核心用法
Star Search 是面向中文场景的高性能搜索 MCP Server，提供 4 个标准工具供 Claude Desktop/Cursor 等 LLM Agent 调用：
| 工具 | 功能 |
|------|------|
| `search` | 基础搜索，支持 16 引擎智能路由 |
| `search_stream` | SSE 流式实时返回 |
| `multi_search` | 多轮对比搜索，自动合并去重 |
| `get_entity_card` | 180+ KB 实体知识卡片直达 |
接入方式: HTTP/SSE 端点 https://search.token-star.cn/mcp/sse，零依赖部署。
显著优点
速度与稳定性：v20 实战优化将响应从 6s 压缩至 0.2s，SSE 流式+多轮会话+Prometheus/Grafana 全链路监控。
意图理解深度：4 批 108 query 验证，BRAIN 意图识别达 94.4%，STRAT 实体分类 59.3%，17 条规则优先级精确处理导航/购物/学术/资讯/人物等场景。
AI 智能层：super_brain 意图分析 + cross_verify 四维来源评分（域名 30%+权威 30%+时效 25%+语言 15%）+ time_decay 时间衰减 + SOURCE_AUTHORITY E-E-A-T 词典，答案可信度显著优于传统搜索。
中文场景专属：深度适配韭研公社、雪球、同花顺、东方财富、财联社、36氪、少数派等 16+ 中文信源，金融/科技/学术全覆盖。
潜在局限
Cloudflare Bot 防护：腾讯云 IP + Python UA 触发 Bot Fight Mode 403，需 WAF 白名单或关闭防护（非技能本身缺陷，部署层可解）。
实体分类边界：2-4 字短 query（如"微信"）易与人物名混淆，依赖 KB hint 兜底；学术规则已覆盖教程/方法类，但极小众垂直领域仍需人工校验。
知识库覆盖：180+ 实体以科技/金融/消费为主，冷门学术概念、新兴小众产品需走通用搜索路径。
适合人群
- 需要实时中文财经资讯的投研用户（A股/基金/宏观）
- 追求Perplexity 式 AI 搜索体验但需中文优化的开发者
- 构建Agent 工作流需结构化搜索输出的 MCP 集成者
- 重视答案可溯源、有评分、带实体卡片的严谨研究者
常规风险
| 风险项 | 等级 | 说明 |
|--------|------|------|
| 依赖第三方搜索 API | 中 | 引擎可用性波动，已做多引擎 fallback |
| 答案时效性 | 低 | time_decay 算法加权，但极端突发新闻仍可能有分钟级延迟 |
| 隐私数据泄露 | 低 | 搜索 query 经服务端，未提及本地隐私隔离机制 |
| Cloudflare 拦截 | 中 | 部署侧配置问题，非技能代码缺陷，有完整应对方案 |