Cito
Sobre Cito
Busca acadêmica híbrida em mais de 236 milhões de artigos, agentes integrados
Resumo da IA
Cito mecanismo de busca híbrido sobre corpus Semantic Scholar: índice de palavras-chave de 236M artigos, 146M vetores densos SPECTER2, cross-encoder rerankado por RRF fundido. Cadastro gratuito para busca web, API JSON simples, endpoint MCP nativo para agentes como Claude Code executarem pesquisa profunda na literatura sem limites de taxa upstream. Construído porque toda API acadêmica limitava agentes até a morte.
Descricao Detalhada
Cito é um mecanismo de busca híbrido que oferece acesso ao corpus do Semantic Scholar, com 236 milhões de artigos indexados por palavras-chave e 146 milhões de vetores densos SPECTER2, usando fusão RRF e um re-ranker cross-encoder para resultados precisos e semanticamente relevantes. Ele fornece uma API JSON simples com um endpoint MCP nativo para agentes como Claude Code, permitindo pesquisas aprofundadas na literatura acadêmica sem limites de taxa, eliminando as barreiras das APIs acadêmicas tradicionais. Ideal para pesquisadores, desenvolvedores e cientistas de dados, o Cito acelera a descoberta do conhecimento. Principais funcionalidades: busca híbrida lexical e semântica, re-ranqueamento avançado, integração fácil com ferramentas de IA, acesso gratuito mediante cadastro. Casos de uso: revisões sistemáticas da literatura, automação de pesquisa para agentes, análise de tendências acadêmicas, descoberta de artigos relevantes. Benefícios:
Principais Recursos
Mecanismo de busca híbrido com índice de palavras-chave e vetores densos
Acesso ao corpus do Semantic Scholar com 236 milhões de artigos
Utilização de 146 milhões de vetores densos SPECTER2 para busca semântica
Rerankamento com cross-encoder e fusão RRF
Cadastro gratuito para busca web
API JSON simples para integração
Endpoint MCP nativo para agentes como Claude Code
Pesquisa profunda na literatura sem limites de taxa upstream
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