AI导哈

专利情报服务器

提供覆盖1360万+日本专利的智能分析服务，包含607个技术集群和4300+公司实体解析，支持专利搜索、公司分析、技术评估及网络分析等功能。

  • by Rei02061986
  • Python
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 Rei02061986/patent-space-mcp

使用说明

专利空间MCP

专利情报MCP服务器，拥有38个工具，涵盖1360多万项日本专利、607个技术集群和4300多个解析实体。

特性

  • 1360多万日本专利 包含完整的元数据、CPC代码和引文数据
  • 607个技术集群 源自CPC分类
  • 4300多家公司实体 名称解析（日语/英语/股票代码）
  • 可起动发动机 --衡量企业进入技术领域的准备程度
  • 专利融资工具 --Black-Scholes期权估值、VaR、CAPM贝塔系数
  • 网络分析 --引文拓扑、知识流、弹性测试
  • GDELT集成 --46家大公司的媒体情绪信号
  • NVMe优化 --快速路径查询在1秒内返回

快速开始

作为克劳德桌面MCP服务器

添加到您的Claude桌面配置(claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "patent-space": {
      "url": "https://patent-space.dev/mcp"
    }
  }
}

作为Smithery MCP

可用的 铁匠铺 作为 patent-space-mcp.

工具（38）

专利检索与详细信息（2）

工具 说明
patent_search 按关键字、CPC代码、申请人或日期范围搜索专利
patent_detail 获取完整的专利记录，包括CPC代码、受让人、发明人和引用

公司分析（5）

工具 说明
firm_patent_portfolio 专利组合分析——计数、CPC分布、申请趋势、共同申请人
patent_compare 按专利量、CPC组合和趋势比较多家公司
applicant_network 为目标申请人建立共同申请人网络
similar_firms 通过余弦相似性发现具有相似专利组合的公司
firm_tech_vector 获取公司预先计算的技术向量和多样性元数据

启动性——市场进入分析（4）

工具 说明
startability 计算公司技术对的启动性得分
startability_delta 计算启动性得分随时间的变化
startability_ranking 使用预先计算的启动性曲面对技术集群或公司进行排名
tech_fit 计算公司和技术集群的phi_tech拟合组件

技术分析（7）

工具 说明
tech_landscape 分析技术领域的申请趋势和顶尖申请人
tech_clusters_list 列出607个具有可选CPC过滤的技术集群
tech_trend 分析具有增长率和新进入者的时间序列技术趋势
tech_trend_alert 根据市场信号检测冷热技术趋势
tech_entropy 基于申请人多样性香农熵的技术成熟度
tech_volatility 基于衰减曲线和半衰期的技术波动性分析
tech_beta CAPM风格技术测试版：市场敏感性分析

网络分析（4）

工具 说明
citation_network 围绕专利或公司的顶级专利建立专利引用网络
network_topology 引文网络拓扑分析（无标度、小世界、聚类）
network_resilience 基于渗流理论的专利网络弹性
knowledge_flow 基于引文模式的跨CPC知识流分析

战略与并购（4）

工具 说明
adversarial_strategy 两家公司技术领域的博弈分析
ma_target 基于专利组合分析推荐并购目标
tech_gap 分析两家公司之间的技术差距和协同效应
sales_prospect 确定专利许可销售目标并对其进行排名

发明与FTO分析（3）

工具 说明
invention_intelligence 分析现有技术、FTO风险和空白的技术描述
cross_domain_discovery 发现与查询相关的跨域技术集群
cross_border_similarity 检测国际司法管辖区的类似专利申请

专利融资与评估（4）

工具 说明
patent_market_fusion 将专利组合优势与市场信号相结合
patent_valuation 使用特许权使用费率参考对专利、投资组合或技术领域价值进行评分
patent_option_value Black-Scholes专利实物期权估值
portfolio_var 专利到期风险的投资组合风险价值

技术融合与进化（3）

工具 说明
tech_fusion_detector 基于共引分析的技术融合检测器
portfolio_evolution 跟踪公司的技术组合如何随着时间的推移而演变
bayesian_scenario 基于数据驱动先验的贝叶斯专利投资模拟

公用事业（2）

工具 说明
entity_resolve 将公司名称解析为规范形式
gdelt_company_events 为公司获取GDELT事件并缓存五轴特征

数据源

来源 覆盖范围 大小
谷歌专利公共数据（BigQuery） 1360万+日本专利 310GB+
CPC分类 607个技术集群 预先计算
GDELT全球知识图谱 约46家大公司的媒体信号（2020-2024） 已缓存
实体注册 TSE Prime/Standard/Growth+标普500+Global 4300多家公司

建筑

┌─────────────────────────────────────────────┐
│              Claude / MCP Client             │
└─────────────┬───────────────────────────────┘
              │ Streamable HTTP (/mcp)
┌─────────────▼───────────────────────────────┐
│           FastMCP 2.14.5 (Python 3.13)       │
│  ┌──────────────────────────────────────┐   │
│  │  38 Tool Functions + Entity Resolver  │   │
│  └──────────────┬───────────────────────┘   │
│  ┌──────────────▼───────────────────────┐   │
│  │  PatentStore (SQLite, WAL mode)       │   │
│  │  - patents: 13.6M rows               │   │
│  │  - patent_cpc: 44.8M rows            │   │
│  │  - startability_surface: 10.2M rows   │   │
│  │  - firm_tech_vectors: 27.8K rows      │   │
│  │  - tech_clusters: 607 rows            │   │
│  └──────────────────────────────────────┘   │
│              Docker (48GB mem limit)          │
│              NVMe SSD (2TB)                   │
└─────────────────────────────────────────────┘

演出

查询类型 响应时间 示例
预先计算的查找 3-40ms 实体解析、技术信息、可启动性
聚合查询 1-30s 技术_景观、专利_比对
全文检索 100ms-5s 专利搜索
重分析 10-30s 发明_智能、网络_拓扑

自我寄宿

需求

  • 建议使用64GB+RAM
  • 500GB+NVMe固态硬盘
  • Docker+Docker组合

设置

git clone https://github.com/Rei02061986/patent-space-mcp.git
cd patent-space-mcp
cp .env.example .env
# Configure PATENT_DB_PATH in .env
docker compose up -d
curl http://localhost:8001/health

许可证

麻省理工学院

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