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해결하는 문제

Wisp Science는 AI 지원 과학 연구를 위한 로컬 우선 통합 워크벤치를 제공합니다. 문헌 검색, 코드 실행(Python 및 R), 데이터베이스 쿼리, 프로젝트 문서화를 단일 환경에 결합하여 연구 워크플로의 단편화를 제거하며, 데이터와 자격 증명은 사용자 머신에 유지됩니다.

작동 방식

이 플랫폼은 에이전트 시스템을 사용하여 사용자가 자신의 LLM(OpenAI 호환 또는 Anthropic)을 가져와 연구 프로세스를 구동할 수 있습니다. 에이전트는 프로젝트 파일 읽기/쓰기, 셸 명령 실행, 재사용 가능한 "스킬"을 사용한 작업 수행이 가능합니다. MCP 서버를 통해 약 80개의 과학 데이터베이스와 통합하며, 다른 대화 간에 지속적인 Python 및 R 커널을 지원합니다. 컴퓨팅은 로컬, WSL 또는 원격 SSH 호스트에서 처리할 수 있습니다.

대상 사용자

복잡한 데이터 분석 궤적을 관리하고, 과학 데이터베이스를 쿼리하며, 출판물에 대한 검증 가능한 증거 추적을 유지해야 하는 안전한 로컬 우선 환경이 필요한 과학자와 연구자를 위해 설계되었습니다.

주요 기능

• 로컬 우선 개인정보 보호: 데이터, 대화, 자격 증명이 사용자 머신에 유지됩니다.
• 과학 통합: PubMed, GEO 및 약 80개의 다른 과학 데이터베이스용 번들 MCP 서버.
• 유연한 컴퓨팅: 대화별 격리된 커널을 가진 로컬, WSL 및 원격 SSH 호스트 지원.
• 연구 관리: 연구 분기 방향을 위한 "탐색" 및 원고 개정판 고정을 위한 "증거 캡슐"과 같은 기능.
• 확장 가능한 에이전트: 사용자 정의 스킬(SKILL.md) 및 에이전트 작업에 대한 승인 게이트 지원.