PubMed 分析 MCP 服务器

苦逼医学生自己的MCP server：这是一个刚刚开发的项目，功能仍在完善中，欢迎各位提出建议和改进！

Note: This is a newly developed project with features still being refined. Suggestions and improvements are welcome!

一个专业的PubMed医学文献分析MCP服务器，帮助科研人员快速洞察医学研究动态。

A professional MCP server for analyzing PubMed medical literature to help researchers quickly gain insights into medical research dynamics.

功能特点 / Features

• 文献检索 / Literature Retrieval: 支持PubMed高级检索语法，可设置日期范围和结果数量。/ Supports PubMed advanced search syntax with date filtering.
• 热点分析 / Hotspot Analysis: 统计关键词频率，识别热门研究方向，汇总相关文献。/ Analyzes keyword frequencies to identify popular research areas.
• 趋势追踪 / Trend Tracking: 追踪关键词随时间的频率变化，揭示研究趋势演变。/ Tracks keyword changes over time to reveal evolving research trends.
• 发文统计 / Publication Count: 提供灵活的时间周期设置，分析文献数量变化。/ Analyzes publication volume changes with customizable time periods.
• 全面报告 / Comprehensive Reports: 一键生成包含热点、趋势和统计的分析报告。/ Generates complete reports with customizable parameters.

MCP工具 / MCP Tools

1. search_pubmed

搜索PubMed并保存结果。/ Search PubMed and save results.

主要参数 / Key parameters:

• email: 您的电子邮件（必填）/ Your email (required)
• advanced_search: PubMed搜索查询（必填，与高级检索语法相同）/ PubMed search query (required, same as advanced search syntax)
• max_results: 最大结果数（默认：1000）/ Maximum results (default: 1000)

2. list_result_files

列出可用的结果文件。/ List available result files.

3. analyze_research_hotspots

分析研究热点。/ Analyze research hotspots.

主要参数 / Key parameters:

• filename: 结果文件名（必填）/ Result filename (required)
• top_n: 分析的关键词数量（默认：20）/ Number of keywords (default: 20)

4. analyze_research_trends

分析研究趋势。/ Analyze research trends.

5. analyze_publication_count

分析发文数量。/ Analyze publication counts.

6. generate_comprehensive_analysis

生成全面分析报告。/ Generate comprehensive analysis.

Cursor使用示例 / Example for Cursor

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 或使用uv
uv pip install -r requirements.txt

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"
        ]
      }
    }
  }

使用示例 / Example

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 或使用uv
uv pip install -r requirements.txt

注意事项 / Notes

• 项目说明: 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。
• 结果保存: 分析结果将保存在指定文件夹中，请确保路径正确。
• 依赖安装: 安装依赖时请确保网络畅通，并根据需要选择Python版本。

使用方法 / Usage

1. 安装依赖：运行 pip install -r requirements.txt 或使用uv环境安装。
2. 配置mcp.json文件，添加PubMed服务器配置。
3. 启动MCP服务器并开始分析任务。

感谢您的支持与理解！