🚀 医学文献研究工具

本工具可助力用户使用主题和研究人员姓名搜索医学文献，检索全面的出版物信息，生成格式化引用，分析研究人员出版统计信息等，还具备高级错误处理机制与详细性能指标，为医学文献研究提供便利。

🚀 快速开始

本工具可帮助您便捷地开展医学文献研究工作，以下是使用前的准备步骤。

✨ 主要特性

• 使用主题和研究人员姓名搜索医学文献
• 检索包含结构化元数据的全面出版物信息
• 生成格式化的引用信息
• 分析研究人员的出版统计信息和模式
• 具有高级错误处理机制，包括重试功能
• 提供详细的性能指标

📦 安装指南

1. 克隆此仓库：

   git clone <repository-url>
   cd medical-literature-tool
   

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 如果需要配置，请在项目根目录下创建 .env 文件

💻 使用示例

基础用法

启动服务器：

mcp run pubmed_server.py

开发模式：

mcp dev pubmed_server.py

或将服务器添加到您的 MCP 客户端配置中。

📚 详细文档

🔧 API 工具

1. find_articles

搜索符合指定主题和研究人员的医学文献。

参数：

• topics (List[str]): 医学术语或关键词，将在标题和摘要中搜索
• researchers (List[str]): 研究人员/作者姓名
• result_limit (int): 返回结果的最大数量（默认：15）

返回值：

• 包含搜索结果、元数据和性能指标的字典

2. get_publication_details

检索特定出版物的详细信息，包括格式化的引用。

参数：

• article_id (str): 要检索的文章的 PubMed ID

返回值：

• 包含详细文章元数据和引用的字典

3. get_article_statistics

分析特定研究人员的出版模式。

参数：

• researcher (str): 要分析的研究人员/作者姓名

返回值：

• 包含出版统计信息（包括总数量、顶级期刊和出版年份）的字典

🔧 技术细节

该服务器采用 robust architecture 实现：

• 面向对象的设计：通过类进行代码组织
• 高级错误处理：请求重试机制，确保 API 可靠性
• 性能监控：记录搜索操作的时间和指标
• 增强的数据结构：嵌套 JSON 响应，包含丰富的元数据
• 日志系统：带有详细错误跟踪的轮转日志
• 模块化组件：在查询构建、API 请求和数据解析之间分离关注点