PubTator MCP 服务器
🔍 基于PubTator3的生物医学文献注释与关系挖掘服务器，通过MCP接口提供便捷的访问。
PubTator MCP 服务器通过模型上下文协议 (MCP) 为 AI 助手提供对 PubTator3 生物医学文献注释系统的访问，允许 AI 模型以编程方式搜索科学文献、获取注释信息并分析实体关系。
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✨ 核心功能
Related MCP server: PubMed MCP Server
🚀 快速入门
要求
安装
通过史密斯里
使用Smithery自动安装 PubTator Server：
克劳德
npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/pubtator-mcp-server --client claude --config "{}"
光标
粘贴到设置 → 光标设置 → MCP → 添加新服务器：
npx -y @smithery/cli@latest run @JackKuo666/pubtator-mcp-server --client cursor --config "{}"
风帆冲浪
npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/pubtator-mcp-server --client windsurf --config "{}"
克莱恩
npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/pubtator-mcp-server --client cline --config "{}"
手动安装
克隆存储库：
git clone https://github.com/JackKuo666/PubTator-MCP-Server.git
cd PubTator-MCP-Server
安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
📊 使用方法
直接运行服务器
启动 MCP 服务器：
python pubtator_server.py
该服务器现在支持 stdio 和 TCP 传输。默认情况下，它使用 TCP 传输。您可以配置以下环境变量：
MCP_TRANSPORT ：设置为“tcp”表示 TCP 传输，或设置为“stdio”表示 stdio 传输（默认为“tcp”）
MCP_HOST ：要绑定的主机（默认为“0.0.0.0”）
MCP_PORT ：监听的端口（默认为 8080）
使用自定义设置启动服务器的示例：
MCP_TRANSPORT=tcp MCP_HOST=127.0.0.1 MCP_PORT=8888 python pubtator_server.py
该服务器实现了延迟初始化和适当的错误处理。它将优雅地处理关闭信号（SIGINT 和 SIGTERM），并记录启动或运行期间发生的任何错误。
使用 Docker
我们提供了 Dockerfile 以便于部署。要使用 Docker 容器，请执行以下操作：
构建 Docker 镜像：
docker build -t pubtator-mcp-server .
运行 Docker 容器：
docker run -p 8080:8080 pubtator-mcp-server
这将在 Docker 容器内启动 PubTator MCP 服务器，并将其公开在端口 8080 上。
故障排除
如果您在启动服务器时遇到任何问题：
检查控制台输出的错误消息。
确保安装了所有必需的依赖项（请参阅“要求”部分）。
验证环境变量是否设置正确。
如果服务器启动失败，请尝试以更高的详细程度运行它：
python -v pubtator_server.py
这将提供更详细的日志信息，以帮助识别任何问题的根源。
使用 Docker 时，您可以使用以下命令检查日志：
docker logs <container_id>
配置
Claude桌面配置
添加到claude_desktop_config.json ：
（Mac 操作系统）
{
"mcpServers": {
"pubtator": {
"command": "python",
"args": ["-m", "pubtator-mcp-server"]
}
}
}
（视窗）
{
"mcpServers": {
"pubtator": {
"command": "C:\\Users\\YOUR\\PATH\\miniconda3\\envs\\mcp_server\\python.exe",
"args": [
"D:\\code\\YOUR\\PATH\\PubTator-MCP-Server\\pubtator_server.py"
],
"env": {},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}
CLine配置
{
"mcpServers": {
"pubtator": {
"command": "bash",
"args": [
"-c",
"source /home/YOUR/PATH/mcp-server-pubtator/.venv/bin/activate && python /home/YOUR/PATH/pubtator_server.py"
],
"env": {
"MCP_TRANSPORT": "stdio"
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}
要使用 TCP 传输，请按如下方式修改配置：
{
"mcpServers": {
"pubtator": {
"command": "bash",
"args": [
"-c",
"source /home/YOUR/PATH/mcp-server-pubtator/.venv/bin/activate && python /home/YOUR/PATH/pubtator_server.py"
],
"env": {
"MCP_TRANSPORT": "tcp",
"MCP_HOST": "127.0.0.1",
"MCP_PORT": "8888"
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}
🛠 API 功能
PubTator MCP 服务器提供以下核心功能：
1. 导出出版物（export_publications）
导出指定 PMID 文献的 PubTator 注释结果：
result = await export_publications(
ids=["32133824", "34170578"],
id_type="pmid",
format="biocjson", # Supported: pubtator, biocxml, biocjson
full_text=False # Whether to include full text
)
2. 实体ID查找（find_entity_id）
通过自由文本查询生物学概念的标准标识符：
result = await find_entity_id(
query="COVID-19",
concept="disease", # Optional: gene, disease, chemical, species, mutation
limit=5 # Optional: limit number of results
)
3. 关系查询（find_related_entities）
查找与指定实体相关的其他实体：
result = await find_related_entities(
entity_id="@DISEASE_COVID_19",
relation_type="treat", # Optional: treat, cause, interact, etc.
target_entity_type="chemical", # Optional: gene, disease, chemical
max_results=5 # Optional: limit number of results
)
4.文献检索（search_pubtator）
搜索 PubTator 数据库：
results = await search_pubtator(
query="COVID-19",
max_pages=1 # Optional: maximum number of pages to retrieve
)
5.批量导出（batch_export_from_search）
检索并批量导出文献注释：
results = await batch_export_from_search(
query="COVID-19",
format="biocjson",
max_pages=1,
full_text=False,
batch_size=5
)
注意：实际的函数调用可能因您的实现而异。这些示例基于我们最近的测试，可能需要进行调整以匹配您的具体 API。
⚠️ 使用限制
📄 许可证
该项目已获得 MIT 许可。
⚠️ 免责声明
此工具仅供研究之用。请遵守 PubTator 的服务条款并负责任地使用此工具。
