プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

ResearchTwin

作者:martinfraschバージョン 0.1.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.martinfrasch/researchtwin

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Federated research discovery with S-Index metrics across a network of digital twins.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: RESEARCHTWIN_URL

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "researchtwin": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-researchtwin"
      ],
      "env": {
        "RESEARCHTWIN_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add researchtwin --env RESEARCHTWIN_URL=your-value -- uvx mcp-server-researchtwin

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "researchtwin": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-researchtwin"
      ],
      "env": {
        "RESEARCHTWIN_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "researchtwin": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-researchtwin"
      ],
      "env": {
        "RESEARCHTWIN_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • RESEARCHTWIN_URL env
    Base URL for ResearchTwin API (default: https://researchtwin.net)

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月9日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント martinfrasch で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5727件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5727件のうち3%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5727件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

ResearchTwinは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.1)がレジストリに届いたのは9 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者:upstash広く使われている↓ 97.3万/週★ 6.4万一昨日更新

パソコンでもクラウドでも

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

作者:DeusData広く使われている↓ 1.8万/週★ 4.8万22 日前更新

パソコンで動く

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

作者:exa-labs広く使われている★ 52132 か月前更新

クラウドで動く✓ exa.ai

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

ResearchTwin: Federated Agentic Web of Research Knowledge

ResearchTwin is an open-source, federated platform that transforms a researcher's publications, datasets, and code repositories into a conversational Digital Twin. Built on a Bimodal Glial-Neural Optimization (BGNO) architecture, it enables dual-discovery where both humans and AI agents collaborate to accelerate scientific discovery.

Live at [researchtwin.net](https://researchtwin.net) | [Join the Network](https://researchtwin.net/join.html) | [Read the Paper (arXiv)](https://arxiv.org/abs/2603.00080)


Project Vision

The exponential growth of scientific outputs has created a "discovery bottleneck." Traditional static PDFs and siloed repositories limit knowledge synthesis and reuse. ResearchTwin addresses this by:

  • Integrating multi-modal research artifacts from Semantic Scholar, Google Scholar, GitHub, and Figshare
  • Computing a real-time [S-Index](https://github.com/martinfrasch/s-index) metric (Quality × Impact × Collaboration) across all output types
  • Providing a conversational chatbot interface for interactive research exploration
  • Exposing an Inter-Agentic Discovery API with Schema.org types for machine-to-machine research discovery
  • Enabling a federated, Discord-like architecture supporting local nodes, hubs, and hosted edges

Architecture Overview

BGNO (Bimodal Glial-Neural Optimization)
Data Sources          Glial Layer          Neural Layer         Interface

┌──────────────┐ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌────────────┐ │Semantic Scholar│───▶│ │ │ │ │ Web Chat │ │Google Scholar │───▶│ SQLite │───▶│ RAG with │───▶│ Discord │ │GitHub API │───▶│ Cache + │ │ Claude API │ │ Agent API │ │Figshare API │───▶│ Rate Limit │ │ │ │ Embed │ └──────────────┘ └─────────────┘ └──────────────┘ └────────────┘

  • Connector Layer: Pulls papers (S2+GS with deduplication), repos (GitHub), datasets (Figshare), and ORCID metadata
  • Glial Layer: SQLite caching with 24h TTL, rate limiting, S2+GS title-similarity merge (0.85 threshold)
  • Neural Layer: RAG with Claude — context assembly, prompt engineering, conversational synthesis
  • Interface Layer: D3.js knowledge graph, chat widget, Discord bot, REST API
Federated Network Tiers
TierNameDescriptionStatus
Tier 1Local NodesResearchers run python run_node.py locallyLive
Tier 2HubsLab aggregators federating multiple nodesPlanned
Tier 3Hosted EdgesCloud-hosted at researchtwin.netLive
Inter-Agentic Discovery API

Machine-readable endpoints with Schema.org @type annotations:

EndpointSchema.org TypePurpose
GET /api/researcher/{slug}/profilePersonResearcher profile with HATEOAS links
GET /api/researcher/{slug}/papersItemList of ScholarlyArticlePapers with citations
GET /api/researcher/{slug}/datasetsItemList of DatasetDatasets with QIC scores
GET /api/researcher/{slug}/reposItemList of SoftwareSourceCodeRepos with QIC scores
GET /api/discover?q=keyword&type=paperSearchResultSetCross-researcher search

Getting Started

Hosted (Tier 3) — Zero Setup
  1. Visit researchtwin.net/join.html
  2. Register with your name, email, and research identifiers
  3. Your Digital Twin is live immediately
Local Node (Tier 1) — Full Control
git clone https://github.com/martinfrasch/researchtwin.git

cd researchtwin pip install -r backend/requirements.txt cp node_config.json.example node_config.json

Edit node_config.json with your details

python run_node.py --config node_config.json

Docker Deployment
cp .env.example .env  # Add your API keys

docker-compose up -d --build

Required API keys: ANTHROPIC_API_KEY (for Claude RAG) Optional: S2_API_KEY, GITHUB_TOKEN, DISCORD_BOT_TOKEN, SMTP credentials


Repository Structure

researchtwin/

├── backend/ │ ├── main.py # FastAPI endpoints (REST + Discovery API) │ ├── researchers.py # SQLite researcher CRUD + token management │ ├── database.py # SQLite schema, WAL mode, migrations │ ├── models.py # Pydantic models for all endpoints │ ├── rag.py # RAG context assembly for Claude │ ├── qic_index.py # S-Index / QIC computation engine │ ├── email_service.py # SMTP service for profile update codes │ ├── connectors/ # Data source connectors │ │ ├── semantic_scholar.py │ │ ├── scholarly_lib.py # Google Scholar via scholarly │ │ ├── github_connector.py │ │ └── figshare.py │ └── discord_bot/ # Discord bot with /research and /sindex ├── frontend/ │ ├── index.html # Main dashboard with D3.js knowledge graph │ ├── join.html # Self-registration page │ ├── update.html # Email-verified profile updates │ ├── privacy.html # Privacy policy │ └── widget-loader.js # Embeddable chat widget ├── run_node.py # Tier 1 local node launcher ├── node_config.json.example # Local node configuration template ├── docker-compose.yml # Docker orchestration ├── nginx/ # Nginx reverse proxy + SSL └── whitepaper.tex # LaTeX manuscript


Ecosystem

This repository is part of the [ResearchTwin Ecosystem](https://github.com/users/martinfrasch/projects/8) project:

RepositoryDescription
[researchtwin](https://github.com/martinfrasch/researchtwin)Federated platform (this repo)
[s-index](https://github.com/martinfrasch/s-index)S-Index formal specification and reference implementation

Embeddable S-Index Widget

Show your S-Index on your lab website, Google Sites page, or personal homepage:

<iframe

src="https://researchtwin.net/embed.html?slug=YOUR-SLUG" width="440" height="180" style="border:none; border-radius:12px;" loading="lazy">

Replace YOUR-SLUG with your researcher slug (e.g. martin-frasch).

Google Sites: Edit page > Insert > Embed > "By URL" tab > paste https://researchtwin.net/embed.html?slug=YOUR-SLUG

WordPress: Add a Custom HTML block and paste the iframe code.

The widget displays the researcher's name, S-Index score, h-index, citation count, and paper count. Data updates automatically from live API sources.

See it in action | Full embed instructions


Documentation

DocumentDescription
API ReferenceFull REST API documentation with schemas and examples
Self-Hosting GuideTier 1 Local Node setup and configuration
Hub Federation GuideTier 2 Hub architecture and setup (planned)
Security PolicyVulnerability reporting and security best practices

Contributing

Contributions welcome! See the project board for tracked issues.

  • New connectors (ORCID enrichment, PubMed, OpenAlex)
  • Affiliation-based geographic mapping
  • MCP server for inter-agentic discovery
  • UI/UX improvements
  • Bug fixes and optimizations

License

MIT License. See LICENSE.


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