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Europe PMC Literature Search MCP Server

by gqy20
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Remote
9

Article MCP 文献搜索服务器

🔬 基于 FastMCP 框架开发的专业文献搜索工具，可与 Claude Desktop、Cherry Studio 等 AI 助手无缝集成

🚀 快速开始

0️⃣ 安装 uv 工具

# 安装 uv（如果尚未安装） curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

1️⃣ 安装依赖

方式一：直接使用 PyPI 包（推荐）

# 直接运行，无需安装依赖 uvx article-mcp server

方式二：本地开发环境

# 克隆项目到本地 git clone https://github.com/gqy20/article-mcp.git cd article-mcp # 安装项目依赖 uv sync # 或使用 pip 安装依赖 pip install fastmcp requests python-dateutil aiohttp markdownify

2️⃣ 启动服务器

使用 PyPI 包（推荐）

# 直接运行 PyPI 包 uvx article-mcp server

本地开发

# 启动 MCP 服务器 (推荐新入口点) uv run python -m article_mcp server # 或使用 Python python -m article_mcp server # 兼容性入口点 (仍然支持) uv run main.py server python main.py server

3️⃣ 配置 AI 客户端

Claude Desktop 配置

编辑 Claude Desktop 配置文件，添加：

方式一：使用 PyPI 包（推荐）
{ "mcpServers": { "article-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "article-mcp", "server" ], "env": { "PYTHONUNBUFFERED": "1" } } } }
方式二：本地开发
{ "mcpServers": { "article-mcp": { "command": "uv", "args": [ "run", "--directory", "/path/to/your/article-mcp", "main.py", "server" ], "env": { "PYTHONUNBUFFERED": "1" } } } }

Cherry Studio 配置

{ "mcpServers": { "article-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "article-mcp", "server", "--transport", "stdio" ], "env": { "PYTHONUNBUFFERED": "1" } } } }

4️⃣ 开始使用

配置完成后，重启你的 AI 客户端，即可使用以下功能：

  • 🔍 多源文献搜索 (search_literature)

  • 📄 获取文献详情 (get_article_details)

  • 📚 获取参考文献 (get_references)

  • 🔗 文献关系分析 (get_literature_relations)

  • ⭐ 期刊质量评估 (get_journal_quality)

  • 📊 批量结果导出 (export_batch_results)

📋 完整功能列表

🔍 核心搜索工具

工具名称

功能描述

主要参数

search_literature

多源文献搜索工具。搜索学术数据库文献，支持关键词检索和结果合并。

keyword

,

sources[]

,

max_results

,

search_type

get_article_details

获取文献详情工具。通过DOI、PMID等标识符获取文献的详细信息。

identifier

,

id_type

,

sources[]

,

include_quality_metrics

📚 参考文献工具

工具名称

功能描述

主要参数

get_references

获取参考文献工具。通过文献标识符获取完整参考文献列表。

identifier

,

id_type

,

sources[]

,

max_results

,

include_metadata

🔗 文献关系分析工具

工具名称

功能描述

主要参数

get_literature_relations

文献关系分析工具。分析文献间的引用关系、相似性和合作网络。

identifier/identifiers

,

id_type

,

relation_types[]

,

max_results

,

analysis_type

⭐ 质量评估工具

工具名称

功能描述

主要参数

get_journal_quality

期刊质量评估工具。评估期刊的学术质量和影响力指标。

journal_name

,

operation

,

evaluation_criteria[]

,

include_metrics[]

📊 批量处理工具

工具名称

功能描述

主要参数

export_batch_results

通用结果导出工具。导出批量处理结果为JSON或CSV格式文件。

results

,

format_type

,

output_path

,

include_metadata

⚡ 性能特性

  • 🚀 高性能并行处理 - 比传统方法快 30-50%

  • 💾 智能缓存机制 - 24小时本地缓存，避免重复请求

  • 🔄 批量处理优化 - 支持最多20个DOI同时处理

  • 🛡️ 自动重试机制 - 网络异常自动重试

  • 📊 详细性能统计 - 实时监控API调用情况

🔧 高级配置

环境变量

export PYTHONUNBUFFERED=1 # 禁用Python输出缓冲 export UV_LINK_MODE=copy # uv链接模式(可选) export EASYSCHOLAR_SECRET_KEY=your_secret_key # EasyScholar API密钥(可选)

MCP 配置集成 (v0.1.1 新功能)

现在支持从 MCP 客户端配置文件中读取 EasyScholar API 密钥，无需通过环境变量传递。

Claude Desktop 配置

编辑 ~/.config/claude-desktop/config.json 文件：

{ "mcpServers": { "article-mcp": { "command": "uvx", "args": ["article-mcp", "server"], "env": { "PYTHONUNBUFFERED": "1", "EASYSCHOLAR_SECRET_KEY": "your_easyscholar_api_key_here" } } } }

密钥优先级

  1. MCP配置文件中的密钥（最高优先级）

  2. 函数参数中的密钥

  3. 环境变量中的密钥

支持的工具

  • get_journal_quality - 获取期刊质量评估信息

  • evaluate_articles_quality - 批量评估文献的期刊质量

配置完成后重启 MCP 客户端即可生效。

传输模式

# STDIO 模式 (推荐用于桌面AI客户端) uv run python -m article_mcp server --transport stdio # SSE 模式 (用于Web应用) uv run python -m article_mcp server --transport sse --host 0.0.0.0 --port 9000 # HTTP 模式 (用于API集成) uv run python -m article_mcp server --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 9000

API 限制与优化

  • Crossref API: 50 requests/second (建议提供邮箱获得更高限额)

  • Europe PMC API: 1 request/second (保守策略)

  • arXiv API: 3 seconds/request (官方限制)

🛠️ 开发与测试

运行测试

项目提供了完整的测试套件来验证功能：

# 核心功能测试（推荐日常使用） uv run python scripts/test_working_functions.py # 快速测试（功能验证） uv run python scripts/quick_test.py # 完整测试套件 uv run python scripts/run_all_tests.py # 分类测试 uv run python scripts/test_basic_functionality.py # 基础功能测试 uv run python scripts/test_cli_functions.py # CLI功能测试 uv run python scripts/test_service_modules.py # 服务模块测试 uv run python scripts/test_integration.py # 集成测试 uv run python scripts/test_performance.py # 性能测试

项目信息

# 查看项目信息 uv run python -m article_mcp info # 或使用 PyPI 包 uvx article-mcp info # 查看帮助 uv run python -m article_mcp --help

故障排除

问题

解决方案

cannot import name 'hdrs' from 'aiohttp'

运行

uv sync --upgrade

更新依赖

MCP服务器启动失败

检查路径配置，确保使用绝对路径

API请求失败

提供邮箱地址，检查网络连接

找不到uv命令

使用完整路径：

~/.local/bin/uv

项目结构

article-mcp/ ├── main.py # 兼容性入口文件（向后兼容） ├── pyproject.toml # 项目配置文件 ├── README.md # 项目文档 ├── src/ # 源代码根目录 │ └── article_mcp/ # 主包（标准Python src layout） │ ├── __init__.py # 包初始化 │ ├── cli.py # CLI入口点和MCP服务器创建 │ ├── __main__.py # Python模块执行入口 │ ├── services/ # 服务层 │ │ ├── europe_pmc.py # Europe PMC API 集成 │ │ ├── arxiv_search.py # arXiv 搜索服务 │ │ ├── pubmed_search.py # PubMed 搜索服务 │ │ ├── reference_service.py # 参考文献管理 │ │ ├── literature_relation_service.py # 文献关系分析 │ │ ├── crossref_service.py # Crossref 服务 │ │ ├── openalex_service.py # OpenAlex 服务 │ │ ├── api_utils.py # API 工具类 │ │ ├── mcp_config.py # MCP 配置管理 │ │ ├── error_utils.py # 错误处理工具 │ │ ├── html_to_markdown.py # HTML 转换工具 │ │ ├── merged_results.py # 结果合并工具 │ │ └── similar_articles.py # 相似文章工具 │ ├── tools/ # 工具层（MCP工具注册） │ │ ├── core/ # 核心工具模块 │ │ │ ├── search_tools.py # 搜索工具注册 │ │ │ ├── article_tools.py # 文章工具注册 │ │ │ ├── reference_tools.py # 参考文献工具注册 │ │ │ ├── relation_tools.py # 关系分析工具注册 │ │ │ ├── quality_tools.py # 质量评估工具注册 │ │ │ └── batch_tools.py # 批量处理工具注册 │ │ ├── article_detail_tools.py # 文章详情工具 │ │ ├── quality_tools.py # 质量工具 │ │ ├── reference_tools.py # 参考文献工具 │ │ ├── relation_tools.py # 关系工具 │ │ └── search_tools.py # 搜索工具 │ └── legacy/ # 向后兼容模块 │ └── __init__.py ├── src/resource/ # 资源文件目录 │ └── journal_info.json # 期刊信息缓存 ├── tests/ # 测试套件 │ ├── unit/ # 单元测试 │ ├── integration/ # 集成测试 │ └── utils/ # 测试工具 ├── scripts/ # 测试脚本 │ ├── test_working_functions.py # 核心功能测试 │ ├── test_basic_functionality.py # 基础功能测试 │ ├── test_cli_functions.py # CLI功能测试 │ ├── test_service_modules.py # 服务模块测试 │ ├── test_integration.py # 集成测试 │ ├── test_performance.py # 性能测试 │ ├── run_all_tests.py # 完整测试套件 │ └── quick_test.py # 快速测试 └── docs/ # 文档目录

📄 返回数据格式

每篇文献包含以下标准字段：

{ "pmid": "文献ID", "title": "文献标题", "authors": ["作者1", "作者2"], "journal_name": "期刊名称", "publication_date": "发表日期", "abstract": "摘要", "doi": "DOI标识符", "pmid_link": "文献链接" }

📦 发布包管理

PyPI 包发布

项目已发布到 PyPI，支持通过 uvx 命令直接运行：

# 从PyPI安装后直接运行（推荐） uvx article-mcp server # 或先安装后运行 pip install article-mcp article-mcp server # 本地开发测试 uvx --from . article-mcp server

配置说明

有三种推荐的配置方式：

🥇 方案1：使用 PyPI 包（推荐）

这是最简单和推荐的方式，直接使用已发布的 PyPI 包：

{ "mcpServers": { "article-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "article-mcp", "server" ], "env": { "PYTHONUNBUFFERED": "1" } } } }

🥈 方案2：本地开发

如果您想运行本地代码或进行开发：

{ "mcpServers": { "article-mcp": { "command": "uv", "args": [ "run", "--directory", "/path/to/your/article-mcp", "python", "-m", "article_mcp", "server" ], "env": { "PYTHONUNBUFFERED": "1" } } } }

🥉 方案3：Cherry Studio 配置

针对 Cherry Studio 的特定配置：

{ "mcpServers": { "article-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "article-mcp", "server", "--transport", "stdio" ], "env": { "PYTHONUNBUFFERED": "1" } } } }

发布说明

  • PyPI 包名: article-mcp

  • 版本管理: 统一使用语义化版本控制

  • 自动更新: 使用 @latest 标签确保获取最新版本

📜 许可证

本项目遵循 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件。

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

  1. Fork 项目

  2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)

  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')

  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)

  5. 打开 Pull Request

📞 支持

📖 使用示例

多源文献搜索

{ "keyword": "machine learning cancer detection", "sources": ["europe_pmc", "pubmed", "arxiv"], "max_results": 20, "search_type": "comprehensive" }

获取文献详情（通过DOI）

{ "identifier": "10.1000/xyz123", "id_type": "doi", "sources": ["europe_pmc", "crossref"], "include_quality_metrics": true }

获取文献详情（通过PMID）

{ "identifier": "12345678", "id_type": "pmid", "sources": ["europe_pmc"], "include_quality_metrics": false }

获取参考文献

{ "identifier": "10.1000/xyz123", "id_type": "doi", "sources": ["europe_pmc", "crossref"], "max_results": 50, "include_metadata": true }

文献关系分析（单个文献）

{ "identifier": "10.1000/xyz123", "id_type": "doi", "relation_types": ["references", "similar", "citing"], "max_results": 20, "analysis_type": "basic" }

文献关系分析（批量分析）

{ "identifiers": ["10.1000/xyz123", "10.1000/abc456"], "id_type": "doi", "relation_types": ["references", "similar"], "max_results": 15, "analysis_type": "basic" }

期刊质量评估

{ "journal_name": "Nature", "operation": "quality", "evaluation_criteria": ["impact_factor", "quartile", "jci"], "include_metrics": ["impact_factor", "quartile", "jci", "分区"] }

批量期刊质量评估

{ "journal_name": ["Nature", "Science", "Cell"], "operation": "quality", "include_metrics": ["impact_factor", "quartile"] }

导出搜索结果

{ "results": { "merged_results": [ { "title": "论文标题", "authors": [{"name": "作者1"}, {"name": "作者2"}], "journal": "期刊名称", "publication_date": "2024-01-01", "doi": "10.1000/example123", "pmid": "12345678", "abstract": "论文摘要..." } ], "total_count": 1, "search_time": 1.2 }, "format_type": "json", "include_metadata": true }
Deploy Server
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

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