文献搜索工具

要解决什么问题

做文献调研时，常见痛点是数据源分散：PubMed、Europe PMC、arXiv、CrossRef 各自一套接口，全文又往往依赖 PMCID。若把检索、拉全文、列参考文献、看被引关系、查期刊分区拆成多个手工步骤，既难复现，也不适合挂在 AI 助手后面做自动化。

本技能基于 FastMCP，把上述能力收敛为若干可编排的工具函数；模型侧只做意图路由与参数提取，实际请求由 scripts.tools 调用后端 API 完成。

核心能力与工作方式

前置条件：必须在 .env 中配置 XBY_APIKEY（或首次通过交互写入 scripts.config.set_api_key）。无密钥时不得检索或编造数据。

典型链路如下：

1. search_literature：按关键词多源检索，策略可选 comprehensive / fast / precise / preprint；返回标题、作者、摘要、DOI、PMCID 等元数据，不含全文。
2. get_article_details：凭 PMCID（单条或批量，最多 20 条）从 Europe PMC / PMC 取全文；format 支持 markdown / xml / text，sections 可按方法、讨论、结论等章节截取。
3. get_references：用 DOI / PMID / PMCID 拉参考文献列表，Europe PMC、CrossRef、PubMed 多源合并，按 DOI、标题去重。
4. get_literature_relations：分析 references（该文引用）、similar、citing（引文），支持 basic / comprehensive / network 等分析模式。
5. get_journal_quality：期刊名查询影响因子、SCI 分区、JCI、中科院分区等（EasyScholar）以及 h 指数、引用率等（OpenAlex）；批量结果可按指标排序。

工具返回统一结构：result["raw"] 为 API 原始 JSON，由助手整理后呈现；success / message 表示状态。

适用边界与注意点

• 搜索与期刊评估默认可走 24 小时缓存（use_cache），重复查询会更快，但可能不是实时最新。
• 只有关键词时不能直接拉全文：先搜索拿 PMCID，再调全文工具；无 PMCID 的条目无法走 get_article_details。
• 参数不完整时，技能要求通过 AskUserQuestion 补问，而不是猜测默认值以外的业务参数。
• 批量全文、参考文献条数、关系分析深度均有上限或默认上限（如参考文献默认 20，可调至约 100），大规模综述需自行分页或多次调用。