mcp-server-medRixv

medRxiv MCP 服务

🔍 通过简单的 MCP 接口，让 AI 助手能够搜索和访问 medRxiv 论文。

medRxiv MCP 服务通过模型上下文协议（MCP），在 AI 助手与 medRxiv 预印本库之间搭建桥梁。它允许 AI 模型以编程方式搜索健康科学预印本并访问其内容。

🤝 参与贡献 • 📝 报告错误

✨ 核心功能

• 🔎 论文搜索：使用自定义搜索字符串或高级搜索参数查询 medRxiv 论文 ✅
• 🚀 高效检索：快速访问论文元数据 ✅
• 📊 元数据访问：使用 DOI 获取特定论文的详细元数据 ✅
• 📊 研究支持：助力健康科学研究与分析 ✅
• 📄 论文访问：下载并阅读论文内容 📝
• 📋 论文列表：查看所有已下载的论文 📝
• 🗃️ 本地存储：论文保存在本地，以便更快访问 📝
• 📝 研究提示词：用于论文分析的一组专用提示词 📝

🚀 快速开始

通过 Smithery 安装

通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 medRxiv 服务：

claude

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/medrxiv-mcp-server --client claude --config "{}"

Cursor

将以下内容粘贴到 Settings → Cursor Settings → MCP → Add new server：

• Mac/Linux

npx -y @smithery/cli@latest run @JackKuo666/medrxiv-mcp-server --client cursor --config "{}" 

Windsurf

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/medrxiv-mcp-server --client windsurf --config "{}"

CLine

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/medrxiv-mcp-server --client cline --config "{}"

手动安装

使用 uv 安装：

uv tool install medRxiv-mcp-server

用于开发：

# Clone and set up development environment
git clone https://github.com/JackKuo666/medRxiv-MCP-Server.git
cd medRxiv-MCP-Server

# Create and activate virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt

📊 用法

启动 MCP 服务：

python medrxiv_server.py

服务运行后，你可以在 AI 助手或应用中使用提供的 MCP 工具。以下是一些工具用法示例：

示例 1：使用关键词搜索论文

result = await mcp.use_tool("search_medrxiv_key_words", {
    "key_words": "COVID-19 vaccine efficacy",
    "num_results": 5
})
print(result)

示例 2：执行高级搜索

result = await mcp.use_tool("search_medrxiv_advanced", {
    "term": "COVID-19",
    "author1": "MacLachlan",
    "start_date": "2020-01-01",
    "end_date": "2023-12-31",
    "num_results": 3
})
print(result)

示例 3：获取特定论文的元数据

result = await mcp.use_tool("get_medrxiv_metadata", {
    "doi": "10.1101/2025.03.09.25323517"
})
print(result)

这些示例展示了 medRxiv MCP 服务提供的三个主要工具的用法。请根据具体使用场景调整参数。

🛠 MCP 工具

medRxiv MCP 服务提供以下工具：

search_medrxiv_key_words

使用关键词搜索 medRxiv 上的文章。

参数：

• key_words (str)：搜索查询字符串
• num_results (int, optional)：返回的结果数量（默认值：10）

**返回：**包含文章信息的字典列表

search_medrxiv_advanced

对 medRxiv 上的文章执行高级搜索。

参数：

• term (str, optional)：通用搜索词
• title (str, optional)：在标题中搜索
• author1 (str, optional)：第一作者
• author2 (str, optional)：第二作者
• abstract_title (str, optional)：在摘要和标题中搜索
• text_abstract_title (str, optional)：在全文、摘要和标题中搜索
• section (str, optional)：medRxiv 的栏目
• start_date (str, optional)：搜索范围的开始日期（格式：YYYY-MM-DD）
• end_date (str, optional)：搜索范围的结束日期（格式：YYYY-MM-DD）
• num_results (int, optional)：返回的结果数量（默认值：10）

**返回：**包含文章信息的字典列表

get_medrxiv_metadata

使用 DOI 获取 medRxiv 文章的元数据。

参数：

• doi (str)：文章的 DOI

**返回：**包含文章元数据的字典

在 Claude Desktop 中使用

将此配置添加到 claude_desktop_config.json：

（Mac OS）

{
  "mcpServers": {
    "medrxiv": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "medrxiv-mcp-server"]
      }
  }
}

（Windows 版本）：

{
  "mcpServers": {
    "medrxiv": {
      "command": "C:\\Users\\YOUR_USERNAME\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python311\\python.exe",
      "args": [
        "-m",
        "medrxiv-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

在 Cline 中使用

{
  "mcpServers": {
    "medrxiv": {
      "command": "bash",
      "args": [
        "-c",
        "source /home/YOUR/PATH/mcp-server-medRxiv/.venv/bin/activate && python /home/YOUR/PATH/mcp-server-medRxiv/medrxiv_server.py"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

重新启动 Claude Desktop 后，即可使用以下功能：

搜索论文

你可以通过以下查询示例让 Claude 搜索论文：

Can you search medRxiv for recent papers about genomics?

搜索结果将返回匹配论文的基本信息，包括：

• 论文标题

• 作者

• DOI

获取论文详情

获取 DOI 后，您可以查询更多详情：

Can you show me the details for paper 10.1101/003541?

这将返回：

• 论文完整标题

• 作者

• 发布日期

• 论文摘要

• 可用格式的链接（PDF/HTML）

📝 TODO

download_paper

下载论文并保存到本地。

read_paper

阅读已下载论文的内容。

list_papers

列出所有已下载的论文。

📝 研究提示词

该服务提供专门的提示词，帮助分析学术论文：

论文分析提示词

一套全面的学术论文分析工作流，只需提供论文 ID：

result = await call_prompt("deep-paper-analysis", {
    "paper_id": "2401.12345"
})

此提示词包括：

• 使用可用工具（list_papers、download_paper、read_paper、search_papers）的详细说明
• 系统的论文分析工作流
• 全面的分析结构，涵盖：
  • 执行摘要
  • 研究背景
  • 方法分析
  • 结果评估
  • 实践和理论意义
  • 未来研究方向
  • 更广泛的影响

📁 项目结构

• medrxiv_server.py：使用 FastMCP 实现的 MCP 服务主程序
• medrxiv_web_search.py：包含用于搜索 medRxiv 的网页抓取逻辑

🔧 依赖项

• Python 3.10+
• FastMCP
• asyncio
• logging
• requests（用于网页抓取，在 medrxiv_web_search.py 中使用）
• beautifulsoup4（用于网页抓取，在 medrxiv_web_search.py 中使用）

您可以使用以下命令安装所需的依赖项：

pip install FastMCP requests beautifulsoup4

🤝 参与贡献

欢迎贡献！欢迎提交 Pull Request。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

🙏 致谢

本项目受到 arxiv-mcp-server 项目工作的启发，并在此基础上构建。

⚠️ 免责声明

此工具仅用于研究目的。请遵守 medRxiv 的服务条款，并负责任地使用此工具。