ResearchTwin
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Federated research discovery with S-Index metrics across a network of digital twins.
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i아주 새로움↓ 19/주 · ★ –
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
- 전송 방식: stdio
- 카테고리: 검색 및 AI 기억
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
설치하기 전에
- 기본 점검: 1개 중 1개 통과
- 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
- 직접 입력할 값:
RESEARCHTWIN_URL
필요한 것
- PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"researchtwin": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-researchtwin"
],
"env": {
"RESEARCHTWIN_URL": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add researchtwin --env RESEARCHTWIN_URL=your-value -- uvx mcp-server-researchtwin실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"researchtwin": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-researchtwin"
],
"env": {
"RESEARCHTWIN_URL": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"researchtwin": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-researchtwin"
],
"env": {
"RESEARCHTWIN_URL": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
직접 입력할 값
RESEARCHTWIN_URLenvBase URL for ResearchTwin API (default: https://researchtwin.net)
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 martinfrasch 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- … 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5689개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5689개 중 3%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5689개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
ResearchTwin, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 9개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
대안
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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
| Tier | Name | Description | Status |
|---|---|---|---|
| Tier 1 | Local Nodes | Researchers run python run_node.py locally | Live |
| Tier 2 | Hubs | Lab aggregators federating multiple nodes | Planned |
| Tier 3 | Hosted Edges | Cloud-hosted at researchtwin.net | Live |
Inter-Agentic Discovery API
Machine-readable endpoints with Schema.org @type annotations:
| Endpoint | Schema.org Type | Purpose |
|---|---|---|
GET /api/researcher/{slug}/profile | Person | Researcher profile with HATEOAS links |
GET /api/researcher/{slug}/papers | ItemList of ScholarlyArticle | Papers with citations |
GET /api/researcher/{slug}/datasets | ItemList of Dataset | Datasets with QIC scores |
GET /api/researcher/{slug}/repos | ItemList of SoftwareSourceCode | Repos with QIC scores |
GET /api/discover?q=keyword&type=paper | SearchResultSet | Cross-researcher search |
Getting Started
Hosted (Tier 3) — Zero Setup
- Visit researchtwin.net/join.html
- Register with your name, email, and research identifiers
- 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:
| Repository | Description |
|---|---|
| [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
| Document | Description |
|---|---|
| API Reference | Full REST API documentation with schemas and examples |
| Self-Hosting Guide | Tier 1 Local Node setup and configuration |
| Hub Federation Guide | Tier 2 Hub architecture and setup (planned) |
| Security Policy | Vulnerability 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.
Contact
- Platform: researchtwin.net
- Email: martin@researchtwin.net
- Issues: GitHub Issues
*Empowering researchers and AI agents to discover, collaborate, and innovate together.*