一次看完整个领域 不用一个索引一个索引地翻
把 Anysite 接进智能体，一句大白话就能扫过学术索引、代码登记站和模型库：关键论文、引用图谱、依赖健康度，都在你查的时候从 650+ 个数据源实时拉回来。
能问什么，会回什么
梳理文献
提问：「近两年大模型幻觉检测的关键论文，按引用数排序。」
Anysite 匹配到 OpenAlex · arXiv · Crossref，返回 87 篇论文。
| 论文 | 年份 | 引用数 | 场所 |
|---|---|---|---|
| SelfCheckGPT | 2023 | 412 | EMNLP |
| FActScore | 2023 | 388 | EMNLP |
| HaluEval 2.0 | 2024 | 176 | arXiv |
查软件健康度
提问：「比较这 4 个向量数据库的健康度：提交、issue、发版、社区活跃度。」
Anysite 匹配到 GitHub · npm · PyPI，返回 4 个项目。
| 项目 | 提交（90 天） | 未关闭 issue | 最近发版 |
|---|---|---|---|
| Vektra | 312 | 48 | 9 天前 |
| Cordex | 85 | 176 | 4 个月前 |
| Seqora | 203 | 61 | 3 周前 |
画出格局
提问：「画一下开放权重模型的格局：本季度的重要发布，以及从业者在抱怨什么。」
Anysite 匹配到 Hugging Face · GitHub · Hacker News，返回 23 次发布。
| 模型 | 发布时间 | 下载量（30 天） | 主要抱怨 |
|---|---|---|---|
| Aralia 12B | 7 月 2 日 | 48k | 吃显存 |
| Petrel 7B | 7 月 8 日 | 31k | 长上下文弱 |
| Quillon MoE | 7 月 15 日 | 12k | 分词器慢 |
今天的文献检索：索引之间来回跳、综述过期、追引用
真正开始思考之前，研究者都会撞上三堵墙。让智能体直接读索引，情况就不一样。
一次提问，扫过所有索引
智能体一次扫过各大学术索引，返回带类型的记录：标题、作者、发表处、引用数，一个标签页都不用开。今天早上的领域全貌
引用图谱，替你走完
三步开始
Claude Code: $ claude mcp add --transport http anysite \ "https://mcp.anysite.io/mcp?api_key=YOUR_KEY" > registering tools … ✓ connected $ claude mcp list anysite http connected > the same catalog is available over REST — > see the REST tab, no MCP client required > every source included on every plan > nothing to install, nothing to keep running ✓ ready
Cursor: { "mcpServers": { "anysite": { "url": "https://mcp.anysite.io/mcp?api_key=YOUR_KEY", "transport": "http" } } } > goes in ~/.cursor/config.json > type /mcp in Cursor to see the tools appear > the same block works in any MCP client ✓ connected
REST: curl -X POST "https://api.anysite.io/api/people/profile" \ -H "access-token: YOUR_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"url": "https://.../in/username"}' > one POST, one auth header, a typed profile back import requests headers = {"access-token": "YOUR_TOKEN"} r = requests.post("https://api.anysite.io/api/people/profile", headers=headers, json={"url": "https://.../in/username"}) print(r.json()["headline"])
大白话: 大模型幻觉检测的关键论文，按引用数排序。 > no query language > no endpoint IDs > no field mapping > no pagination to handle > no maintenance when a source changes ✓ the agent decides which endpoints to call
智能体调用了什么: ⏺ tool · anysite-mcp > Endpoints matched — people search · profiles · email finder > Filling parameters from the brief … > geo US > industry fintech > founded > 2021 > role head of growth > email verified only > Paging through results … > Deduplicating by company domain … > Typed fields, one schema per source ✓ Data ready — 50 prospects ✓ 50 rows ready for the sequence
表格: Name Role Company Email A. Rivera Head of Growth Finlo a.rivera@finlo.io J. Chen VP Growth Cartora j.chen@cartora.com M. Okafor Head of Growth Nexbill m.okafor@nexbill.io L. Fontaine Head of Growth Paylane l.fontaine@paylane.io S. Bergman Growth Lead Truffle s.bergman@truffle.fi D. Almeida Head of Growth Norvex d.almeida@norvex.io K. Ivarsson VP Growth Kolibri k.ivarsson@kolibri.se R. Haddad Head of Growth Sparkpay r.haddad@sparkpay.io T. Nowak Growth Lead Vireo t.nowak@vireo.pl E. Duarte Head of Growth Belmonte e.duarte@belmonte.io > sample rows · request_id req_abc123
JSON: [ { "name": "A. Rivera", "role": "Head of Growth", "company": "Finlo", "email": "a.rivera@finlo.io" }, { "name": "J. Chen", "role": "VP Growth", "company": "Cartora", "email": "j.chen@cartora.com" }, { "name": "M. Okafor", "role": "Head of Growth", "company": "Nexbill", "email": "m.okafor@nexbill.io" } ] > sample records · request_id req_abc123
设一次，智能体就一直照着跑
常驻剧本，通过 MCP 交给智能体定时跑。结果直接落到你本来就在用的地方，一周下来做的是决策，不是收集数据。
组会之前，领域里的预印本就浮上来了
本周的论文排好序，落进表格
季度往前走，领域地图跟着重画
常见问题
一次提问同时扫过 OpenAlex、PubMed、arXiv、Crossref 和 Semantic Scholar；问题涉及软件健康度时，还会带上 GitHub、Hugging Face 这类代码登记站和模型库。这些都属于 650+ 个数据源、3,500+ 个接口的一部分。你的领域只认某一个索引，也可以把提问范围限定在那一个上。