PubMed Enhanced Search

PubMed 拡張検索 MCP サーバー

PubMed データベースから学術論文を検索および取得するための強化されたツールを提供するモデル コンテンツ プロトコル サーバー。MeSH 用語検索、出版数統計、PICO ベースの証拠検索などの追加機能も備えています。

特徴

• オプションのジャーナルフィルターを使用してキーワードでPubMedを検索します
• 関連性または日付による結果の並べ替えをサポート（最新/古い順）
• 検索語に関連するMeSH（Medical Subject Headings）用語を取得します
• 複数の検索用語の出版物数を取得する（普及率を比較するのに便利）
• 抄録、DOI、著者、キーワードなどの詳細な論文情報を取得します
• 同義語や組み合わせクエリをサポートする構造化されたPICOベースの検索を実行します。

インストール

前提条件

• Python 3.6以上
• ピップ

インストール

1. このリポジトリをクローンします:
   git clone https://github.com/leescot/pubmed-mcp-smithery cd pubmed-mcp-smithery
2. 依存関係をインストールします:
   pip install fastmcp requests

使用法

ローカルで実行

サーバーを起動します。

自動リロード付き開発モードの場合:

Claudeデスクトップに追加

Claude Desktop 構成ファイル ( CLAUDE_DIRECTORY/claude_desktop_config.json ) を編集して、サーバーを追加します。

MCP機能

サーバーは次の主な機能を提供します。

1. search_pubmed - オプションのジャーナルフィルタリングを使用して、キーワードに一致する記事を PubMed で検索します。
   # Example results = await search_pubmed( keywords=["diabetes", "insulin resistance"], journal="Nature Medicine", num_results=5, sort_by="date_desc" )
2. get_mesh_terms - 医学的概念に関連するMeSH用語を検索する
   # Example mesh_terms = await get_mesh_terms("diabetes")
3. get_pubmed_count - 複数の検索語句の出版物の数を取得する
   # Example counts = await get_pubmed_count(["diabetes", "obesity", "hypertension"])
4. format_paper_details - PMIDで特定の論文の詳細情報を取得します
   # Example paper_details = await format_paper_details(["12345678", "87654321"])
5. pico_search - 同義語を使った構造化されたPICO（人口、介入、比較、結果）検索を実行します
   # 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検索機能

PICO 検索ツールは、次の方法で研究者が証拠に基づく文献検索を行うのに役立ちます。

1. 各PICO要素に複数の同義語を許可する
2. OR演算子を使用して各要素内の用語を結合する
3. 要素間の AND 結合を実行する (P AND I、P AND I AND C など)
4. それぞれの組み合わせについて、検索クエリと公開数の両方を返す

このアプローチは、研究の質問を絞り込み、最も関連性の高い文献を特定するのに役立ちます。

レート制限

サーバーは、NCBI の E-utilities サービスによる潜在的なレート制限に対処するために、バックオフ遅延を備えた自動再試行メカニズムを実装しています。

ライセンス

このプロジェクトは、BSD 3 条項ライセンスに基づいてライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。