Lune Research 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，用于将 AI 智能体接入顶级计算机科学文献，使其在研究工作中获得基于证据、可信任的答案，避免幻觉事实和开放网络噪音。
【用途】 Lune 面向学术研究场景，帮助 AI 智能体在文献检索、学术写作、文献综述、实验设计和同行评审等研究流程的各个环节，输出有依据而非猜测的结果。官方称其被多所院校的学生和研究者使用。
【主要能力】
- 可信知识源：以 A/A* 会议论文（如 NeurIPS、IEEE S&P、ACL）为基础，官方说明不包含 workshop、findings、tutorial、short、abstract 或 demo 类论文，以减少开放网络噪音。
- 全文语义搜索：可用自然语言一次性搜索论文库。
- 引文溯源：查看一篇论文基于什么、又通向什么。
- 研究最佳实践：在与研究相关时提供经过验证的研究指导。
- 获取伟大研究者思想：可搜索塑造该领域的人物的演讲、访谈和笔记。
- 工作流覆盖：从最初的文献搜索到最终草稿，每一步都基于证据。官方示例包括寻找基础论文、定位研究空白、设计评估基线、撰写相关工作定位句等。
【使用方式】 官方提供多种接入方式：
- 作为插件或连接器安装到已有的 AI 应用中（无需下载新应用）。
- 通过自定义连接器连接。
- 在终端中使用命令行安装和使用 Lune。
- 在网页上使用 Lune。
- 面向定制设计智能体：内置 Lune MCP。
【适用场景】 面向学生与研究者，适用于文献综述、评估设计、论文写作等研究任务，也可嵌入自定义智能体中。
【限制】
- 官方说明其知识来源为顶级计算机科学论文，未提及其他学科覆盖范围。
- 免费版为每天 10 次请求；Pro 版每月 300 次请求/天，需团队共享计划与额度；更高版本为每天 600 次请求。超出额度可按 0.99 美元购买 300 次额外请求，额度永不过期。
- 具体平台兼容性、支持地区、数据隐私细节等暂未提供。
