており、ユーザーは独自のLLM（OpenAI互換またはAnthropic）を持ち込んで研究プロセスを駆動できます。エージェントはプロジェクトファイルの読み書き、シェルコマンドの実行、再利用可能な「スキル」を使用したタスク実行が可能です。MCPサーバーを介して約80の科学データベースと統合し、異なる会話間で永続的なPythonおよびRカーネルをサポートします。計算はローカル、WSL、またはリモートSSHホストで処理できます。

対象ユーザー

複雑なデータ分析の軌跡を管理し、科学データベースをクエリし、出版物の検証可能な証拠の痕跡を維持するための、安全でローカルファーストな環境を必要とする科学者や研究者向けに設計されています。

主な特徴

• ローカルファーストのプライバシー: データ、会話、認証情報はユーザーのマシン上に保持されます。
• 科学統合: PubMed、GEO、および約80の他の科学データベース用のバンドルされたMCPサーバー。
• 柔軟な計算: 会話ごとに分離されたカーネルを持つローカル、WSL、リモートSSHホストのサポート。
• 研究管理: 研究の分岐方向のための「探索」や、原稿リビジョンを固定するための「エビデンスカプセル」などの機能。
• 拡張可能なエージェント: カスタムスキル（SKILL.md）とエージェントアクションの承認ゲートのサポート。