突变临床试验匹配MCP
模型上下文协议 (MCP) 服务器使 Claude Desktop 能够根据突变在 clincialtrials.gov 中搜索匹配项。
地位
目前处于开发的第一阶段。它能够根据 Claude 查询中指定的突变检索试验。然而，仍然存在一些错误，需要进一步完善和补充。
Related MCP server: MedAdapt Content Server
概述
该项目遵循 Agentic 编码原则，创建了一个将 Claude Desktop 与 clinicaltrials.gov API 集成的系统。该服务器支持关于基因突变的自然语言查询，并返回相关临床试验的摘要信息。
流中的每个节点都遵循 PocketFlow 节点模式，并带有prep 、 exec和post方法：
项目结构
该项目根据代理编码范式进行组织：
要求（以人为主导）：
搜索并总结与特定基因突变相关的临床试验
提供突变信息作为上下文资源
与 Claude Desktop 无缝集成
流程设计（协作）：
用户向 Claude Desktop 询问基因突变
Claude 调用我们的 MCP 服务器工具
服务器查询 clinicaltrials.gov API
服务器处理并汇总结果
服务器返回格式化的结果给Claude
公用事业（协作）：
clinicaltrials/query.py：处理对 clinicaltrials.gov 的 API 调用utils/call_llm.py：与 Claude 配合使用的实用程序
节点设计（AI主导）：
utils/node.py：使用 prep/exec/post 模式实现基本 Node 和 BatchNode 类clinicaltrials/nodes.py：定义用于查询和汇总的专用节点clinicaltrials_mcp_server.py：协调流程执行
实施（人工智能主导）：
用于处理协议细节的 FastMCP SDK
各级错误处理
常见突变的资源
成分
MCP 服务器（ clinicaltrials_mcp_server.py ）
使用官方 Python SDK 实现模型上下文协议接口的主服务器。它：
注册并公开供 Claude 使用的工具
提供有关常见突变的信息资源
处理与 Claude Desktop 的沟通
查询模块（ clinicaltrials/query.py ）
负责查询 clinicaltrials.gov API：
强大的错误处理
输入验证
详细日志记录
摘要器（ llm/summarize.py ）
处理和格式化临床试验数据：
按阶段组织试验
提取关键信息（NCT ID、摘要、条件等）
创建可读的 Markdown 摘要
节点模式实现
该项目实现了 PocketFlow Node 模式，该模式提供了一种模块化、可维护的方法来构建 AI 工作流：
核心节点类（ utils/node.py ）
Node ：具有用于处理数据的
prep、exec和post方法的基类BatchNode ：批量处理多个项目的扩展
流程：按顺序协调节点的执行
实施节点（ clinicaltrials/nodes.py ）
查询试验节点：
# Queries clinicaltrials.gov API def prep(self, shared): return shared["mutation"] def exec(self, mutation): return query_clinical_trials(mutation) def post(self, shared, mutation, result): shared["trials_data"] = result shared["studies"] = result.get("studies", []) return "summarize"总结试验节点：
# Formats trial data into readable summaries def prep(self, shared): return shared["studies"] def exec(self, studies): return format_trial_summary(studies) def post(self, shared, studies, summary): shared["summary"] = summary return None # End of flow
流程执行
MCP 服务器创建并运行流程：
此模式将准备、执行和后处理分离，使代码更易于维护和测试。更多详情，请参阅设计文档。
用法
使用 uv 安装依赖项：
uv pip install -r requirements.txt配置Claude桌面：
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json中的配置应该已经设置好了
启动 Claude Desktop 并提出以下问题：
“针对 EGFR L858R 突变有哪些临床试验？”
“有没有针对 BRAF V600E 突变的试验？”
“跟我讲讲 ALK 重排试验的情况”
通过询问来利用资源：
“您能告诉我更多有关 KRAS G12C 突变的信息吗？”
与 Claude Desktop 集成
您可以将此项目配置为 Claude Desktop MCP 工具。在配置中使用路径占位符，并将其替换为您的实际路径：
路径变量：
{PATH_TO_VENV}：虚拟环境目录的完整路径。{PATH_TO_PROJECT}：包含项目文件的目录的完整路径。
安装说明：
将存储库克隆到本地机器。
如果尚未安装 uv，请安装它：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # macOS/Linux # or iwr -useb https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex # Windows PowerShell一步创建虚拟环境并安装依赖项：
uv venv .venv uv pip install -r requirements.txt需要时激活虚拟环境：
source .venv/bin/activate # macOS/Linux .venv\Scripts\activate # Windows确定虚拟环境和项目目录的完整路径。
使用这些特定路径更新您的配置。
例子：
在 macOS/Linux 上：
"command": "/Users/username/projects/mutation_trial_matcher/.venv/bin/python"在 Windows 上：
"command": "C:\\Users\\username\\projects\\mutation_trial_matcher\\.venv\\Scripts\\python.exe"
路径查找提示：
要在虚拟环境中找到 Python 解释器的确切路径，请运行：
which python（macOS/Linux）where python（Windows，激活 venv 后）
对于项目路径，请使用包含
clinicaltrials_mcp_server.py的目录的完整路径。
未来的改进
有关计划增强功能和未来工作的完整列表，请参阅future_work.md文档。
依赖项
该项目依赖于以下关键依赖项：
Python 3.7+ - 基本运行时环境
PocketFlow （
pocketflow>=0.0.1）——使用 Node 模式构建模块化 AI 工作流的框架MCP SDK (
mcp[cli]>=1.0.0) - 用于构建 Claude 桌面工具的官方模型上下文协议 SDK请求（
requests==2.31.0） - 用于对 clinicaltrials.gov 进行 API 调用的 HTTP 库Python-dotenv (
python-dotenv==1.1.0) - 用于从 .env 文件加载环境变量
所有依赖项都可以使用 uv 安装，如安装说明中所述。
故障排除
如果 Claude Desktop 与 MCP 服务器断开连接：
检查日志：
~/Library/Logs/Claude/mcp-server-clinicaltrials-mcp.log重启Claude桌面
验证服务器是否正常运行
开发过程
该项目采用人工智能辅助编码方法开发，遵循代理编码原则，即人类设计，人工智能代理执行。主程序的原始构建于 2025 年 4 月 30 日。该项目的实现是通过与以下人员结对编程实现的：
风帆冲浪
ChatGPT 4.1
克劳德 3.7 十四行诗
这些人工智能助手有助于将高级设计要求转化为功能代码、帮助 API 集成以及根据最佳实践构建项目。
处理.windsurfrules字符限制
模板库中的 PocketFlow .windsurfrules文件包含全面的项目规则，但 Windsurf 对规则文件的长度限制为 6,000 个字符。这意味着您无法将整套指南直接包含在项目中，并且重要的规则可能会被省略或截断。
为了解决这个问题，建议采用两种解决方案：
1. 使用 Windsurf 🪁 内存存储规则
您可以利用 Windsurf 的内存功能存储全套 PocketFlow 规则，即使它们超出了.windsurfrules文件的限制。这种方法允许您在与 Windsurf 的对话中参考所有项目约定和最佳实践，确保不会因截断而丢失任何内容。有关分步说明以及内存文件与规则文件的详细比较，请参阅docs/memory_vs_windsurfrules.md 。
2. 使用 Context7 访问指南
重要提示：本项目基于PocketFlow-Template-Python代码库，其中包含一个完整的.windsurfrules文件。然而，Windsurf 的规则文件长度限制为 6,000 个字符，这意味着完整的 PocketFlow 规则无法完全加载到 Windsurf 的内存中。
为了解决这一限制，我们创建了详细的说明，指导您在开发过程中如何使用 Context7 MCP 服务器访问 PocketFlow 指南。这种方法可以让您充分利用 PocketFlow 的设计模式和最佳实践，而不受字符数限制的限制。
有关 Context7 与 PocketFlow 的详细说明，请参阅我们的Context7 指南。本指南包含以下内容：
在 Windsurf 中配置 Context7 MCP 的分步说明
访问 PocketFlow 文档的自然语言提示
检索具体实施模式的示例
如何保存重要的图案作为记忆以供将来参考
通过遵循本指南，您可以在开发和扩展此项目时保持与 PocketFlow 的 Agentic Coding 原则保持一致。
致谢
该项目以PocketFlow-Template-Python为起点构建。特别感谢该项目的原始贡献者提供的基础和框架，使此实现成为可能。
该项目遵循原始模板中概述的 Agentic Coding 方法。
该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。