Was ist Undermind?
Undermind ist ein KI-Agent, der wissenschaftliche Arbeiten findet. Statt in Sekunden Ergebnisse zu liefern, verbringt er pro Suche ein paar Minuten mit wiederholten semantischen Suchen und Zitationssuchen, sortiert die Arbeiten dann danach, wie gut sie zu deiner Frage passen, und schätzt, wie viel der relevanten Literatur er gefunden hat. Laut einer Besprechung von 2025 im Journal of the Canadian Health Libraries Association durchsucht er den Index von Semantic Scholar mit rund 225 Millionen Einträgen, der Inhalte aus PubMed und arXiv einbezieht.
Er bietet außerdem einen Chat über die Ergebnisse, Berichte, gemeinsame Arbeitsbereiche und Bibliotheken von Arbeiten sowie einen gehosteten MCP-Server unter mcp.undermind.ai, über den Claude, ChatGPT, Cursor, Codex und andere Agenten gründliche Suchen starten und PDFs lesen können. Eine normale gründliche Suche ist laut Undermind im Schnitt nach etwa 2,9 Minuten fertig.
Was kostet Undermind?
| Tarif | Preis | Was enthalten ist |
|---|---|---|
| Free | Free | Normale Nutzungsgrenzen |
| Pro | $16/month billed annually (about $20 monthly) | 10-fache Gratis-Grenzen |
| Team | $15/person/month billed annually | |
| Enterprise | Custom |
Gratis (normale Nutzungsgrenzen); Pro 16 $/Monat bei jährlicher Abrechnung, etwa 20 $ monatlich (10-fache Gratis-Grenzen); Team 15 $/Person/Monat bei jährlicher Abrechnung; Enterprise auf Anfrage.
Lohnt sich Undermind?
Wer eine Literaturrecherche mit einer Stichwortsuche beginnt, fragt sich immer, was ihm entgangen ist: die Arbeit, die einen anderen Begriff verwendet, oder die zwei Zitationen weiter entfernt liegt.
Undermind ist für Fälle gebaut, in denen eine übersehene Arbeit teuer wäre, und es ist absichtlich langsam. Du beschreibst eine eng gefasste Frage in ein paar Sätzen; ein Agent sucht, liest Abstracts, folgt Zitationsspuren und macht weiter, bis keine neuen Ergebnisse mehr auftauchen. Dann zeichnet er eine Entdeckungskurve, die schätzt, wie viel der relevanten Literatur er gefunden hat. Eine Bibliothekarin für Gesundheitswissenschaften, die es 2025 besprach, sah eine Suche, die nach der Analyse von 144 Arbeiten eine Abdeckung von 93 % meldete, und nannte es einen ernstzunehmenden Nischenkonkurrenten für spezialisierte Forschende, nicht ein allgemeines Nachschlagewerkzeug.
Der Preis ist deutlich gesunken. Dieselbe Besprechung nannte für Pro etwa 60 $ pro Nutzer und Monat; die aktuelle Preisseite nennt 16 $ im Monat bei jährlicher Abrechnung, rund 20 $ bei monatlicher Zahlung, und Team für 15 $ pro Person bei jährlicher Abrechnung. Was du dafür bekommst, bleibt vage. Pro verspricht das Zehnfache der Gratis-Grenzen und die gründlichste Volltextanalyse, aber für keine der Stufen ist die Zahl der Suchen veröffentlicht. Ein Labor kann also die Plätze bepreisen, nicht aber die Arbeitslast.
Wenn du mit KI-Agenten baust, ist der MCP-Server die interessante Ergänzung. Er läuft über Streamable HTTP mit OAuth-Anmeldung und bietet Werkzeuge für gründliche Suche, Abfragen zu Autoren und Metadaten, das Lesen von PDFs und das Schreiben von Markdown-Berichten mit Quellen. Damit wird Undermind zu einem Recherche-Schritt in Claude Code oder Codex statt zu einem weiteren Browser-Tab. PDFs hinter einer Paywall musst du weiterhin von Hand hochladen; nur frei zugängliche Volltexte werden automatisch abgerufen.
Der Haken: Für formale Reviews lässt sich die Suche nicht wiederholen. Die JCHLA-Besprechung nannte das Fehlen einer dokumentierbaren, wiederholbaren Suchstrategie seine Achillesferse, und MeSH wird nicht unterstützt. Es kann also keine dokumentierte Suche in PubMed oder Embase in einem PRISMA-Flussdiagramm ersetzen.
Unser Fazit: Undermind findet und sortiert Arbeiten, und Elicit zieht Daten aus ihnen in Tabellen. Das eine ist der Suchtrupp, das andere der Protokollführer: Käufe, die sich ergänzen, nicht miteinander konkurrieren.
Wo es sich lohnt
Eine Doktorandin im zweiten Jahr in den Materialwissenschaften
Alle bisherigen Arbeiten zu einem eng gefassten Syntheseverfahren finden, bevor sie ein Kapitel ihrer Dissertation schreibt
Das Verfahren in einem Absatz beschreiben, die gründliche Suche etwa drei Minuten laufen lassen und dann der sortierten Liste und der Entdeckungskurve folgen. Pro für 16 $ im Monat bei jährlicher Abrechnung deckt intensive Monate ab; zum Zitieren müssen die Ergebnisse trotzdem nach Zotero oder BibTeX exportiert werden.
Ein ML-Engineer, der in Claude Code einen Rechercheassistenten baut
Einem Agenten ein Werkzeug für die Literatursuche geben, ohne einen Scraper für Semantic Scholar zu schreiben
mcp.undermind.ai/mcp mit claude mcp add hinzufügen und per OAuth anmelden; der Agent kann launch_deep_search, read_pdfs und write_file aufrufen, um einen Markdown-Bericht mit Quellen zu erstellen. Jeder Aufruf wartet Minuten, das passt also zu Hintergrundaufgaben, nicht zum interaktiven Chat.
Der F&E-Leiter eines Biotech-Teams mit 15 Wissenschaftlern
Stand der Technik und konkurrierende Arbeiten prüfen, bevor Budget für ein neues Target freigegeben wird
Team für 15 $ pro Person bei jährlicher Abrechnung kommt für 15 Plätze auf rund 2.700 $ im Jahr, mit zentraler Abrechnung und Mitgliederverwaltung. Laut Undermind werden proprietäre Daten nicht zum Training genutzt; standortweiter Login und eine individuelle Sicherheitsprüfung brauchen Enterprise.
Eine medizinische Bibliothekarin, die ein systematisches Review unterstützt
Ausgangsarbeiten finden, um eine formale Suchstrategie aufzubauen
Nützlich, um früh relevante Arbeiten aufzuspüren, aber die Suche des Agenten lässt sich weder dokumentieren noch wiederholen. Die dokumentierte Strategie für PubMed oder Embase muss für das PRISMA-Protokoll also weiterhin separat geschrieben werden.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Registrieren und in wenigen Minuten eine erste gründliche Suche starten; der Agent stellt vor der Suche Rückfragen. MCP-Clients verbinden sich mit einer URL und einer OAuth-Freigabe im Browser.
- Integrationen
- Gehosteter MCP-Server unter mcp.undermind.ai/mcp für ChatGPT, Claude, Claude Code, Cursor, VS Code, Codex, GitHub Copilot und Microsoft Copilot Studio. Die JCHLA-Besprechung von 2025 nennt bei Pro Exporte nach Zotero, EndNote und Covidence. Eine öffentliche REST-API steht nicht auf der Preisseite.
- Daten und Datenschutz
- Laut Undermind werden Daten bei der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, proprietäre Daten werden weder von Undermind noch von seinen Modellanbietern je zum Training genutzt, und Organisationen können die Löschung all ihrer Daten verlangen. Zertifizierungen wie SOC 2 stehen nicht auf der Preisseite; ein PDF mit einer Sicherheitsübersicht wird angeboten.
- Kosten im großen Maßstab
- Ein Team mit 15 Leuten kostet bei Team rund 2.700 $ im Jahr. Enterprise bringt standortweiten Login, ein Admin-Dashboard und individuelle Sicherheitsbedingungen zu einem nicht veröffentlichten Preis.
- Grenzen
- Die Grenzen von Gratis und Pro werden nur als normal und zehnfach normal beschrieben. Die Suchen decken den Index von Semantic Scholar ab, Lücken dort setzen sich also fort; Volltexte hinter einer Paywall müssen von Hand hochgeladen werden.
Was gut ist
- Iterative Suche entlang von Zitationen findet Arbeiten, die Stichwort-Tools übersehen
- Die Entdeckungskurve schätzt, wie vollständig die Suche ist
- Pro kostet 16 $ im Monat bei jährlicher Abrechnung, etwa ein Drittel von Elicit Pro
- Gehosteter MCP-Server mit OAuth für Claude, ChatGPT, Cursor und Codex
- Erklärt, dass Forschungsdaten weder von Undermind noch von seinen Modellanbietern zum Training genutzt werden
Was nicht
- Jede gründliche Suche dauert Minuten
- Die Zahl der Suchen pro Tarif ist nicht veröffentlicht
- Die Suchstrategie ist nicht reproduzierbar und unterstützt kein MeSH
- Keine strukturierte Datenextraktion
- PDFs hinter einer Paywall müssen von Hand hochgeladen werden
Am besten für
Doktoranden und Forschende am Anfang eines Projekts, die vorhandene Arbeiten gründlich sichten müssen.
Alternativen zu Undermind
Undermind: häufige Fragen
- Lohnt sich Undermind?
- Undermind lässt dich Minuten warten, um die Arbeiten zu finden, die eine Stichwortsuche übersieht, und für 16 $ im Monat ist es günstig genug, um es vor jeder Literaturrecherche laufen zu lassen. Wir bewerten es mit 4.2 von 5.
- Was kostet Undermind?
- Gratis (normale Nutzungsgrenzen); Pro 16 $/Monat bei jährlicher Abrechnung, etwa 20 $ monatlich (10-fache Gratis-Grenzen); Team 15 $/Person/Monat bei jährlicher Abrechnung; Enterprise auf Anfrage.
- Welche Nachteile hat Undermind?
- Jede gründliche Suche dauert Minuten; Die Zahl der Suchen pro Tarif ist nicht veröffentlicht; Die Suchstrategie ist nicht reproduzierbar und unterstützt kein MeSH; Keine strukturierte Datenextraktion; PDFs hinter einer Paywall müssen von Hand hochgeladen werden.
- Für wen eignet sich Undermind?
- Doktoranden und Forschende am Anfang eines Projekts, die vorhandene Arbeiten gründlich sichten müssen.
- Was kostet Undermind für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- Ein Team mit 15 Leuten kostet bei Team rund 2.700 $ im Jahr. Enterprise bringt standortweiten Login, ein Admin-Dashboard und individuelle Sicherheitsbedingungen zu einem nicht veröffentlichten Preis.
- Ist Undermind sicher für Firmendaten?
- Laut Undermind werden Daten bei der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, proprietäre Daten werden weder von Undermind noch von seinen Modellanbietern je zum Training genutzt, und Organisationen können die Löschung all ihrer Daten verlangen. Zertifizierungen wie SOC 2 stehen nicht auf der Preisseite; ein PDF mit einer Sicherheitsübersicht wird angeboten.
- Was sind die besten Alternativen zu Undermind?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind Elicit, Consensus und Scite.
Antworten geprüft am 22. Okt. 2026.