Professor Fit MCP

帮 PhD 申请者匹配教授的 MCP server。输入研究兴趣关键词，输出带溯源与置信度的「教授匹配度」表格。

设计理念

轻服务器（Thin Server）：server 只做「LLM 做不到的事」——联网取数据、跨源整合、结构化输出；语义 fit 判断交给调用方的 client LLM（Claude / Cursor）。

• OpenAlex 为主干：免费、无需 API key、自带作者消歧与 h-index

• 多源交叉验证：OpenAlex（指标/论文/concepts）+ DBLP（主页 URL / 首发年）+ 个人主页（职称/email/lab）

• 诚实数据：每个关键字段带 source 与 confidence，拿不到就标 unknown，绝不编造

• 零 key 默认可用：核心路径无需任何 API key

Related MCP server: LitSynth MCP Server

安装

推荐使用 uv（需要 Python 3.10+）：

uv venv --python 3.12
uv pip install -e ".[dev]"

或使用 pip：

pip install -e .

Cursor 配置

在 ~/.cursor/mcp.json 中添加（Windows 路径示例）：

{
  "mcpServers": {
    "professor-fit": {
      "command": "D:\\path\\to\\ProfessorFitMCP\\.venv\\Scripts\\professor-fit-mcp.exe",
      "env": {
        "OPENALEX_EMAIL": "your@email.com"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop 配置

在 claude_desktop_config.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "professor-fit": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "professor_fit_mcp.server"],
      "env": {
        "OPENALEX_EMAIL": "your@email.com"
      }
    }
  }
}

OPENALEX_EMAIL 可选——填写后 OpenAlex 进入「礼貌池」，速率更高。

使用

推荐：一键搜索（带 topic/domain 优先级）

直接用 find_professors，一次完成「意图分析 → 搜索 → 详情 → 排序 → 生成 Markdown 表格」：

帮我找 mev + defi 方向的美国 R1 院校教授

Cursor / Claude 会自动拆分 topic vs domain 并调用：

find_professors(
    keywords=["MEV", "DeFi"],
    topic_keywords=["MEV", "maximal extractable value", "frontrunning"],
    domain_keywords=["DeFi", "decentralized finance", "blockchain"],
    topic_weight=3.0,    # topic 命中的论文得分 ×3
    domain_weight=1.0,   # domain 命中的论文得分 ×1
    regions=["US"],
    institution_tier=["R1"],
    limit=30,
    since_year=2018,
)

关键词优先级：topic_keywords 中的查询命中权重 ×3，确保做 MEV 的人排名远高于泛 DeFi/blockchain 研究者。Cursor 的 Claude 会从 tool docstring 中理解 topic/domain 语义，自动拆分——无需额外 LLM 成本。

返回 Markdown 表格并自动保存（路径在 saved_to 中）。

兼容模式

不提供 topic/domain 时仍可工作（向后兼容）：

find_professors(
    keywords=["MEV", "DeFi"],
    regions=["US"],
    limit=10,
)

此时 server 自动分析意图：

1. 若配置了 LLM_API_KEY → 调用 LLM 分析 topic/domain

2. 否则 → 规则回退（多词短语=topic，单词=domain）

进阶：分步调用

需要精细控制时，可单独调用底层工具：

1. search_professors(keywords=[...], topic_keywords=[...], domain_keywords=[...], regions=["US"])
2. get_professor_details(professor_id="A5023888391")
3. rank_fit(user_interests={"keywords": [...]}, professors=[...])
4. export_table(professors=[...], format="markdown", output_path="results.md")

工具

搜索与排序

资料库管理

筛选参数

• regions：US, UK/GB, JP, KR, DE, CA, AU, SG, HK, ASIA, ALL

• institution_tier：R1（美）, HK5（港五校）, Russell（英）, Go8（澳）, U15（加）, TU9（德）, Imperial（日）, SKY（韩）

• topic_keywords：核心研究课题（教授必须直接做这个方向）。高评分权重。

• domain_keywords：领域上下文（教授在这个大领域中工作）。低评分权重。

• topic_weight / domain_weight：topic/domain 查询的得分倍数（默认 3.0 / 1.0）

• required_keywords：领域锚点（命中任一即保留）。不传时自动推断；传 [] 关闭闸门

• min_relevance：最低相关分阈值（0.0–1.0）

• since_year：论文起始年份（默认 current_year - 7）

精度与召回

• 关键词优先级：topic 查询命中的论文得分是 domain 的 3-4.5 倍，确保核心研究方向的人排名靠前，不被宽泛领域的高产作者冲淡。

• 召回：搜索按「topic/domain 分组查询 + 领域同义词扩展（最多 8 条）+ 深翻页（5 页×100）+ 并发解析作者（上限 200 人）」展开候选池。

• 机构准确性（五级回退）：

  1. OpenAlex last_known_institutions

  2. OpenAlex 历年 affiliations（5 年窗口）

  3. 论文级 authorship 中标注的机构（最及时）

  4. DBLP 策展 affiliation（人工维护，最准确）

  5. InstitutionClassifier 模糊匹配

• 精度闸门：默认按领域核心词做 ANY-match 过滤，排除邻域误报。

主页发现策略

1. DBLP person record 的 <url> 标签       ← server，排除 scholar/orcid 等聚合站
2. OpenAlex 作者 homepage（若有）          ← server，免费
3. 仍无 → 返回 homepage_search_query +     ← 交 client（Cursor/Claude）的 web search
        homepage_resolution 指令              补全个人/院系主页（多数教授都有主页）

find_professors 的返回里含 homepage_resolution.needed 列表，client 应对其中每个 search_query 做 web 搜索补全主页（顺带可验证职称/当前任职）。

教授资料库

每次搜索/查详情会自动将教授档案写入本地 SQLite 数据库 professor_profiles.db（路径可通过 PROFESSOR_PROFILES_DB_PATH 环境变量配置）。

资料库存储：

• 身份：姓名、学校、国家、tier、职位、是否 PI

• 指标：h-index、citations、works_count、近 3 年论文

• 研究内容：OpenAlex concepts、研究方向 tags、最近论文（JSON）

• 主页：URL + 来源 + 验证时间

• 验证状态：verified / needs_review / unverified

多源交叉验证

WebSearch 证据通过 add_web_search_evidence 写入，自动与 OpenAlex/DBLP 数据合并。合并按来源优先级进行：

• 主页 URL：院系 faculty page > 个人主页 > DBLP > OpenAlex

• 职位/PI：faculty page > 个人主页 > 启发式推断

• 机构：faculty page > OpenAlex affiliations > DBLP

来源冲突时标记 needs_review，不静默覆盖。

查看资料库

profiles_inspect()                                    # 统计概览
profiles_inspect(name="Ari Juels")                    # 按姓名搜索
profiles_inspect(openalex_id="A5023888391")           # 完整档案+证据
profiles_export(format="json", output_path="db.json") # 导出为文件

开发

# 运行测试
uv run pytest tests/ -v

环境变量

数据源