CiteProof-AI-MCP

给 AI 研究报告加引用核验和可复现审计

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 搜索知识 🍴 复刻 7 🐛 待处理 38 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 109
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

CiteProof-AI-MCP 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队Aryan-Pardeshi
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明开源项目,定价信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型academic-research,ai-agents,citation-checking,docker,evidence-synthesis,fastapi,human-in-the-loop,javascript,langgraph,llm,mcp,model-context-protocol,multi-agent-systems,openalex,prisma,python,rag,research-assistant,semantic-scholar,systematic-review
GitHub 星标★ 109
上线时间2026-07-01 00:00:00
代码更新2026-11-01
仓库体积54.2 MB
本站数据更新2026-11-02
维护状态活跃
收录时间2026-11-02
浏览次数0

项目介绍

CiteProof-AI-MCP 是一个面向系统性综述与循证研究的开源研究助手,同时提供 MCP 审计工具包。它要解决的问题是:AI 生成的研究报告常常引用不可靠、证据链断裂、过程难以复现。项目通过 LangGraph 编排多步研究流程,对每条结论做引用核验与证据溯源,并引入 PRISMA 流程追踪,记录文献筛选、纳入与排除的每一步,让综述过程可审计。核心能力包括:带引用的研究报告生成、主张与证据匹配检查、人工在环审核节点、以及可复现的导出结果。技术上采用 Python + FastAPI 后端、Docker 部署,前端为 JavaScript,适合研究团队在本地或私有环境搭建一套可追溯的 AI 辅助综述流水线。项目目前处于早期阶段,星标约 109,定位偏学术工具而非通用搜索产品。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-02 · 当前星标 ★ 109

核心亮点

  • 把引用核验与证据溯源做成流程内建环节,而非事后人工抽查
  • 引入 PRISMA 追踪,文献筛选与排除过程可审计、可导出
  • 提供人工在环审核节点,AI 结论需人工确认后才进入报告

不足之处

  • 早期项目,文档与示例覆盖度有限,上手需要一定研究流程知识
  • 生态与社区规模小,长期维护与更新节奏待观察

适用场景

  • 医学与社科团队做系统性综述时的文献筛选与证据整理
  • 研究者用 AI 生成报告后需要逐条核验引用真实性
  • 需要可复现、可审计的 AI 辅助研究流程的机构内部部署

替代项目

PaperQA、gpt-researcher、STORM

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