co-scientist Plugin

Betreiben Sie eine multi-agentische wissenschaftliche Forschungs-Engine direkt aus Ihrem Coding-Agenten.

Ein Agent-Plugins-1.0-Paket, mit dem Claude Code, Codex CLI, Cursor, VS Code, Copilot und Kiro die AI-co-scientist-Engine steuern können: Hypothesen generieren, bewerten, in einem Elo-Turnier gegeneinander antreten lassen, die Gewinner weiterentwickeln und die Synthese zurücklesen.

Installation · Was der Agent bekommt · Die Entwurfsregel · Funktioniert mit ScientistOS · Mitwirken

Die Idee

Die AI-co-scientist-Engine ist eine offene Neuimplementierung von Gottweis et al., Nature, 2026. Sie nimmt ein Forschungsziel entgegen und lässt sechs spezialisierte Agenten darüber laufen: Generierung, Reflexion, Ranking, Evolution, Nähe und Meta-Review, geplant von einem Supervisor über eine dauerhafte SQLite-Aufgabenwarteschlange.

Diese Engine hat eine CLI. Dieses Paket gibt ihr eine agentenorientierte Oberfläche, sodass das Steuerungselement Claude Code oder Codex sein kann, anstatt dass Sie Befehle eintippen:

you    → "review hypothesis 3 in that Crohn's session and tell me what breaks"
agent  → reads the hypothesis, searches the literature, applies the rubric,
         records the review into the engine's database, reports the verdict

Die Bewertung, die es geschrieben hat, ist nun eine Zeile in derselben Tabelle, in die der eigene Reflexionsagent der Engine schreibt. Sie zählt für das Turnier. Das Meta-Review wird sie sehen.

Related MCP server: consensus-mcp

Was der Agent bekommt

Ein MCP-Server mit fünfzehn Werkzeugen:

Sieben Fähigkeiten, die das Urteilsvermögen mitbringen, das die Werkzeuge nicht haben:

Die Entwurfsregel

Die Engine behält den gesamten Zustand: Elo, die Aufgabenwarteschlange, Deduplizierung, Einbettungen, das Token-Budget, die Beendigung. Dieses Paket implementiert nichts davon neu.

Alles, was ein Agent produziert, fließt über dieselben Repositories zurück, in die auch die eigenen Agenten der Engine schreiben. match_record verwendet das Elo-Modul der Engine und deren elo_journal-Idempotenz wieder. review_record schreibt dasselbe Review-Modell und stuft draft genau wie Reflection auf reviewed hoch. hypothesis_record leitet created_by daraus ab, ob Eltern angegeben wurden.

Die Fähigkeiten formulieren die Konsequenz in klaren Worten: Was nicht aufgezeichnet wird, existiert nicht. Ein Agent, der eine Bewertung im Chat beschreibt, ohne review_record aufzurufen, hat nichts produziert, was das System nutzen kann.

Das verhindert das häufige Scheitern, „die Prompts in Fähigkeiten zu portieren und es gut sein zu lassen". Die Qualität kommt nicht von den Prompts. Sie kommt vom Turnier, und ein Turnier braucht eine Anzeigetafel.

Funktioniert mit ScientistOS

Dieses Plugin generiert und bewertet Kandidatenhypothesen. Es entscheidet nicht, was Sie daraus zu behaupten berechtigt sind, und der Unterschied ist wichtig: Eine Hypothese kann das Turnier anführen und dennoch auf einem Mechanismus beruhen, den die Literatur widerlegt. Die Fähigkeit reading-research-overviews listet diesen Fehlermodus und mehrere andere auf, die von Hand zu prüfen sind.

ScientistOS macht diese Prüfung strukturell statt beratend. Es führt einen typisierten Evidenzgraph und weigert sich, eine Behauptung mit einer Stärke zu erfassen, die ihre Herkunft nicht hergibt.

this plugin   →  ranked hypotheses, reviews with claim / url / excerpt per source
                              ↓
ScientistOS   →  hypothesis and source nodes, evidence at its honest level,
                 an integrity gate before anything gets written up

Beide lassen sich nebeneinander installieren, da beide Pakete aus Fähigkeiten und MCP bestehen, und ein Agent mit beiden erhält den gesamten Pfad. Nichts hiervon erfordert ScientistOS, und ScientistOS hängt nicht von diesem Plugin ab.

Installation

Kein API-Schlüssel und keine Entscheidung über die Abrechnung nötig. Wenn Sie dies lesen, haben Sie bereits die Claude Code- oder Codex-CLI angemeldet, und das ist die gesamte Anforderung: Die Forschungs-Engine führt ihre Agenten über dasselbe Abonnement aus, das auch Ihr Coding-Agent nutzt.

python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

pip install "co-scientist @ git+https://github.com/Kaimen-Inc/Co-Scientist.git"
pip install "co-scientist-plugin @ git+https://github.com/Ahmad-Jaradat-Space/co-scientist-plugin.git"

co-scientist init

Bei der ersten Verbindung sucht der Server nach einem funktionierenden Backend. Findet er keins, übernimmt er die installierte und angemeldete Agenten-CLI, schreibt diese Wahl in ~/.co-scientist/config.toml und legt los. Eine vorhandene provider =-Zeile wird nie angetastet, sodass eine selbst konfigurierte Einrichtung unangetastet bleibt. Setzen Sie COSCI_AUTO_BACKEND=0, um das Ganze abzuschalten.

Wenn doctor weiterhin kein Backend meldet, melden Sie die CLI an (claude oder codex login), anstatt nach einem Schlüssel zu greifen. Es wird auch einen lokalen Hash- Embedder melden, was dem erwarteten schlüssellosen Zustand entspricht: Deduplizierung erkennt wiederholte Formulierungen, aber nicht zwei Hypothesen, die dasselbe anders ausdrücken.

Alles bleibt auf Ihrem Rechner: SQLite unter ./data, kein Konto, kein Dienst, für den man sich anmelden müsste, und kein Datenverkehr über die Modellaufrufe hinaus, die Ihre CLI ohnehin schon getätigt hat.

config/subscription.toml ist dieselbe Wahl, von Hand geschrieben, mit festgelegten Modell-IDs statt der Aliasse, die Ihre CLI auflöst. Weisen Sie die Engine mit export COSCI_CONFIG=/pfad/zu/config/subscription.toml darauf hin.

Eine nutzungsbasierte API funktioniert ebenfalls: Legen Sie vor dem ersten Lauf einen Anbieter und Schlüssel in ~/.co-scientist/config.toml fest, und die automatische Auswahl bleibt außen vor. estimate_cost kalkuliert dann den Lauf gegen ein Budget, und die Fähigkeiten fragen nach einer Freigabe für die Ausgaben, nicht nach der Zeit. Siehe die Backend-Anleitung der Engine.

Codex CLI

codex plugins install ./co-scientist-plugin

Claude Code

ln -s "$PWD/skills/"* ~/.claude/skills/
claude mcp add co-scientist -- co-scientist-mcp

Alles andere

Jeder Client, der Agent Plugins 1.0 liest, lädt das Verzeichnis so, wie es ist. Jeder Client, der SKILL.md und die MCP-Konfiguration separat liest, kann skills/ und mcp.json einzeln übernehmen.

Konfiguration

Der Server liest die Konfiguration der Engine. Setzen Sie diese im env-Block Ihrer mcp.json, falls Sie sie benötigen:

Schreibgeschützte Installationen

Eine Sitzung tätigt Hunderte von Modellaufrufen und läuft weiter, nachdem die Unterhaltung beendet ist. Auf einem gemeinsam genutzten Rechner oder überall dort, wo ein Agent keine eigene Sitzung starten können soll:

co-scientist-mcp --read-only

Lesen funktioniert weiterhin; session_start und session_resume verweigern mit einer Erklärung.

Virtualenv-Pfade

mcp.json ruft co-scientist-mcp auf, das voraussetzt, dass das Konsolenskript im PATH liegt. Wenn Ihr Agent die virtuelle Umgebung nicht aktiviert, verwenden Sie einen absoluten Pfad:

{
  "command": "/path/to/.venv/bin/co-scientist-mcp",
  "args": []
}

Entwicklung

pip install -e ".[dev]"
ruff check coscientist_plugin tests
pytest -q
co-scientist-plugin-validate

Jeder Test läuft offline gegen eine Wegwerfdatenbank. Kein Schlüssel, kein Netzwerk, keine Modellaufrufe.

Drei Prüfungen schützen dieses Paket:

• co-scientist-plugin-validate prüft die Spezifikationskonformität: die zehn erlaubten Manifestfelder, Transportarten, Fähigkeiten-Frontmatter, Übereinstimmung von Name und Verzeichnis, Textlänge und dass jeder relative Link aufgelöst wird und eine Ebene tief bleibt.

• tests/test_plugin.py prüft, was ein Validator nicht kann: dass keine Fähigkeit einem Agenten befiehlt, ein MCP-Werkzeug oder einen Engine-Befehl aufzurufen, das es nicht gibt, und dass die Aufzeichnungsdisziplin in den schreibenden Fähigkeiten tatsächlich angegeben ist.

• tests/test_server.py deckt die Invarianten ab, auf denen das Design beruht: Nullsummen- Elo, Idempotenz pro Runde, Verweigerung sitzungsübergreifender Aktionen, verweigerte Beweise ohne Auszug und Zustandsübergänge, die eine eingestufte Hypothese niemals zurückstufen.

Beziehung zur Engine

Dieses Repository ist nur die Plugin-Ebene. Die Engine, die es steuert, befindet sich unter Kaimen-Inc/Co-Scientist und ist ein eigenständiges Projekt unter derselben Lizenz. Siehe NOTICE.

Keines der Projekte ist mit Google oder den Autoren des Papiers verbunden. Hypothesen, die eines von beiden hervorbringt, sind ein Ausgangspunkt für eine Wissenschaftlerin oder einen Wissenschaftler, kein Ergebnis.

Lizenz

Apache-2.0. Siehe LICENSE und NOTICE.