🚀 PubMed 分析 MCP 服务器
这是一个专业的PubMed医学文献分析MCP服务器，旨在帮助科研人员快速洞察医学研究动态。目前该项目由苦逼医学生独立开发，功能仍在不断完善中，欢迎各位提出宝贵建议和改进意见！
✨ 主要特性
- 文献检索：支持PubMed高级检索语法，可灵活设置日期范围和结果数量，精准定位所需文献。
- 热点分析：通过统计关键词频率，精准识别热门研究方向，并汇总相关文献，助力科研人员把握研究热点。
- 趋势追踪：追踪关键词随时间的频率变化，清晰揭示研究趋势的演变过程，为科研决策提供有力支持。
- 发文统计：提供灵活的时间周期设置，深入分析文献数量变化，帮助科研人员了解研究领域的发展态势。
- 全面报告：一键生成包含热点、趋势和统计信息的分析报告，为科研人员节省大量时间和精力。
📦 安装指南
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 或使用uv
uv pip install -r requirements.txt
💻 使用示例
基础用法
MCP工具使用说明
本服务器提供了一系列实用的MCP工具，以下为您详细介绍各工具的使用方法和主要参数：
1. search_pubmed
搜索PubMed并保存结果。 主要参数：
email：您的电子邮件（必填）advanced_search：PubMed搜索查询（必填，与高级检索语法相同）max_results：最大结果数（默认：1000）
2. list_result_files
列出可用的结果文件。
3. analyze_research_hotspots
分析研究热点。 主要参数：
filename：结果文件名（必填）top_n：分析的关键词数量（默认：20）
4. analyze_research_trends
分析研究趋势。
5. analyze_publication_count
分析发文数量。
6. generate_comprehensive_analysis
生成全面分析报告。
配置 mcp.json
因为习惯使用uv虚拟环境，所以这里直接使用python的路径运行python文件。
// 在 mcp.json 中添加以下配置（适用于Windows）
"PubMed": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"path/to/python.exe",
"path/to/server.py"
]
}
// 例如，我的 mcp.json 文件如下
{
"mcpServers": {
"fetch":{
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"uvx",
"mcp-server-fetch"
]
},
"PubMed": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"path/to/python.exe",
"path/to/server.py"
]
}
}
}
高级用法
调用示例
// 例如，调用 analyze_research_hotspots 工具：
python script.py --tool analyze_research_hotspots --filename results.json --top_n 50
📄 注意事项
⚠️ 重要提示
- 使用本服务器时，请严格遵守NCBI的API使用政策。
- 分析结果将保存在指定路径下，请确保路径有效。
- 本项目功能仍在完善中，可能会出现不稳定的情况。
💡 使用建议 欢迎各位积极提出建议和改进意见，共同推动项目的发展和完善！