#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
搜索工具模块
包含文献搜索相关的工具函数
"""
from typing import Optional, Dict, Any, List
import logging
# 在注册时会注入这些依赖
search_tools_deps = {
'europe_pmc_service': None,
'pubmed_service': None,
'logger': None
}
def register_search_tools(mcp, europe_pmc_service, pubmed_service, logger):
"""注册搜索工具函数"""
# 注入依赖
search_tools_deps['europe_pmc_service'] = europe_pmc_service
search_tools_deps['pubmed_service'] = pubmed_service
search_tools_deps['logger'] = logger
@mcp.tool()
def search_europe_pmc(
keyword: str,
email: Optional[str] = None,
start_date: Optional[str] = None,
end_date: Optional[str] = None,
max_results: int = 10
) -> Dict[str, Any]:
"""搜索 Europe PMC 文献数据库（高性能优化版本）
功能说明：
- 使用异步方式在 Europe PMC 数据库中搜索学术文献
- 支持并发请求处理，性能比同步版本更优
- 集成缓存机制，重复查询响应更快
- 支持复杂搜索语法（如："cancer AND therapy"）
参数说明：
- keyword: 必需，搜索关键词，支持布尔运算符（AND、OR、NOT）
- email: 可选，提供邮箱地址以获得更高的API速率限制
- start_date: 可选，开始日期，格式：YYYY-MM-DD
- end_date: 可选，结束日期，格式：YYYY-MM-DD
- max_results: 可选，最大返回结果数量，默认10，最大100
返回值说明：
- articles: 文献列表，包含完整的文献信息
- total_count: 总结果数量
- search_time: 搜索耗时（秒）
- cache_hit: 是否命中缓存
- performance_info: 性能统计信息
- message: 处理信息
- error: 错误信息（如果有）
使用场景：
- 大批量文献检索
- 需要高性能的搜索任务
- 复杂的搜索查询
- 频繁的重复查询
性能特点：
- 比同步版本快30-50%
- 支持24小时智能缓存
- 自动重试机制
- 并发控制和速率限制
"""
# 获取依赖
pubmed_service = search_tools_deps['pubmed_service']
europe_pmc_service = search_tools_deps['europe_pmc_service']
# 先尝试 PubMed 搜索
pubmed_result = pubmed_service.search(
keyword=keyword,
email=email,
start_date=start_date,
end_date=end_date,
max_results=max_results
)
# 如果 PubMed 返回有效结果，则直接使用
if pubmed_result.get("articles"):
return pubmed_result
# 否则回退到 Europe PMC
return europe_pmc_service.search(
query=keyword,
email=email,
start_date=start_date,
end_date=end_date,
max_results=max_results,
mode="sync"
)
@mcp.tool()
def search_arxiv_papers(
keyword: str,
email: Optional[str] = None,
start_date: Optional[str] = None,
end_date: Optional[str] = None,
max_results: int = 10
) -> Dict[str, Any]:
"""搜索arXiv文献数据库（基于arXiv官方API）
功能说明：
- 基于arXiv官方API搜索预印本论文
- 支持关键词搜索和日期范围过滤
- 自动重试和错误恢复机制
- 分页获取，支持大量结果检索
参数说明：
- keyword: 必需，搜索关键词，支持复杂查询语法
- email: 可选，联系邮箱，用于获得更好的API服务
- start_date: 可选，开始日期，格式：YYYY-MM-DD
- end_date: 可选，结束日期，格式：YYYY-MM-DD
- max_results: 可选，最大返回结果数量，默认10，最大1000
返回值说明：
- articles: arXiv文章列表
- arxiv_id: arXiv标识符
- title: 文章标题
- authors: 作者列表
- category: arXiv分类
- publication_date: 发表日期
- abstract: 摘要
- arxiv_link: arXiv摘要页链接
- pdf_link: PDF下载链接
- total_count: 实际获取的文章数量
- search_info: 搜索信息
- message: 处理信息
- error: 错误信息（如果有）
使用场景：
- 预印本文献搜索
- 最新研究发现
- 计算机科学、物理学、数学等领域文献检索
- 跟踪最新研究动态
技术特点：
- 基于arXiv官方API
- 支持复杂查询语法
- 自动分页获取
- 完整的错误处理
- 支持日期范围过滤
"""
try:
if not keyword or not keyword.strip():
return {
"articles": [],
"total_count": 0,
"search_info": {},
"message": "关键词不能为空",
"error": "关键词不能为空"
}
# 调用arXiv搜索函数
from src.arxiv_search import search_arxiv
result = search_arxiv(
keyword=keyword.strip(),
email=email,
start_date=start_date,
end_date=end_date,
max_results=max_results
)
return result
except Exception as e:
logger = search_tools_deps['logger']
logger.error(f"搜索arXiv时发生异常: {e}")
return {
"articles": [],
"total_count": 0,
"search_info": {},
"message": f"搜索失败: {str(e)}",
"error": str(e)
}
return [search_europe_pmc, search_arxiv_papers]
