Scite

Scite — платформа для поиска научной литературы и проверки контекста цитирования через Smart Citations. ✅ Подходит: исследователям, авторам обзоров, аналитикам и разработчикам, которым нужны ссылки, контекст цитирования и проверяемые материалы. ❌ Не подходит: если вам нужна прозрачная публичная цена, заранее подтвержденная политика приватности или уже проверенная доступность и оплата из РФ. 💡 Ключевое преимущество: Scite объединяет веб-приложение, API, MCP и браузерное расширение вокруг одного сценария — искать литературу и опираться на подтверждаемые источники, а не на «голый» ответ модели.

Разработчик: Scite (точное юрлицо не проверялось в этом пакете источников). Тип: web, API, MCP, browser extension. Официальный URL: https://scite.ai/. Дата проверки: 14.08.2026.

Статус на дату проверки: по официальной странице статуса scite.ai, MCP и API отмечены как fully operational. Практический вывод: сервис выглядит живым и пригодным для рабочих сценариев, но решения о закупке лучше принимать только после отдельной проверки цены, приватности и региональной доступности.

Что умеет

По официальному описанию Scite позиционируется как AI-powered research platform для literature search и evidence-grounded workflows, а центральный объект продукта — Smart Citations. На главной странице сервис пишет о покрытии более 280 млн полнотекстовых peer-reviewed articles и 1,6+ млрд citations, а также о прямых соглашениях с Wiley, SAGE и 30+ publishers.

• Искать научную литературу в среде, ориентированной на проверяемые источники, а не только на генерацию текста.
• Работать со Smart Citations и смотреть контекст цитирования вокруг статьи или DOI.
• Получать через API citation data, scite tallies, related paper metadata и использовать Reference Check.
• Подключать Search API, Assistant API и MCP для программных и агентных сценариев.
• Подключать Scite к ChatGPT через MCP и вызывать коннектор через @Scite.
• Использовать официальный badge/extension-код на поддерживаемых scholarly sites; список поддерживаемых площадок и технические ограничения задокументированы в официальном репозитории.

Если вы строите агентный пайплайн, полезно понимать паттерны ReAct и Chain: Scite хорошо ложится именно в слой проверки и обогащения источниками, а не в слой «универсального собеседника».

Как использовать

Реальный сценарий для практики: быстро проверить спорное утверждение из статьи, презентации или исследовательской заметки и не потерять связь с первоисточниками.

1. Начните с темы или DOI. Откройте веб-приложение Scite и найдите статью, тезис или направление исследования, которое нужно проверить.
2. Посмотрите контекст цитирования. Основная ценность Scite — не просто список публикаций, а работа вокруг Smart Citations и citation-statement analysis. Это помогает не ограничиваться фактом «статья процитирована».
3. Если работаете в ChatGPT, подключите MCP. Официальный сценарий такой: создать аккаунт, открыть Scite в ChatGPT, пройти аутентификацию и затем использовать @Scite для активации коннектора.
4. Для автоматизации подключите API. Если вам нужно много DOI-проверок или Reference Check в своем процессе, используйте документированные endpoints и сразу учитывайте лимиты и лицензионные условия.
5. Сохраните результат в отчетном формате. В официальном пакете есть пример PDF-отчета Scite, показывающий, как может выглядеть выдача с анализом citation statements. Но это именно пример формата, а не доказательство текущего поведения всех production-функций.

/tallies/{doi}
/tallies/aggregate
/papers/{doi}
/mcp/oauth/authorize
/mcp/oauth/token
/mcp/oauth/register
scope: mcp

Для разработчика важная мелочь: на странице MCP отдельно указано, что если коннектор перестал отвечать, его стоит переподключить; ChatGPT может молча разъединять коннектор между сессиями.

Тарифы и ограничения

В проверенном пакете источников не было зафиксировано публичной таблицы тарифов и точных цен для web app, API или MCP. Поэтому ниже — не «цены с потолка», а честный снимок того, что подтверждено официальными страницами на 14.08.2026.

Дата проверки: 14.08.2026.

Редакционное ограничение: без отдельной проверки официальной pricing-страницы нельзя честно посчитать стоимость владения Scite для команды, особенно если вам нужен Search API или MCP в платном сценарии.

Работа с данными и приватность

По функциональности, подтвержденной официальными страницами, Scite как минимум обрабатывает ваши поисковые запросы, DOI и другую bibliographic/query-нагрузку, а в API-сценариях — запросы к citation data, scite tallies, related paper metadata, Reference Check, Search API, Assistant API и MCP.

• Что видит сервис: минимум поисковые запросы, идентификаторы публикаций и payloads, которые вы отправляете в web/API/MCP-сценариях.
• Данные для обучения: в проверенном пакете источников нет подтвержденного Privacy Policy и нет надежной формулировки о том, использует ли Scite пользовательские данные для обучения моделей.
• Где хранятся данные: не раскрыто в просмотренных источниках.
• Privacy Policy: ссылка на политику приватности не была проверена в этом source pack, поэтому детали retention, training opt-out, регионов хранения и enterprise-контролей здесь не утверждаются.

Это важный минус именно для закупки и комплаенса: продукт может быть полезным исследовательски, но по текущему набору источников нельзя уверенно ответить, как устроены хранение, обучение на пользовательских данных и юридические гарантии.

Плюсы и минусы

Плюсы

• Scite фокусируется на evidence-grounded research workflows и Smart Citations, а не только на генерации ответа без ссылочного контекста.
• Официально заявлено крупное покрытие: 280M+ full-text peer-reviewed articles и 1.6B+ citations.
• Есть несколько способов доступа: web app, API, MCP и browser extension.
• API-документация конкретная: перечислены capability-блоки, лимиты, лицензирование Search API и OAuth-поток для MCP.
• Есть отдельная status page, где на дату проверки scite.ai, MCP и API были fully operational.

Минусы

• В просмотренных официальных страницах не была зафиксирована публичная таблица точных цен, поэтому бюджетирование затруднено.
• Search API для коммерческого или исследовательского использования требует отдельного license agreement и не входит в индивидуальные планы.
• Политика приватности и точные условия работы с пользовательскими данными не были подтверждены в этом пакете источников.
• Нет проверенной матрицы доступности по странам; для РФ нельзя честно обещать ни оплату, ни вход без дополнительной проверки.
• MCP-коннектор может молча отключаться между сессиями ChatGPT, что неудобно для повторяемых рабочих процессов.

Доступность и язык

• Платформы, подтвержденные источниками: web app, API, MCP, badge/browser extension.
• Safari: официально задокументирован, но для поддержки нужны macOS, Xcode и Apple developer access.
• Русский язык: наличие русского интерфейса или русской локализации не подтверждено просмотренными официальными страницами.
• Доступность для РФ: официальной country-by-country матрицы в пакете нет. Сайт пишет, что обслуживает 2M users worldwide, но локальные ограничения, вход и оплата для РФ нужно проверять вручную.
• Способы оплаты: не подтверждены в проверенных источниках.

Если для вас критичны закупка из РФ, закрывающие документы, метод оплаты или русскоязычная поддержка, эту проверку придется делать отдельно до пилота.

Альтернативы

Честное ограничение редакции: в этом исходном пакете нет проверенного списка прямых конкурентов Scite с их официальными тарифами и политиками. Чтобы не подменять факт догадками, ниже — не «рейтинг рынка», а практические варианты замены сценария.

• Scite web app вместо API. Подходит, если вы вручную проверяете отдельные статьи и не хотите сразу строить интеграцию.
• Scite API вместо web app. Нужен, если у вас регулярные DOI-проверки, Reference Check или автоматизация внутри собственной системы.
• Scite MCP вместо копипаста из браузера. Полезен, если вы уже ведете исследовательский диалог в ChatGPT и хотите вызывать источники через @Scite.
• Mistral (Le Chat) — смежный вариант, если вам нужен общий диалог с ИИ, а не специализированная платформа для citation data. Это не прямая замена Smart Citations, но может закрыть часть сценариев «спросить модель и продолжить вручную».

Практический вердикт

Scite стоит рассматривать, если ваша задача — искать научные статьи, проверять контекст цитирования и строить воспроизводимый research workflow с источниками. Для разработчика особенно интересны API, Reference Check и MCP. Но если вам нужен прозрачный прайс, формально подтвержденная приватность или бесспорная доступность для РФ, этого пакета источников недостаточно: сначала делайте пилот и юридическую проверку.

Источники

• AI for Research | Scite
• Scite API Docs
• Scite MCP – Connect Your AI to Scientific Literature
• Scite Status
• Scite Badge and Extension
• scite Report

Вопросы и ответы

Что такое Scite в одном предложении?

Это research-платформа для поиска научной литературы и работы с контекстом цитирования через Smart Citations, дополненная API, MCP и браузерным расширением.

Сколько стоит Scite?

Точные публичные цены не были зафиксированы в просмотренных официальных страницах на 14.08.2026. Из подтвержденного: Search API для коммерческого или исследовательского использования требует отдельного license agreement.

Можно ли подключить Scite к ChatGPT?

Да. На официальной странице MCP описан сценарий: создать аккаунт, открыть Scite в ChatGPT, пройти аутентификацию и использовать @Scite для вызова коннектора.

Какие лимиты есть у API?

Для неаутентифицированного доступа документация указывает до 10 запросов в секунду и до 40 запросов в минуту. При этом для /tallies/{doi}, /tallies/aggregate и /papers/{doi} указано uncapped.

Можно ли доверять приватности Scite?

По этому source pack нельзя дать уверенный ответ. Мы не проверили официальную Privacy Policy, поэтому не утверждаем детали о хранении данных, обучении на пользовательских данных и регионе размещения.