🚀 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

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。

✨ 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！