PubMed Analysis MCP Server

PubMed Analysis MCP Server

适用于 PubMed 的 MCP 服务：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！

注意：这是一个新开发的项目，功能仍在不断完善中。欢迎提出建议和改进意见！

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

功能特点 / 功能特点

• 文献检索 / 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 / 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 / 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 / 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 / 全面报告：一键生成包含热点、趋势和统计的分析报告。

MCP 工具 / MCP 工具

1. search_pubmed

搜索 PubMed 并保存结果。

主要参数 / 主要参数： 一般而言不需要显性设置，与大模型沟通即可。

• advanced_search：PubMed 搜索查询（必填，与高级检索语法相同）
• start_date：开始日期（格式：YYYY/MM/DD）
• end_date：结束日期（格式：YYYY/MM/DD）
• 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_keywords

分析研究热点以及研究趋势。 主要参数 / 主要参数：

• top_n：分析的关键词数量（默认：20）

4. analyze_publication_count

分析发文数量。

5. generate_comprehensive_analysis

生成全面分析报告。

Trae 使用示例 / Trae 使用示例

说真的……使用同一个模型时，Cursor 总让我觉得是我表达得不清楚。而 Trae 却能懂我。真是很棒的 IDE！

安装依赖 / 安装依赖

推荐使用 uv 虚拟环境。
uv：访问 uv 仓库

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

编写 mcp.json

在 mcp.json 中合并以下配置（适用于 Windows）：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

获取 PubMed API 密钥

1. 登录 PubMed 网站。
2. 点击右上角的头像，选择“账户设置”。
3. 向下滚动到“API 密钥”部分，点击“创建 API 密钥”。

大模型提示词（Agent 模式）

推荐使用高级检索语法。

• 帮我分析一下近三个月前列腺癌免疫治疗的研究热点。高级检索查询为 ((prostat*[Title/Abstract]) AND (cancer[Title/Abstract])) AND (immu*[Title/Abstract])。
• 帮我分析一下近三个月前列腺癌免疫治疗的研究热点，检索词为((prostat*[Title/Abstract]) AND (cancer[Title/Abstract])) AND (immu*[Title/Abstract])。

注意事项 / 注意事项

• 请遵循 NCBI 的 API 使用政策。
• 结果文件保存在 pubmearch/results 目录，日志位于 pubmed_server.log。
• 我平时学业繁忙，项目可能会有延迟。

贡献 / 贡献

欢迎通过 Issue 或 Pull Request 贡献改进。

许可证 / 许可证

MIT