一个接口搜遍全球专利和学术文献，让AI帮你做创新情报分析
patent-literature-search-mcp 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的智能体服务，专注于专利与学术文献的统一检索。它解决了研发人员、知识产权专家和科研人员在多数据库间反复切换、检索语法不一致的痛点，通过自然语言、语义、关键词和结构化搜索，一站式覆盖全球主要专利局（WIPO、EPO、USPTO、CNIPA、JPO、KIPO等）及学术来源（PubMed、arXiv、Nature、Science等）。其核心能力包括：提供统一的查询接口，支持复杂布尔查询和BM25排序，可集成到Claude、Cursor等AI助手，实现对话式检索与结果分析。项目采用JavaScript实现，作为MCP服务器运行，便于与现有AI工作流无缝衔接，显著提升创新情报的获取效率。
PatentsView API、Google Patents Public Datasets、Lens.org
patent-literature-search-mcp 是搜索知识领域的开源项目，由 patsnap 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 585 个项目，GitHub 星标数为 81。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-21。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：研发人员快速进行专利查新和现有技术调研。同类可对比的替代方案包括 PatentsView API、Google Patents Public Datasets、Lens.org。
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