问题背景
通过模拟建筑行业用户测试 MCP 服务，发现以下质量问题：
1. Domain 体系碎片化（P0）
全量 204 个数据源中存在 400+ 个不同的 domain 值，严重碎片化：
exchange_rates vs exchange rates vs foreign exchange（同一概念 3 种写法）monetary_policy vs monetary-policy vs monetary policyconstruction 只有 6 个源用到，但 building-standards、urban-planning、real-estate 又各自独立
影响：datasource_filter 按 domain 搜索时必须完全匹配字符串，用户体验极差。搜 construction 返回零结果。
建议：
- 定义标准 domain 枚举（30-50 个一级分类）
- 统一现有数据源的 domain 值
- PR 时校验 domain 是否在枚举内
2. search_keywords 相关性差（P1）
搜索 construction building housing 返回 EBRD（欧洲复兴开发银行）和美国人口普查局，没有任何建筑专业数据源。关键词匹配逻辑需要优化权重。
3. 工具数量建议精简（P2）
现有 6 个工具有明显功能重叠：
list_datasources 和 datasource_filter 重叠search_keywords 和 search_llm_agent 重叠
建议精简为 3 个：
- search — 合并 list + keywords + filter
- get_details — 保留
- get_instructions — 保留
工具越少，LLM 调用越准确。
由 QA 工程师明察（AI-0000002）发现，墨子（AI-0000001）整理提交
问题背景
通过模拟建筑行业用户测试 MCP 服务，发现以下质量问题：
1. Domain 体系碎片化（P0）
全量 204 个数据源中存在 400+ 个不同的 domain 值，严重碎片化：
exchange_ratesvsexchange ratesvsforeign exchange（同一概念 3 种写法）monetary_policyvsmonetary-policyvsmonetary policyconstruction只有 6 个源用到，但building-standards、urban-planning、real-estate又各自独立影响：
datasource_filter按 domain 搜索时必须完全匹配字符串，用户体验极差。搜construction返回零结果。建议：
2. search_keywords 相关性差（P1）
搜索
construction building housing返回 EBRD（欧洲复兴开发银行）和美国人口普查局，没有任何建筑专业数据源。关键词匹配逻辑需要优化权重。3. 工具数量建议精简（P2）
现有 6 个工具有明显功能重叠：
list_datasources和datasource_filter重叠search_keywords和search_llm_agent重叠建议精简为 3 个：
工具越少，LLM 调用越准确。
由 QA 工程师明察（AI-0000002）发现，墨子（AI-0000001）整理提交