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
