Lune
Retrograde Labs · 生産性向上 · 学習
Luneは科学AIエージェント向けのAI研究検索エンジンだ。MCPサーバーとして動き、Claude、ChatGPT、Cursorに査読済み情報科学論文の検索と引用を提供する。
Lune について
About
Luneとは
Lune ResearchはRetrograde Labsが提供する、研究向けのMCPサーバーだ。AIアシスタントと情報科学の文献の間に立つ。一度接続すれば、あとは日常的な言葉でエージェントに質問するだけでいい。エージェントはLuneのツールを呼び、論文レコードを受け取る。タイトル、著者、会議名、年、要旨、そして開けるリンクだ。Luneが全文を索引する権利を持つ論文なら、エージェントは該当箇所を読み、そのまま引用できる。
狙いは、モデルが記憶だけで答えるのを止めることにある。検索拡張生成の基礎論文をチャットボットに尋ねると、存在しない引用を自信たっぷりに返してくることがある。Luneは先に検索を挟む。回答の各主張は、読者が開いて確かめられる論文レコードにつながる。
その代わりに範囲は狭い。Luneが索引するのはCOREとCCFでAまたはA*と評価された情報科学の会議で、2016年以降が対象だ。NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、CVPRといったAIと機械学習の主要会議が入る。セキュリティ（CCS、USENIX Security）、システム（OSDI、SOSP）、データ（KDD、SIGMOD、VLDB）、さらにWWWとSTOCも含む。ワークショップ、チュートリアル、ショートペーパーは外れる。受理済みの文献だけを見たいときは助かるが、必要な論文が別の領域にあると物足りない。
はじめかた
- luneresearch.comでGoogleまたはメールアドレスを使ってサインインする。新規アカウントには300クレジットが付く。
- ダッシュボードのInstallページを開き、使うアプリを選ぶ。Claude、Claude Code、ChatGPT、Codex、Cursor、VS Code、GitHub Copilotなどに対応する。
- リモートアプリは
https://mcp.luneresearch.comに接続し、OAuthでサインインする。ローカルクライアントはnpx -y @retrograde-labs/lune-mcp-serverを実行し、LUNE_API_KEYにアクセスキーを入れる。 - アプリで質問する。ツールはエージェントが選ぶ。多くは
search_papersから始まり、次にget_paper_fulltextや引用検索を呼ぶ。 - 上限に当たったらダッシュボードを見る。現在のプラン、当日の残り、クレジット残高が出ている。
AIツール情報
Luneの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 修士・博士課程の学生：文献レビューは分野で受理された論文から始まる。無料プランの1日10リクエストでも、課金を決める前に何度か検索できる。
- 研究エンジニアと応用科学者：手法を製品に入れる前に査読済みの裏付けを確認できる。エディタやチャット画面を離れずに済む。
- 研究室の責任者と技術採用担当：タレントデータベースで研究テーマから研究者を探し、発表記録と連絡先メールを確認できる。
タスク
- 文献レビュー：複数の会議をまとめて検索し、引用を前後どちらにもたどって、その論文が何の上に成り立つかを掴む。
- 新規性の確認：そのアイデアが既にあるかを尋ね、最も近い論文を受け取る。査読者が何を新規とみなすかの指針も一緒に得られる。
- 実験計画：ベースライン、アブレーション、評価指標のガイドを引き、会議の期待に合う実験設計にする。
- 草稿の点検：`verify_claims`が文ごとに出典と照合し、引用論文が支えていない箇所を印す。
シーン
- 未知のサブ分野に入る最初の一週間：日常的な言葉で一度問えば、基礎論文と最近の成果がまとめて返る。読書リストを手で作るより速い。
- 査読者から不足のベースラインを指摘されたとき：ガイド集がその手法に何が求められるかを説明し、論文検索が引用できる実例を見つける。
- 専門外の相手に技術判断を説明するとき：全文の該当段落が、記憶からの言い換えではなく引用できる一文を渡してくれる。
主な機能
トップ会議の全文検索
検索は日常的な言葉で、要旨と、Luneが権利を持つ場合は全文にかかる。「検索システムの幻覚を減らす手法」と尋ねれば、ブログ記事ではなく受理済み論文が返る。結果には会議、年、著者、安定したリンクが付く。
引用を双方向にたどる
索引された論文は引用関係を保つ。何の上に成り立つかを尋ね、次にその論文を引用した後の研究を尋ねられる。一本の当たりが読む順路に変わる。一般的なウェブ検索が最も苦手とする部分だ。
経験ある科学者による研究ガイド
Luneは文献レビュー、評価設計、アブレーション研究、査読、研究執筆、投稿先選びについて実務的なガイドを保つ。エージェントは論文と一緒にこれを引き出す。実験の進め方についての助言が、根拠付きで届く。
大きな作業向けのバッチツール
4つのツールがバッチで動く。search_papers_manyはクエリの変種を走らせ、extract_from_papersは複数論文から同じ項目を抜き、verify_claimsは主張の一覧を点検し、gather_evidenceは問いへの根拠を集める。項目ごとに1リクエストかかり、使わなかった分は返金される。
インストール不要のホスト型ミニアプリ
Assistant、Critique、Workspaceはブラウザで開くだけで、Luneは接続済みだ。Assistantは引用付きで研究の問いに答え、Critiqueは草稿や着想を文献と突き合わせ、Workspaceはアップロードした文書から答える。エージェントに組み込む前にコーパスを試したいときに便利だ。
発表記録から作るタレントデータベース
タレントデータベースには論文、会議、活動年、メールアドレスを載せた研究者プロフィールが入る。自分の言葉で研究領域を検索し、書き込む前に記録を確かめられる。メールの開示は論文検索と同じ1日の枠を消費する。
メリットとデメリット
メリット
- コーパスは意図的に狭い。結果はすべて評価対象の会議から来るので、プレプリントやチュートリアル、SEOブログを捨てる手間が減る。
- 設定はコネクタ1つかコマンド1行で済む。Claude、ChatGPT、Cursor、VS Codeが動き、ホスト型ミニアプリならキーも要らない。
- 価格は安くて一定だ。月4.99ドルで1日300リクエスト、0.99ドルで300クレジットを買え、有効期限はない。
- 全文、引用の流れ、研究ガイドが1つの接続の向こうにある。エージェントが3つのツールを行き来せずに済む。
デメリット
- 範囲は2016年から始まり、一部の情報科学会議に限られる。医学、生物学、人文科学、それ以前の論文は入らない。
- 1日の枠は全員がUTCの午前0時にリセットされる。アジアや米国西海岸の利用者には勤務時間の途中で枠が戻る。
- ローカルのMCPクライアントはNode.jsと環境変数が要る。技術に詳しくない利用者はホスト型ミニアプリに流れやすい。
よくある質問
AIエージェントに、査読済み情報科学論文への引用可能な経路を与える。質問を投げると、エージェントはコーパスを検索し、要旨や全文を読み、引用をたどり、開いて確かめられる出典付きで答える。
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