PubMed MCP Server

PubMed MCP 服务

🔍 通过简单的 MCP 接口，让 AI 助手能够搜索、访问和分析 PubMed 文章。

PubMed MCP 服务通过模型上下文协议（MCP），搭建 AI 助手与 PubMed 庞大的生物医学文献库之间的桥梁。它支持 AI 模型以编程方式搜索科学文章、访问其元数据并进行深入分析。

🤝 贡献 • 📝 报告 Bug

✨ 核心功能

• 🔎 论文搜索：使用关键词或高级搜索查询 PubMed 文章 ✅
• 🚀 高效检索：快速访问论文元数据 ✅
• 📊 元数据访问：获取特定论文的详细元数据 ✅
• 📊 研究支持：助力生物医学研究与分析 ✅
• 📄 论文访问：尝试下载全文 PDF 内容 ✅
• 🧠 深度分析：对论文进行全面分析 ✅
• 📝 研究提示词：用于论文分析的一组专用提示词 ✅

🚀 快速开始

前置条件

• Python 3.10+
• FastMCP 库

安装

通过 Smithery 安装

通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 pubmed-mcp-server：

claude

npx -y @smithery/cli install @JackKuo666/pubmed-mcp-server --client claude

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/pubmed-mcp-server --client cursor --config "{}" 

Windsurf

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

CLine

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

1. 克隆代码仓库：

   git clone https://github.com/JackKuo666/PubMed-MCP-Server.git
   cd PubMed-MCP-Server
   

2. 安装所需依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

📊 使用方法

启动 MCP 服务：

python pubmed_server.py

在 Claude Desktop 中使用

将此配置添加到你的 claude_desktop_config.json：

（Mac OS）

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

（Windows 版本）：

{
  "mcpServers": {
    "pubmed": {
      "command": "C:\\Users\\YOUR\\PATH\\miniconda3\\envs\\mcp_server\\python.exe",
      "args": [
        "D:\\code\\YOUR\\PATH\\PubMed-MCP-Server\\pubmed_server.py"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

在 Cline 中使用

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

🛠 MCP 工具

PubMed MCP 服务提供以下工具：

1. search_pubmed_key_words：使用关键词搜索 PubMed 上的文章。
2. search_pubmed_advanced：使用多个参数对 PubMed 上的文章进行高级搜索。
3. get_pubmed_article_metadata：使用 PMID 获取 PubMed 文章的元数据。
4. download_pubmed_pdf：尝试下载 PubMed 文章的全文 PDF。
5. deep_paper_analysis：对 PubMed 文章进行全面分析。

搜索论文

你可以向 AI 助手提出类似以下的查询来搜索论文：

Can you search PubMed for recent papers about CRISPR?

获取论文详情

有了 PMID 后，你可以请求获取更多详情：

Can you show me the metadata for the paper with PMID 12345678?

分析论文

你可以请求对论文进行深入分析：

Can you perform a deep analysis of the paper with PMID 12345678?

📁 项目结构

• pubmed_server.py：使用 FastMCP 实现的主要 MCP 服务
• pubmed_web_search.py：包含搜索 PubMed 并检索文章信息的逻辑

🔧 依赖项

• Python 3.10+
• FastMCP
• asyncio
• logging
• 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 许可证授权。

⚠️ 免责声明

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