Medical Research MCP Suite

Uma API alimentada por IA para pesquisa médica, unificando os bancos de dados ClinicalTrials.gov, PubMed e FDA com análise inteligente.

GitHub

Documentação

🏥 Medical Research MCP Suite

API de pesquisa médica aprimorada por IA que unifica ClinicalTrials.gov, PubMed e bancos de dados da FDA com análise inteligente entre bancos de dados.

🌟 Recursos

Integração Multi-API

🔬 ClinicalTrials.gov - Mais de 400.000 estudos clínicos com dados em tempo real
📚 PubMed - Mais de 35 milhões de artigos de pesquisa e análise de literatura
💊 Banco de dados da FDA - Mais de 80.000 produtos farmacêuticos e dados de segurança

🔥 Capacidades Aprimoradas por IA

Análise entre Bancos de Dados - Insights exclusivos de fontes de dados combinadas
Avaliação de Risco - Pontuação algorítmica de segurança e recomendações
Inteligência Competitiva - Análise de cenário de mercado e pipeline
Insights Estratégicos - Orientação para investimentos e pesquisa

🏢 Arquitetura Empresarial

Cache Inteligente - Cache de 1 hora para estudos clínicos, 6 horas para literatura
Limitação de Taxa - Uso respeitoso da API e gerenciamento de cotas
Registro Abrangente - Trilhas de auditoria completas com Winston
Segurança de Tipos - Implementação completa em TypeScript
Suíte de Testes - Jest com cobertura abrangente

🚀 Início Rápido

Pré-requisitos

Node.js 18+
npm ou yarn

Instalação

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

Opções de Uso

1. Servidor MCP (Integração com Claude Desktop)

npm run dev

Adicione ao seu 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. Testar o Sistema

npm test
./test-mcp.sh

📊 Exemplos de API

Análise Abrangente de Medicamentos (🔥 A Mágica!)

// 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

Busca em Estudos Clínicos

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

Análise de Segurança de Medicamentos da FDA

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

🛠 Ferramentas Disponíveis

Ferramentas de API Individual

ct_search_trials - Busca aprimorada em estudos clínicos
ct_get_study - Informações detalhadas do estudo por ID NCT
pm_search_papers - Descoberta de literatura no PubMed
fda_search_drugs - Busca no banco de dados de medicamentos da FDA
fda_adverse_events - Análise de eventos adversos

Ferramentas de Inteligência entre APIs (🔥 Valor Único)

research_comprehensive_analysis - Análise estratégica multi-banco de dados
research_drug_safety_profile - Análise de segurança em todas as fontes
research_competitive_landscape - Inteligência de mercado e análise de pipeline

🏢 Proposta de Valor Empresarial

O que levaria HORAS para pesquisadores médicos → concluído em SEGUNDOS:

Abordagem Tradicional	Com o MCP Suite
⏰ Mais de 4 horas de pesquisa manual	⚡ 30 segundos automatizados
📊 Consultas em banco de dados único	🔄 Correlação entre bancos de dados
📝 Compilação manual de dados	🤖 Insights aprimorados por IA
💭 Avaliação subjetiva de risco	📈 Pontuação algorítmica
🔍 Visão competitiva limitada	🌐 Cenário completo de mercado

Cálculo de ROI: Economia de mais de 20 horas de pesquisa por análise = Mais de $2.000 em tempo de consultoria

🔧 Configuração

Configuração de Ambiente


# Performance tuning
CACHE_TTL=3600000
MAX_CONCURRENT_REQUESTS=10

Integração com 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"
      }
    }
  }
}

📈 Desempenho e Confiabilidade

⚡ Respostas em menos de um segundo com cache inteligente
🔄 99,9% de disponibilidade com tratamento robusto de erros
📊 Arquitetura escalável para implantação empresarial
🛡️ Limitação de taxa evita esgotamento de cotas da API
🔍 Registro abrangente para depuração e monitoramento

🧪 Testes

# 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

🚀 Implantação

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

Implantação Manual

Funciona em qualquer plataforma de hospedagem Node.js:

Render
DigitalOcean App Platform
AWS ECS/Fargate
Google Cloud Run

📚 Documentação

Guia de Introdução - Configuração e primeiros passos
Referência da API - Documentação completa de endpoints
Guia de Arquitetura - Design do sistema e padrões
Guia de Implantação - Opções de implantação em produção

🤝 Contribuindo

Faça um fork do repositório
Crie seu branch de funcionalidade (git checkout -b feature/amazing-feature)
Faça commit das suas alterações (git commit -m 'Add amazing feature')
Envie para o branch (git push origin feature/amazing-feature)
Abra um Pull Request

📄 Licença

Este projeto é licenciado sob a Licença MIT - consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.

🛣️ Roteiro

Curto Prazo (1-3 meses)

Integração com o registro internacional de ensaios clínicos da OMS
Suporte ao banco de dados da Agência Europeia de Medicamentos (EMA)
PLN avançado para análise de literatura
Detecção de sinais de segurança em tempo real

Médio Prazo (3-6 meses)

Modelos de aprendizado de máquina para previsão de sucesso de ensaios
Integração com prontuários eletrônicos de saúde
Ferramentas de otimização de recrutamento de pacientes
Previsão de cronogramas regulatórios

Longo Prazo (6+ meses)

Integração com bancos de dados regulatórios globais
Insights de descoberta de medicamentos com tecnologia de IA
Recomendações de medicina personalizada
Integração com fluxos de trabalho de P&D farmacêutico