Pubmed MCP Server

🚀 PubMed 分析 MCP サーバ

これは、医学研究者がPubMedの医学文献を分析するための専用MCPサーバで、医学研究の動向を迅速に把握するのに役立ちます。

🚀 クイックスタート

このPubMed分析MCPサーバは、医学研究における文献分析を支援するために開発された新しいプロジェクトです。以下の手順に従って、サーバを使用して医学文献の分析を始めましょう。

✨ 主な機能

• 文献検索 / 文献検索: PubMedの高度な検索構文をサポートし、日付範囲と結果数を設定できます。
• 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統計し、人気の研究分野を特定し、関連文献を集約します。
• トレンド追跡 / トレンド追跡: キーワードの時間経過に伴う頻度変化を追跡し、研究トレンドの進化を明らかにします。
• 論文数統計 / 論文数統計: 柔軟な時間周期設定を提供し、文献数の変化を分析します。
• 包括的レポート / 包括的レポート: 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。

📦 MCPツール

1. search_pubmed

PubMedを検索し、結果を保存します。

主なパラメータ:

• email: あなたのメールアドレス（必須）
• advanced_search: PubMed検索クエリ（必須、高度な検索構文と同じ）
• max_results: 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リストします。

3. analyze_research_hotspots

研究ホットスポットを分析します。

主なパラメータ:

• filename: 結果ファイル名（必須）
• top_n: 分析するキーワード数（デフォルト: 20）

4. analyze_research_trends

研究トレンドを分析します。

5. analyze_publication_count

論文数を分析します。

6. generate_comprehensive_analysis

包括的な分析レポートを生成します。

💻 使用例

基本的な使用法

# 依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt
# またはuvを使用
uv pip install -r requirements.txt

高度な使用法

mcp.jsonの記述

uv仮想環境を使用することが多いので、ここでは直接Pythonのパスを使ってPythonファイルを実行します。

// mcp.json（Windows用）に以下の設定を追加
"PubMed": {
        "command": "cmd",
        "args": [
          "/c",
          "path/to/python.exe",
          "path/to/server.py"
        ]
    }
// 例えば、私のmcp.jsonファイルは次のようになっています。
{
    "mcpServers": {
      "fetch":{
        "command": "cmd",
        "args": [
          "/c",
          "uvx",
          "mcp-server-fetch"
        ]
      },
      "PubMed": {
        "command": "cmd",
        "args": [
          "/c",
          "path/to/python.exe",
          "path/to/server.py"
        ]
      }
    }
  }

使用例

# 依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt
# またはuvを使用
uv pip install -r requirements.txt

⚠️ 重要提示

• このプロジェクトは新しく開発されたMCPサーバで、医学研究者がPubMed文献を分析するのを支援することを目的としています。
• 分析結果は指定されたフォルダに保存されますので、パスが正しいことを確認してください。
• 依存関係をインストールする際は、ネットワークが正常に接続されていることを確認し、必要に応じてPythonのバージョンを選択してください。

💡 使用建议

1. 依存関係をインストールするには、pip install -r requirements.txt を実行するか、uv環境を使用してインストールしてください。
2. mcp.jsonファイルを設定し、PubMedサーバの設定を追加してください。
3. MCPサーバを起動し、分析タスクを開始してください。

ご支援とご理解いただき、ありがとうございます！