PubMed增强搜索服务

PubMed增强型搜索MCP服务器

一个模型内容协议服务器，提供增强的工具从PubMed数据库中搜索和检索学术论文，并具有MeSH术语查找、发表计数统计和基于PICO的证据搜索等附加功能。

特性

• 使用可选的期刊过滤器按关键字搜索PubMed
• 支持按相关性或日期对结果进行排序（最新/最旧优先）
• 获取与搜索词相关的MeSH（医学主题标题）术语
• 获取多个搜索词的发表次数（有助于比较流行率）
• 检索详细的论文信息，包括摘要、DOI、作者和关键字
• 执行基于PICO的结构化搜索，支持同义词和组合查询

安装

先决条件

• Python 3.6+
• 点

安装

1. 克隆此存储库：

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   git clone https://github.com/leescot/pubmed-mcp-smithery
   cd pubmed-mcp-smithery
   

2. 安装依赖项：

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   pip install fastmcp requests
   

用法

在本地运行

启动服务器：

python pubmed_enhanced_mcp_server.py

对于自动重新加载的开发模式：

mcp dev pubmed_enhanced_mcp_server.py

添加到Claude桌面

编辑您的Claude Desktop配置文件(CLAUDE_DIRECTORY/CLAUDE_desktop_config json)添加服务器：

"pubmed-enhanced": {
    "command": "python",
    "args": [
        "/path/pubmed-mcp-smithery/pubmed_enhanced_mcp_server.py"
    ]
}

MCP功能

服务器提供以下主要功能：

1. search_pubmed -使用可选的期刊筛选在PubMed中搜索与关键字匹配的文章

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   # Example
   results = await search_pubmed(
       keywords=["diabetes", "insulin resistance"],
       journal="Nature Medicine",
       num_results=5,
       sort_by="date_desc"
   )
   

2. get_mesh_terms -查找与医学概念相关的MeSH术语

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   # Example
   mesh_terms = await get_mesh_terms("diabetes")
   

3. get_pubmed_count -获取多个搜索词的出版物计数

   复制

   # Example
   counts = await get_pubmed_count(["diabetes", "obesity", "hypertension"])
   

4. format_paper_details -通过PMID获取特定论文的详细信息

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   # Example
   paper_details = await format_paper_details(["12345678", "87654321"])
   

5. pico_search -使用同义词进行结构化PICO（人群、干预、比较、结果）搜索

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   # Example
   pico_results = await pico_search(
       p_terms=["diabetes", "type 2 diabetes", "T2DM"],
       i_terms=["metformin", "glucophage"],
       c_terms=["sulfonylurea", "glipizide"],
       o_terms=["HbA1c reduction", "glycemic control"]
   )
   

PICO搜索功能

PICO搜索工具通过以下方式帮助研究人员进行循证文献搜索：

1. 允许每个PICO元素有多个同义词
2. 使用OR运算符组合每个元素中的术语
3. 在元素之间执行AND组合（P与I、P与I与C等）
4. 返回每种组合的搜索查询和发布计数

这种方法有助于完善研究问题，并确定最相关的文献。

速率限制

服务器实现了具有退避延迟的自动重试机制，以处理NCBI电子公用事业服务的潜在速率限制。

许可证

此项目根据BSD 3-Clause许可证进行许可-有关详细信息，请参阅License文件。