🚀 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，由苦逼医学生自主开发，目前功能仍在不断完善中。它能帮助科研人员快速洞察医学研究动态，欢迎各位提出建议和改进！
🚀 快速开始
- 安装依赖：运行
pip install -r requirements.txt或使用uv环境安装。 - 配置mcp.json文件，添加PubMed服务器配置。
- 启动MCP服务器并开始分析任务。
✨ 主要特性
- 文献检索：支持PubMed高级检索语法，可设置日期范围和结果数量。
- 热点分析：统计关键词频率，识别热门研究方向，汇总相关文献。
- 趋势追踪：追踪关键词随时间的频率变化，揭示研究趋势演变。
- 发文统计：提供灵活的时间周期设置，分析文献数量变化。
- 全面报告：一键生成包含热点、趋势和统计的分析报告。
📦 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
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 或使用uv
uv pip install -r requirements.txt
高级用法
Write mcp.json
因为我习惯用uv虚拟环境，因此这里直接使用python的路径运行python文件。
// Add the following configuration in mcp.json (for Windows)
"PubMed": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"path/to/python.exe",
"path/to/server.py"
]
}
// For example, my mcp.json file looks like this
{
"mcpServers": {
"fetch":{
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"uvx",
"mcp-server-fetch"
]
},
"PubMed": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"path/to/python.exe",
"path/to/server.py"
]
}
}
}
📚 详细文档
MCP工具
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。
⚠️ 注意事项
⚠️ 重要提示
- 本项目是一个新开发的MCP服务器，旨在帮助医学研究人员分析PubMed文献。
- 分析结果将保存在指定文件夹中，请确保路径正确。
- 安装依赖时请确保网络畅通，并根据需要选择Python版本。
感谢您的支持与理解！