关于 lineex-pubmed-mcp-smithery
lineex-pubmed-mcp-smithery 是面向研究者的 PubMed 文献搜索与检索 MCP 服务。它还提供 MeSH 查询、发表数量统计、论文详情,以及支持同义词的结构化 PICO 检索。
主要功能
- 01按关键词和期刊搜索
- 02按相关性或日期排序
- 03查询相关 MeSH 词
- 04统计多个词的发表数量
- 05按 PMID 获取论文详情
- 06运行支持同义词的 PICO 检索
适用场景
- 01查找特定医学主题的论文
- 02比较不同检索词的发表数量
- 03为证据综述构建 PICO 检索
MCP 相关
它向 MCP 客户端提供 PubMed 搜索、MeSH 查询、发表数量统计、论文详情和 PICO 检索工具。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://server.smithery.ai/@lineex/pubmed-mcp-smithery/mcpclaude mcp add --transport http ai-smithery-lineex-pubmed-mcp-smithery https://server.smithery.ai/@lineex/pubmed-mcp-smithery/mcp{"mcpServers":{"ai-smithery-lineex-pubmed-mcp-smithery":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@lineex/pubmed-mcp-smithery/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"ai-smithery-lineex-pubmed-mcp-smithery":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@lineex/pubmed-mcp-smithery/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"ai-smithery-lineex-pubmed-mcp-smithery":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@lineex/pubmed-mcp-smithery/mcp"}}}{"mcpServers":{"ai-smithery-lineex-pubmed-mcp-smithery":{"serverUrl":"https://server.smithery.ai/@lineex/pubmed-mcp-smithery/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
https://server.smithery.ai/@lineex/pubmed-mcp-smithery/mcp需要授权工具
详细介绍
PubMed 增强搜索 MCP 服务
一个模型内容协议服务,提供增强工具,用于搜索和检索 PubMed 数据库中的学术论文,并支持 MeSH 术语查询、出版物数量统计以及基于 PICO 的证据搜索等附加功能。
功能
- 根据关键词搜索 PubMed,并可选期刊筛选条件
- 支持按相关性或日期(最新或最早优先)对结果排序
- 获取与搜索词相关的 MeSH(医学主题词)术语
- 获取多个搜索词对应的出版物数量(便于比较流行程度)
- 检索论文详细信息,包括摘要、DOI、作者和关键词
- 执行结构化的 PICO 搜索,并支持同义词和组合查询
安装
先决条件
- Python 3.6+
- pip
安装
-
克隆此仓库:
git clone https://github.com/leescot/pubmed-mcp-smithery cd pubmed-mcp-smithery -
安装依赖项:
pip install fastmcp requests
使用方法
在本地运行
启动服务:
python pubmed_enhanced_mcp_server.py
在开发模式下启用自动重新加载:
mcp dev pubmed_enhanced_mcp_server.py
添加到 Claude Desktop
编辑 Claude Desktop 配置文件(CLAUDE_DIRECTORY/claude_desktop_config.json),添加此服务:
"pubmed-enhanced": {
"command": "python",
"args": [
"/path/pubmed-mcp-smithery/pubmed_enhanced_mcp_server.py"
]
}
MCP 函数
此服务提供以下主要函数:
-
search_pubmed- 搜索符合关键词的 PubMed 文章,并可选期刊筛选条件# Example results = await search_pubmed( keywords=["diabetes", "insulin resistance"], journal="Nature Medicine", num_results=5, sort_by="date_desc" ) -
get_mesh_terms- 查询与医学概念相关的 MeSH 术语# Example mesh_terms = await get_mesh_terms("diabetes") -
get_pubmed_count- 获取多个搜索词对应的出版物数量# Example counts = await get_pubmed_count(["diabetes", "obesity", "hypertension"]) -
format_paper_details- 根据 PMID 获取特定论文的详细信息# Example paper_details = await format_paper_details(["12345678", "87654321"]) -
pico_search- 执行结构化的 PICO(人群、干预、对照、结局)搜索,并支持同义词# 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 搜索工具可通过以下方式帮助研究人员开展循证文献搜索:
- 为每个 PICO 要素指定多个同义词
- 使用 OR 运算符组合每个要素内的术语
- 在不同要素之间进行 AND 组合(P AND I、P AND I AND C 等)
- 返回每种组合对应的搜索查询和出版物数量
这种方法有助于完善研究问题,并找出最相关的文献。
速率限制
此服务实现了自动重试机制,并采用退避延迟,以应对 NCBI E-utilities 服务可能实施的速率限制。
许可证
此项目采用 BSD 3-Clause License 授权,详情请参阅 LICENSE 文件。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。