💊 drug-pipeline-mcp

AI 에이전트를 위한 제약 R&D 파이프라인 인텔리전스 — 임상 시험, FDA 승인, 약물 정보 및 간행물을 하나의 MCP 서버에서 제공합니다.

환각 현상이 없습니다. 모든 출력은 출처인 NCT ID, FDA 신청 번호 또는 PMID로 추적됩니다.

빠른 시작

pip install git+https://github.com/DasClown/drug-pipeline-mcp.git
# or try it on Smithery: https://smithery.ai/servers/crop-mcp/drug-pipeline

# Start MCP server (stdio)
drug-pipeline

# Or HTTP mode for remote access
pip install drug-pipeline-mcp[http]
drug-pipeline --http --port 8081

도구 (6)

에이전트 쿼리 예시

"GLP-1 작용제 파이프라인에는 무엇이 있나요?" → drug_pipeline(drug_name="semaglutide") → ATC 분류, FDA 상태, 10개 이상의 임상 시험, 간행물

"비소세포폐암에 대해 3상 임상 시험을 진행 중인 기업은 어디인가요?" → search_trials(condition="non-small cell lung cancer", phase="PHASE3", status="RECRUITING")

"펨브롤리주맙(pembrolizumab)은 EU와 미국에서 승인되었나요?" → get_approvals(drug_name="Keytruda") → 날짜별 FDA 제출 이력 → get_eu_approvals(drug_name="Keytruda") → EU 허가 상태

"세마글루타이드(semaglutide)의 안전성 신호는 무엇인가요?" → get_safety_data(drug_name="semaglutide") → 6,027건의 FAERS 보고서, 주요 반응: 메스꺼움(862), 구토(750)

"비소세포폐암에 승인된 약물은 무엇인가요?" → approved_for_condition(condition="non-small cell lung cancer") → 82개 약물 (Keytruda, Tagrisso, Opdivo, Tecentriq 등)

"NCT03178617의 자격 요건은 무엇인가요?" → get_trial_detail(nct_id="NCT03178617")

출력 예시 (drug_pipeline)

{
  "status": "ok",
  "query": {"drug_name": "semaglutide"},
  "drug_info": {
    "atc_classification": {"code": "A10BJ", "name": "GLP-1 analogues"},
    "rxcui": "1991302",
    "products": [{"brand_name": "Ozempic", "generic_name": "semaglutide", "labeler": "Novo Nordisk"}]
  },
  "clinical_trials": { "results": [ ... ] },
  "publications": { "total_count": 846, "returned_count": 5 },
  "data_sources": ["openFDA", "RxNorm", "PubMed", "clinicaltrials.gov"]
}

아키텍처

drug-pipeline-mcp/
├── drug_pipeline/
│   ├── __init__.py        # Version
│   ├── server.py          # MCP server (6 tools)
│   └── sources.py         # Data source fetchers
├── drug_pipeline_cli.py   # CLI entry point
├── pyproject.toml
└── README.md

머신러닝 없음. 예측 없음. 검증된 1차 소스의 구조화된 합성 정보만 제공합니다.

데이터 소스

환각 방지

모든 결과에는 다음이 포함됩니다:

• NCT ID → https://clinicaltrials.gov/study/NCT...

• FDA 신청 번호 → https://www.accessdata.fda.gov/...

• PMID → https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID...

계산된 필드나 예측, "대략적인" 추정치는 없습니다.

언어

모든 출력은 영어입니다 (JSON 필드명, 설명, 결과). 서버는 향후 현지화 지원을 위해 Smithery의 language 매개변수를 통해 구성할 수 있습니다.

라이선스

MIT