PubMed Analysis MCP Server

PubMed Analysis MCP Server

PubMed向けMCPサーバー：開発が始まったばかりのプロジェクトで、機能は引き続き改善中です。ご提案や改善案をお待ちしています！

注記：開発が始まったばかりのプロジェクトで、機能は引き続き改善中です。ご提案や改善案をお待ちしています！

PubMedの医学文献を分析し、研究者が医学研究の動向をすばやく把握できるよう支援する、専門的なMCPサーバーです。

PubMedの医学文献を分析し、研究者が医学研究の動向をすばやく把握できるよう支援する、専門的なMCPサーバーです。

機能の特徴 / 機能

• 文献検索 / 文献検索：PubMedの高度な検索構文に対応し、日付範囲と結果数を設定できます。/ 日付による絞り込みに対応したPubMedの高度な検索構文をサポートします。

• ホットスポット分析 / ホットスポット分析：キーワードの頻度を集計し、人気の研究分野を特定して、関連文献をまとめます。/ キーワードの頻度を分析し、人気の研究分野を特定します。

• トレンド追跡 / トレンド追跡：キーワードの頻度の経時的な変化を追跡し、研究トレンドの変遷を明らかにします。/ キーワードの変化を追跡し、研究トレンドの変遷を明らかにします。

• 論文数の統計 / 論文数：柔軟に期間を設定し、文献数の変化を分析します。/ カスタマイズ可能な期間で、論文数の変化を分析します。

• 包括的なレポート / 包括的なレポート：ワンクリックで、ホットスポット、トレンド、統計を含む分析レポートを生成します。/ カスタマイズ可能なパラメーターを使用して、包括的なレポートを生成します。

MCP ツール / MCP ツール

1. search_pubmed

PubMedを検索し、結果を保存します。/ PubMedを検索して結果を保存します。

主なパラメーター / 主なパラメーター: 通常は明示的に設定する必要はなく、LLMとやり取りするだけで構いません。/ 通常、明示的に設定する必要はありません。LLMとやり取りしてください。

• advanced_search：PubMed検索クエリ（必須。高度な検索構文と同じ）/ PubMed検索クエリ（必須。高度な検索構文と同じ）
• start_date：開始日（形式：YYYY/MM/DD）/ 開始日（形式：YYYY/MM/DD）
• end_date：終了日（形式：YYYY/MM/DD）/ 終了日（形式：YYYY/MM/DD）
• max_results：最大結果数（デフォルト：1000）/ 最大結果数（デフォルト：1000）

2. list_result_files

利用可能な結果ファイルを一覧表示します。/ 利用可能な結果ファイルを一覧表示します。

3. analyze_research_keywords

研究ホットスポットと研究トレンドを分析します。/ 研究ホットスポットと研究トレンドを分析します。 主なパラメーター / 主なパラメーター:

• top_n：分析するキーワード数（デフォルト：20）/ キーワード数（デフォルト：20）

4. analyze_publication_count

論文数を分析します。/ 論文数を分析します。

5. generate_comprehensive_analysis

包括的な分析レポートを生成します。/ 包括的な分析レポートを生成します。

Traeの使用例 / Traeの例

ここだけの話……同じモデルを使っているのに、Cursorだと自分の説明が伝わっていないように感じます。一方、Traeはちゃんと意図をくみ取ってくれます。本当に素晴らしいIDEです！

依存関係のインストール / 依存関係のインストール

uv仮想環境の使用をおすすめします。/ uv仮想環境の使用をおすすめします。
uv：uvリポジトリにアクセス

# pyproject.toml 目录下：
uv pip install -e .

mcp.jsonを書く

次の設定をmcp.jsonに統合します（Windowsの場合）：

{
  "mcpServers": {
    "pubmearch": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "uv",
        "run",
        "--directory",
        "path/to/project/root/directory",  // The folder where the pubmearch folder is located
        "-m",
        "pubmearch.server"
      ],
      "env": {
        "NCBI_USER_EMAIL": "[email protected]",
        "NCBI_USER_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

PubMed APIキーの取得 / PubMed APIキーの取得

1. PubMedのウェブサイトにログインします。/ PubMedにログインします。
2. 右上のプロフィール画像をクリックし、「Account Settings」を選択します。/ プロフィール画像をクリックし、「Account Settings」を選択します。
3. 「API Keys」セクションまで下にスクロールし、「Create API Key」をクリックします。/ 「API Keys」セクションまで下にスクロールし、「Create API Key」をクリックします。

LLMプロンプト（エージェントモード）

高度な検索構文の使用をおすすめします。/ 高度な検索構文を使用してください。

• 過去3か月間の前立腺がん免疫療法に関する研究ホットスポットを分析してください。高度な検索クエリは((prostat*[Title/Abstract]) AND (cancer[Title/Abstract])) AND (immu*[Title/Abstract])です。
• 過去3か月間の前立腺がん免疫療法に関する研究ホットスポットを分析してください。検索語は((prostat*[Title/Abstract]) AND (cancer[Title/Abstract])) AND (immu*[Title/Abstract])です。

注意事項 / 注意事項

• NCBIのAPI使用ポリシーに従ってください。/ NCBIのAPI使用ポリシーに従ってください。
• 結果ファイルはpubmearch/resultsディレクトリに保存され、ログはpubmed_server.logに記録されます。/ 結果はpubmearch/resultsディレクトリに保存され、ログはpubmed_server.logに記録されます。
• 普段は学業で忙しいため、プロジェクトの進行が遅れる場合があります。/ 学業で忙しいため、プロジェクトが遅れる場合があります。

貢献 / 貢献

IssueまたはPull Requestを通じた改善への貢献を歓迎します。/ IssueまたはPull Requestによる貢献を歓迎します。

ライセンス / ライセンス

MIT