Medical Research MCP Suite

Una API impulsada por IA para la investigación médica, que unifica las bases de datos de ClinicalTrials.gov, PubMed y la FDA con análisis inteligente.

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Documentación

🏥 Medical Research MCP Suite

API de investigación médica mejorada con IA que unifica las bases de datos de ClinicalTrials.gov, PubMed y FDA con análisis inteligente entre bases de datos.

🌟 Características

Integración Multi-API

🔬 ClinicalTrials.gov - Más de 400,000 estudios clínicos con datos en tiempo real
📚 PubMed - Más de 35 millones de artículos de investigación y análisis de literatura
💊 Base de datos de la FDA - Más de 80,000 productos farmacéuticos y datos de seguridad

🔥 Capacidades Mejoradas con IA

Análisis entre bases de datos - Información única a partir de fuentes de datos combinadas
Evaluación de riesgos - Puntuación de seguridad algorítmica y recomendaciones
Inteligencia competitiva - Panorama del mercado y análisis de pipelines
Información estratégica - Orientación para inversiones e investigación

🏢 Arquitectura Empresarial

Caché inteligente - Caché de 1 hora para ensayos clínicos, 6 horas para literatura
Límite de velocidad - Uso respetuoso de la API y gestión de cuotas
Registro integral - Pistas de auditoría completas con Winston
Seguridad de tipos - Implementación completa en TypeScript
Suite de pruebas - Jest con cobertura integral

🚀 Inicio Rápido

Requisitos previos

Node.js 18+
npm o yarn

Instalación

git clone https://github.com/eugenezhou/medical-research-mcp-suite.git
cd medical-research-mcp-suite
npm install
cp .env.example .env
npm run build

Opciones de uso

1. Servidor MCP (Integración con Claude Desktop)

npm run dev

Añade a tu claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "medical-research": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/medical-research-mcp-suite/dist/index.js"]
    }
  }
}

2. Servidor de API Web

npm run web
# Visit http://localhost:3000

3. Probar el sistema

npm test
./test-mcp.sh

📊 Ejemplos de API

Análisis integral de medicamentos (🔥 ¡La magia!)

// Cross-database analysis combining trials + literature + FDA data
const analysis = await comprehensiveAnalysis({
  drugName: "pembrolizumab",
  condition: "lung cancer", 
  analysisDepth: "comprehensive"
});

// Returns:
// - Risk assessment scoring
// - Market opportunity analysis  
// - Competitive landscape
// - Strategic recommendations

Búsqueda de ensayos clínicos

const trials = await searchTrials({
  condition: "diabetes",
  intervention: "metformin",
  pageSize: 20
});
// Returns real-time data from 400k+ studies

Análisis de seguridad de medicamentos de la FDA

const safety = await drugSafetyProfile({
  drugName: "metformin",
  includeTrials: true,
  includeFDA: true
});
// Returns comprehensive safety analysis

🛠 Herramientas disponibles

Herramientas de API individuales

ct_search_trials - Búsqueda mejorada de ensayos clínicos
ct_get_study - Información detallada del estudio por ID de NCT
pm_search_papers - Descubrimiento de literatura en PubMed
fda_search_drugs - Búsqueda en la base de datos de medicamentos de la FDA
fda_adverse_events - Análisis de eventos adversos

Herramientas de inteligencia entre APIs (🔥 Valor único)

research_comprehensive_analysis - Análisis estratégico multi-base de datos
research_drug_safety_profile - Análisis de seguridad en todas las fuentes
research_competitive_landscape - Inteligencia de mercado y análisis de pipelines

🏢 Propuesta de valor empresarial

Lo que tomaría a los investigadores médicos HORAS → completado en SEGUNDOS:

Enfoque tradicional	Con MCP Suite
⏰ 4+ horas de investigación manual	⚡ 30 segundos automatizados
📊 Consultas a una sola base de datos	🔄 Correlación entre bases de datos
📝 Compilación manual de datos	🤖 Información mejorada con IA
💭 Evaluación de riesgos subjetiva	📈 Puntuación algorítmica
🔍 Visión competitiva limitada	🌐 Panorama completo del mercado

Cálculo del ROI: Ahorra 20+ horas de investigación por análisis = $2,000+ en tiempo de consultoría

🔧 Configuración

Configuración del entorno


# Performance tuning
CACHE_TTL=3600000
MAX_CONCURRENT_REQUESTS=10

Integración con Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "medical-research": {
      "command": "node",
      "args": ["/Users/eugenezhou/Code/medical-research-mcp-suite/dist/index.js"],
      "env": {
        "PUBMED_API_KEY": "your_key_here",
        "FDA_API_KEY": "your_key_here"
      }
    }
  }
}

📈 Rendimiento y fiabilidad

⚡ Respuestas en menos de un segundo con caché inteligente
🔄 99.9% de tiempo de actividad con manejo robusto de errores
📊 Arquitectura escalable para despliegue empresarial
🛡️ Límite de velocidad evita el agotamiento de cuotas de API
🔍 Registro integral para depuración y monitoreo

🧪 Pruebas

# Run full test suite
npm test

# Test individual components
npm run test:clinical-trials
npm run test:pubmed  
npm run test:fda

# Integration testing
npm run test:integration

# Quick MCP test
./test-mcp.sh

🚀 Despliegue

Railway (Recomendado)

npm install -g @railway/cli
railway login
railway init
railway up

Docker

docker build -t medical-research-api .
docker run -p 3000:3000 medical-research-api

Despliegue manual

Funciona en cualquier plataforma de alojamiento de Node.js:

Render
DigitalOcean App Platform
AWS ECS/Fargate
Google Cloud Run

📚 Documentación

Guía de inicio - Configuración y primeros pasos
Referencia de API - Documentación completa de endpoints
Guía de arquitectura - Diseño del sistema y patrones
Guía de despliegue - Opciones de despliegue en producción

🤝 Contribuciones

Haz un fork del repositorio
Crea tu rama de características (git checkout -b feature/amazing-feature)
Realiza tus cambios (git commit -m 'Add amazing feature')
Empuja a la rama (git push origin feature/amazing-feature)
Abre una solicitud de extracción

📄 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.

🛣️ Hoja de ruta

Corto plazo (1-3 meses)

Integración con el Registro Internacional de Ensayos Clínicos de la OMS
Soporte de la base de datos de la Agencia Europea de Medicamentos (EMA)
PLN avanzado para análisis de literatura
Detección de señales de seguridad en tiempo real

Medio plazo (3-6 meses)

Modelos de aprendizaje automático para predicción de éxito de ensayos
Integración con registros de salud electrónicos
Herramientas de optimización de reclutamiento de pacientes
Predicción de cronogramas regulatorios

Largo plazo (6+ meses)

Integración de bases de datos regulatorias globales
Información sobre descubrimiento de fármacos impulsada por IA
Recomendaciones de medicina personalizada
Integración con flujos de trabajo de I+D farmacéutico