# Research Scan

Находит 5–10 свежих научных работ по вопросу и проверяет каждый DOI по живой записи. Полезен, когда решение нужно опирать на литературу, а не на память модели.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 1
- Автор: Synectic-Research
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/Synectic-Research/research-scan
- Обновлён: 2026-10-15
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/research-scan

## Что делает

Research Scan разделён на две половины. CLI работает без модели: обходит OpenAlex, Semantic Scholar и arXiv, идёт по графу цитирований, убирает дубликаты, считает покрытие по каждому критерию и сверяет DOI с актуальной записью. Агент берёт на себя остальное — планирует запросы, оценивает кандидатов по шкале 0–3, дописывает запросы на пробелы и переранжирует шортлист. Рубрики для этих решений лежат обычным Markdown в `skills/research-scan/references/`.

Связь между половинами — файлы. Агент и CLI обмениваются артефактами через файловую систему, поэтому одну и ту же цепочку может вести Claude, Codex, Cursor или обычный скрипт на Python. На выходе — каталог прогона с валидированным JSON и Markdown-брифом для человека, где DOI, название, год и первый автор каждой работы сверены с живой записью.

Нужен Python ≥ 3.11 и `uv`. Ключ `OPENALEX_API_KEY` обязателен: без него `doctor` завершается с кодом 3. `OPENALEX_MAILTO` поднимает лимит OpenAlex и подключает к вежливому пулу Crossref, а `S2_API_KEY` снимает урезание скорости у Semantic Scholar. Все ключи прописываются командой `research-scan configure` в `~/.config/research-scan/.env`.

## Требования
- Нужно: Python и uv (команды через uvx)

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы**
```bash
claude mcp add research-scan -- uvx research-scan
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from research-scan <команда>

### Codex

**Командой платформы**
```bash
codex mcp add research-scan -- uvx research-scan
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from research-scan <команда>

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "research-scan": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "research-scan"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from research-scan <команда>

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "research-scan": {
            "type": "stdio",
            "command": "uvx",
            "args": [
                "research-scan"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from research-scan <команда>

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini mcp add research-scan uvx research-scan
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from research-scan <команда>

## Когда брать
- собрать свежую подборку статей под конкретное решение, а не под тему
- отсеять кандидатов, которые не проходят проверку по живой записи DOI
- увидеть, где доказательств не хватает, и добрать литературу по пробелам
- получить шортлист с оценками вместо длинного списка ссылок
- передать коллеге бриф, где каждая работа сверена с актуальными метаданными

## Примеры запросов агенту
- Прогони `/research-scan` по брифу `research/my-brief.md` с профилем `standard` и оставь 10 работ
- Запусти `/research-scan` по вопросу: какие вмешательства лучше всего влияют на долгосрочные сбережения?
- Сделай скан в режиме `orient` и покажи, какие пробелы остались в покрытии

## Похожие
- [literature-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/lingzhi227-literature-review.md) — скилл · 4000 установок
- [deep-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/lingzhi227-deep-research.md) — скилл · 1900 установок
- [semantic-scholar](https://affpapa.org/nevibecode/skills/semantic-scholar.md) — скилл · 614 установок
- [paper-navigator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/paper-navigator.md) — скилл · 357 установок
- [adamamer20-paper-search-mcp-openai](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/adamamer20-paper-search-mcp-openai.md) — MCP-сервер · ★ 16
- [research-lit](https://affpapa.org/nevibecode/skills/research-lit.md) — скилл · 614 установок

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md