PubMed Analysis MCP Server
Анализирует PubMed литературу: поиск, выявление hotspots, трендов и статистики публикаций для медицинских исследований
Описание
Это MCP-сервер на Python для профессионального анализа медицинской литературы из PubMed. Поддерживает продвинутый поиск с фильтрами по датам, анализ частоты ключевых слов для hotspots, отслеживание трендов во времени, статистику публикаций и генерацию полных отчетов. Идеален для ученых, изучающих динамику исследований в медицине. Требует NCBI API-ключа. Результаты сохраняются в файлы, логи в pubmed_server.log.
Возможности
Литературный поиск
Поддержка PubMed advanced search с фильтрами по датам и ограничением результатов (до 1000).
Анализ hotspots
Статистика частоты ключевых слов для выявления популярных направлений исследований.
Отслеживание трендов
Анализ изменений частоты ключевых слов во времени для понимания эволюции тем.
Статистика публикаций
Анализ количества публикаций с гибкими периодами времени.
Генерация отчетов
Создание комплексных отчетов с hotspots, трендами и статистикой в один клик.
Установка
{ “mcpServers”: { “pubmearch”: { “command”: “cmd”, “args”: [ “/c”, “uv”, “run”, “–directory”, “path/to/project/root/directory”, “-m”, “pubmearch.server” ], “env”: { “NCBI_USER_EMAIL”: “youremailaddress@email.com”, “NCBI_USER_API_KEY”: “your_api_key” } } } }
Установка зависимостей: uv pip install -e . (в директории pyproject.toml).
Получить API-ключ: Войдите в PubMed, перейдите в Account Settings > API Keys > Create API Key.