使用说明
📚 文献MCP
一个专业 模型上下文协议（MCP） 用于生物和临床证据检索的服务器。此服务器为 欧洲PMC 数据库，使LLM能够收集、排名和综合已发表的研究。
为 Agent 4目标 生态系统，它专注于治疗靶点和疾病关联的高置信度证据收集。
🏗️ 架构和工作流程
服务器执行语义和基于关键字的检索，将来自欧洲PMC的原始XML/JSON响应转换为干净、机器可读的证据模型。
graph LR
User([User / LLM Client]) <-->|MCP Protocol| Server[Literature MCP Server]
subgraph "Internal Processing"
Server --> Router{Tool Router}
Router --> T1[collect_target_evidence]
Router --> T2[search_articles]
Router --> T3[get_article_by_pmid]
T1 & T2 & T3 --> Client[EuropePMCClient]
Client --> EPMC_API[[Europe PMC REST API]]
end
subgraph "Ranking Logic"
Client --> Ranker[Citation & Recency Weighted Ranking]
Ranker --> Pydantic[Pydantic Result Models]
Pydantic --> Server
end
🚀 快速开始
1.安装
pip install literature-mcp
2.运行服务器
服务器非常灵活，支持两者 标准 （Claude Desktop的标准配置）以及 HTTP SSE 运输。
# Run over stdio (Standard)
literature-mcp --transport stdio
# Run as local HTTP server (SSE)
literature-mcp --port 8002
🛠️ 工具文档
collect_literature_target_evidence
Agent4Target工作流的主要工具。它对基因和疾病背景进行多策略搜索，返回被引用最多和最相关的证据记录。
- 输入:
gene_symbol（必填，例如“BRAF”）disease_id（可选，例如“EFO_0000311”）limit（最大记录数，默认值：15）
search_literature_articles
一种灵活的搜索工具，接受原始的欧洲PMC查询字符串（例如。， AUTHOR:"Vogelstein B" AND GENE:"KRAS").
- 输入:
query（字符串）
get_literature_article_by_pmid
检索特定文章的完整结构化元数据。
- 输入:
pmid（字符串）
get_literature_service_metadata
返回有关基础欧洲PMC客户端、API速率限制和运行状况的信息。
⚙️ 配置
| 变量 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
LITERATURE_MCP_EUROPE_PMC_SEARCH_URL |
https://www.ebi.ac.uk/... |
REST API终结点。 |
LITERATURE_MCP_HTTP_PORT |
8002 |
SSE运输港口。 |
LITERATURE_MCP_REQUEST_TIMEOUT_S |
30 |
API调用的网络超时。 |
LITERATURE_MCP_LOG_LEVEL |
INFO |
服务器日志的详细程度。 |
🖥️ 在Claude Desktop中的使用
将此添加到您的 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"literature-mcp": {
"command": "literature-mcp",
"args": ["--transport", "stdio"],
"env": {
"LITERATURE_MCP_LOG_LEVEL": "DEBUG"
}
}
}
}
🧪 发展
该项目使用 uv 用于现代、快速的依赖关系管理。
# Clone and setup
git clone https://github.com/your-org/literature-mcp
cd literature-mcp
uv sync
# Run tests
uv run pytest
📄 许可证
麻省理工学院©2026文献MCP贡献者。部分 Agent 4目标 生态系统。
