Skip to main content
Glama
Biajin-PKU

topper-mcp

by Biajin-PKU
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Remote

用一段话描述你要找的研究，返回这个方向上的顶会顶刊论文。

它做了什么

一个研究问题
  → LLM 写检索简报      （query families + 领域自己的术语）
  → 多轮检索            （Semantic Scholar + OpenAlex，合并去重）
  → 档次门              （CCF / 中科院分区 / JCR / WoS / 旗舰刊名单）
  → 相关性门            （主题契合度，光有声望进不来）
  → 打分 + 全景          （学派、活跃团队）

Related MCP server: Research MCP

安装

pip install "topper-mcp[mcp]"      # 含 MCP 服务
pip install topper-mcp             # 只要库和命令行（引擎零依赖，纯标准库）

cp .env.example .env               # 只有两项必填，见下
topper doctor                      # 它会逐条告诉你还缺什么

配置

必填两项，topper doctor 会检查并点名缺失的那一项。

变量

必填

说明

TOPPER_LLM_API_KEY

是

任何 OpenAI 兼容端点——OpenAI、本地 vLLM/Ollama 网关、中转都行

TOPPER_LLM_MODEL

是

例如 gpt-4o-mini。无默认值，需显式指定

TOPPER_LLM_BASE_URL

否

默认 https://api.openai.com/v1

TOPPER_LLM_FALLBACK_MODELS

否

逗号分隔，主模型不可用时依次尝试

SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY

否

不填也能跑，但会被限流到几秒一次。免费申请

OPENALEX_MAILTO

否

OpenAlex 的礼貌策略；不填就走慢速公共池

TOPPER_DATA_DIR

否

档次表的位置，见 topper/data/README.md

当 MCP 服务用

{
  "mcpServers": {
    "topper": {
      "command": "topper-mcp",
      "env": {
        "TOPPER_LLM_API_KEY": "sk-...",
        "TOPPER_LLM_MODEL": "gpt-4o-mini",
        "SEMANTIC_SCHOLAR_API_KEY": "..."
      }
    }
  }
}

三个工具：

工具

作用

search_top_papers

检索

explain_venue

查一个期刊或会议的档次标签

preview_search_plan

只生成检索计划，不打数据源

当命令行用

topper search "钙钛矿太阳能电池的稳定性衰减机理与界面钝化策略"
topper plan   "双重差分 多期处理 异质性"    # 只出检索计划，不打数据源
topper tiers  "Journal of Econometrics"

当库用

from topper import search, SearchPolicy

hits = search(
    "graph neural networks",
    policy=SearchPolicy(ccf_levels=("A", "B"), cas_zones=(1, 2), max_age_years=5),
    limit=20,
)

覆盖范围

开箱可用

名录

数量

等级分布

默认门

CCF 推荐目录 2026

670（会议 383 / 期刊 287）

A 87 · B 234 · C 349

只放 A/B

旗舰刊名单（人工整理）

38

—

全放

CCF 十大方向的 A 类代表

方向

A 类代表

人工智能

NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV、ACL、AAAI、IJCAI 等

数据库 / 数据挖掘 / 内容检索

SIGMOD、VLDB、ICDE、KDD、SIGIR

软件工程 / 系统软件 / 程序设计语言

ICSE、FSE、OSDI、SOSP、POPL、PLDI、ASE 等

计算机体系结构 / 并行与分布计算

ISCA、ASPLOS、MICRO、HPCA、SC、FAST、EuroSys 等

计算机网络

SIGCOMM、MobiCom、INFOCOM、NSDI

网络与信息安全

CCS、S&P、USENIX Security、NDSS、CRYPTO 等

计算机科学理论

STOC、FOCS、SODA、CAV、LICS

计算机图形学与多媒体

SIGGRAPH、ACM MM、IEEE VIS、IEEE VR

人机交互与普适计算

CHI、CSCW、UbiComp

交叉 / 综合 / 新兴

WWW、RTSS

旗舰刊 38 本

学科

刊

综合

Nature、Science、Cell、Nature Communications、Science Advances、PNAS

医学

NEJM、The Lancet、JAMA、BMJ、Nature Medicine

生命科学

Nature Methods / Biotechnology / Genetics / Neuroscience、Immunity、Cancer Cell、Molecular Cell、Neuron

物理 化学 材料

PRL、JACS、Angewandte Chemie、Advanced Materials、Nature Materials / Physics / Chemistry、Chem、Joule

经济 社科

AER、Econometrica、QJE、JPE、REStud、Journal of Econometrics、Psychological Bulletin / Review、ASR、APSR

需要自己装

引擎能读，但这些名录各有使用条款，本仓不做再分发。放进 topper/data/（或 TOPPER_DATA_DIR 指向的目录）即可生效，格式见 topper/data/README.md。缺表不影响运行，topper doctor 会报告哪几张没装。

名录

学科数

等级

中科院分区

21

1–4 区

JCR

254

Q1–Q4

SCI / SSCI / A&HCI

—

是否收录

FMS 经管期刊评级

33

A/B/C/D/T1/T2

另外两件要知道的

只返回元数据和链接，不抓取付费全文。

一次检索是一次 LLM 调用加若干次数据源往返，通常 30–120 秒。检索简报会缓存到磁盘， 同一个问题再问一次快得多。

开发

pip install -e ".[dev,mcp]"
pytest -q

许可

代码是 MIT。

两处例外：

  • 名录数据保留各自的条款，见 topper/data/README.md

  • 品牌资产（assets/ 目录、TOPPER 名称与标识）不在 MIT 授权范围内。代码随意 fork，请用你自己的名字和标识发布

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • Research MCP

    gyash1512
    A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables LLMs to search, analyze, and summarize academic research papers in real-time from arXiv, Semantic Scholar, and PubMed. Provides automatic deduplication, citation analysis, and BibTeX generation across multiple research databases.
    15 npm
    MIT

  • Academia MCP

    IlyaGusev
    A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables searching, fetching, and analyzing scientific papers from ArXiv, ACL Anthology, Semantic Scholar, and Hugging Face datasets, with optional LLM-powered document QA and research proposal workflows.
    1,037 PyPI
    91
    Apache 2.0