Pubmed Medical Literature Research

🚀 醫學文獻研究工具

本工具可助力用戶使用主題和研究人員姓名搜索醫學文獻，檢索全面的出版物信息，生成格式化引用，分析研究人員出版統計信息等，還具備高級錯誤處理機制與詳細性能指標，為醫學文獻研究提供便利。

🚀 快速開始

本工具可幫助您便捷地開展醫學文獻研究工作，以下是使用前的準備步驟。

✨ 主要特性

• 使用主題和研究人員姓名搜索醫學文獻
• 檢索包含結構化元數據的全面出版物信息
• 生成格式化的引用信息
• 分析研究人員的出版統計信息和模式
• 具有高級錯誤處理機制，包括重試功能
• 提供詳細的性能指標

📦 安裝指南

1. 克隆此倉庫：

   git clone <repository-url>
   cd medical-literature-tool
   

2. 安裝依賴項：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 如果需要配置，請在項目根目錄下創建 .env 文件

💻 使用示例

基礎用法

啟動服務器：

mcp run pubmed_server.py

開發模式：

mcp dev pubmed_server.py

或將服務器添加到您的 MCP 客戶端配置中。

📚 詳細文檔

🔧 API 工具

1. find_articles

搜索符合指定主題和研究人員的醫學文獻。

參數：

• topics (List[str]): 醫學術語或關鍵詞，將在標題和摘要中搜索
• researchers (List[str]): 研究人員/作者姓名
• result_limit (int): 返回結果的最大數量（默認：15）

返回值：

• 包含搜索結果、元數據和性能指標的字典

2. get_publication_details

檢索特定出版物的詳細信息，包括格式化的引用。

參數：

• article_id (str): 要檢索的文章的 PubMed ID

返回值：

• 包含詳細文章元數據和引用的字典

3. get_article_statistics

分析特定研究人員的出版模式。

參數：

• researcher (str): 要分析的研究人員/作者姓名

返回值：

• 包含出版統計信息（包括總數量、頂級期刊和出版年份）的字典

🔧 技術細節

該服務器採用 robust architecture 實現：

• 面向對象的設計：通過類進行代碼組織
• 高級錯誤處理：請求重試機制，確保 API 可靠性
• 性能監控：記錄搜索操作的時間和指標
• 增強的數據結構：嵌套 JSON 響應，包含豐富的元數據
• 日誌系統：帶有詳細錯誤跟蹤的輪轉日誌
• 模塊化組件：在查詢構建、API 請求和數據解析之間分離關注點