BGPT MCP API

Pesquise artigos científicos de qualquer ferramenta MCP. Dados experimentais brutos de artigos completos — métodos, resultados, pontuações de qualidade. 50 buscas gratuitas, depois $0,01/resultado.

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Mantenha sua IA mais próxima das evidências mais recentes.

Construa uma IA científica que possa mostrar seu trabalho.

Pesquise por tópico ou DOI. Recupere afirmações vinculadas a experimentos, resultados exatos, escopo, limitações, critérios de falseabilidade e proveniência da fonte.

Quando uma resposta importa, você pode rastreá-la até o que cada artigo realmente mostrou.

50 resultados gratuitos · Depois, $0,02/resultado

Verifique a resposta Veja os experimentos e resultados exatos por trás de cada afirmação.

Rastreie até a fonte Siga as evidências até seções, figuras, tabelas e texto de origem.

Veja onde termina Mantenha escopo, vieses, status de extração e incerteza visíveis.

Feito para treinamento de modelos científicos · revisão de literatura · RAG · agentes de pesquisa

Comece em 30 Segundos

Escolha sua ferramenta, copie a configuração e comece a pesquisar.

Adicione em ~/.claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "bgpt": {
      "url": "https://bgpt.pro/mcp/sse"
    }
  }
}

Adicione em .cursor/mcp.json na raiz do seu projeto:

{
  "mcpServers": {
    "bgpt": {
      "url": "https://bgpt.pro/mcp/sse"
    }
  }
}

Execute no seu terminal:

claude mcp add bgpt --transport sse https://bgpt.pro/mcp/sse

API HTTP tradicional. Sem chave necessária para os primeiros 50 resultados.

import requests

def search_bgpt(query, num_results=16, days_back=None, api_key=None, output_format="evidence"):
    payload = {
        "query": query,
        "num_results": num_results,
        "output_format": output_format,
    }
    if days_back is not None:
        payload["days_back"] = days_back
    if api_key:
        payload["api_key"] = api_key

    response = requests.post(
        "https://bgpt.pro/api/mcp-search",
        json=payload,
        timeout=60,
    )
    response.raise_for_status()
    return response.json()["results"]

papers = search_bgpt("CRISPR delivery neurons", num_results=5)
paper = papers[0]
print(paper["central_claim"])
if paper["evidence"]["evidence_units"]:
    unit = paper["evidence"]["evidence_units"][0]
    print(unit["claim"])
    print(unit.get("result", {}).get("reported_statistics", []))
    print(unit["provenance"])

Endpoints para qualquer cliente compatível com MCP:

Endpoints:
  SSE:              https://bgpt.pro/mcp/sse
  Streamable HTTP:  https://bgpt.pro/mcp/stream

Tools:

  search_papers
    query        (required)  Search terms
    num_results  (optional)  1-100, default 16
    days_back    (optional)  Filter to recent papers
    output_format(optional)  evidence, full, or legacy

  lookup_paper
    doi          (required)  DOI of the paper
    output_format(optional)  evidence, full, or legacy

Como Funciona

  1. Adicione a configuração acima à sua ferramenta de IA
  2. Peça à sua IA para pesquisar, ex.: “Pesquise no BGPT por métodos de entrega de CRISPR em neurônios” ou consulte um artigo específico por DOI
  3. Obtenha unidades de evidência vinculando afirmações a experimentos, resultados, escopo e proveniência

Seus primeiros 50 resultados são gratuitos. Depois disso, adicione cobrança a $0,02/resultado.

Preços

Um resultado é um registro estruturado de artigo.

Nível Gratuito

$0

  • ✓ 50 resultados gratuitos
  • ✓ Evidências prontas para treinamento e RAG
  • ✓ Sem necessidade de chave de API

Pague conforme o uso

$0,02 / resultado

  • ✓ Pesquisas ilimitadas
  • ✓ Evidências prontas para treinamento e RAG
  • ✓ Pague apenas pelos resultados retornados

O que o BGPT Retorna

Use output_format="evidence" para registros compactos ou "full" para adicionar metadados legados.

As respostas de pesquisa colocam registros em results. A consulta por DOI coloca o registro em result e inclui found. Evidências e saída completa omitem artigos sem evidências extraídas.

Identificação

doi: Identificador DOI

title: Título do artigo

publication_date

publication_name: Periódico

Evidências em Nível de Afirmação

central_claim

evidence.schema_version e extraction_status

evidence.document_type

evidence.evidence_units: afirmações vinculadas a experimentos

claim_type: causal, correlacional, mecanicista, descritivo, diagnóstico, prognóstico, de eficácia ou de segurança

evidence_status: suportada, mista, contradita ou não_avaliável

evidence_basis: direta, indireta ou sintetizada

relation_to_central_claim: suporta, qualifica, desafia ou independente

experiment: desenho, unidades independentes, grupos, desfechos e métodos

reported_statistics: texto exato do valor relatado, comparação, teste e modelo de análise

applicability.demonstrated_in: escopo demonstrado

provenance[]: seção, figura, tabela, texto exato da fonte

evidence.record_provenance: hash da fonte, tempo de extração, status de truncamento

Escrutínio Científico

counterevidence_or_ambiguity[]: qualificadores relatados ou inferidos

limitations[]: limites relatados ou inferidos

evidence_units[].falsification_criteria[]: testes concretos de enfraquecimento com base

how_to_falsify: critério conciso em nível de artigo

implicit_assumptions: conhecimento tácito útil no qual o artigo se apoia, mas nunca declara

limitations_and_biases: síntese concisa em nível de artigo

Campos em Nível de Artigo na Saída Completa

sample_size_and_population_characteristics

methods_and_experimental_techniques

results_and_conclusions

experimental_models

software_and_tools_used

code_and_data_links

Campos Adicionais na Saída Completa

keywords

lab_name

funding_json

citations_json

reference_count

metadados legados: mantidos para clientes existentes

A cobertura reflete o texto completo disponível e o que o artigo relata. Campos opcionais vazios são omitidos da saída compacta de evidências. Registros V4 contêm no máximo 5 unidades de evidência e 2 passagens de proveniência por unidade; cada passagem tem no máximo 320 caracteres. Registros mais antigos mantêm sua versão explícita de esquema. extraction_status e qualquer normalization_warnings expõem registros incompletos ou reparados.

Perguntas Frequentes

Como começo a pesquisar gratuitamente?

Basta adicionar a configuração acima à sua ferramenta de IA e começar a fazer perguntas. Sem cadastro, sem necessidade de chave de API. Você recebe 50 resultados gratuitos automaticamente.