PubMed MCP 服务器

🔍 让 AI 助手能够通过简单的 MCP 界面搜索、访问和分析 PubMed 文章。

PubMed MCP 服务器通过模型上下文协议 (MCP) 在 AI 助手和 PubMed 庞大的生物医学文献库之间架起了一座桥梁。它允许 AI 模型以编程方式搜索科学文章、访问其元数据并进行深度分析。

🤝 贡献 • 📝 报告错误

✨ 核心功能

• 🔎 论文搜索：使用关键字或高级搜索查询 PubMed 文章✅

• 🚀 高效检索：快速访问纸质元数据✅

• 📊 元数据访问：检索特定论文的详细元数据✅

• 📊 研究支持：促进生物医学科学研究和分析✅

• 📄 论文访问：尝试下载全文 PDF 内容✅

• 🧠 深度分析：对论文进行全面分析✅

• 📝 研究提示：一组专门用于论文分析的提示✅

Related MCP server: PubMed MCP Server

🚀 快速入门

先决条件

• Python 3.10+

• FastMCP 库

安装

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 pubmed-mcp-server：

克劳德

npx -y @smithery/cli install @JackKuo666/pubmed-mcp-server --client claude

光标

将以下内容粘贴到设置 → 光标设置 → MCP → 添加新服务器：

• Mac/Linux

npx -y @smithery/cli@latest run @JackKuo666/pubmed-mcp-server --client cursor --config "{}" 

风帆冲浪

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/pubmed-mcp-server --client windsurf --config "{}"

克莱恩

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/pubmed-mcp-server --client cline --config "{}"

1. 克隆存储库：

   git clone https://github.com/JackKuo666/PubMed-MCP-Server.git
   cd PubMed-MCP-Server

2. 安装所需的依赖项：

   pip install -r requirements.txt

📊 使用方法

启动 MCP 服务器：

python pubmed_server.py

与 Claude Desktop 一起使用

将此配置添加到您的claude_desktop_config.json ：

（Mac 操作系统）

{
  "mcpServers": {
    "pubmed": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "pubmed-mcp-server"]
      }
  }
}

（Windows 版本）：

{
  "mcpServers": {
    "pubmed": {
      "command": "C:\\Users\\YOUR\\PATH\\miniconda3\\envs\\mcp_server\\python.exe",
      "args": [
        "D:\\code\\YOUR\\PATH\\PubMed-MCP-Server\\pubmed_server.py"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

与 Cline 一起使用

{
  "mcpServers": {
    "pubmed": {
      "command": "bash",
      "args": [
        "-c",
        "source /home/YOUR/PATH/mcp-server-pubmed/.venv/bin/activate && python /home/YOUR/PATH/pubmed-mcp-server.py"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

🛠 MCP 工具

PubMed MCP 服务器提供以下工具：

1. search_pubmed_key_words ：使用关键词在 PubMed 上搜索文章。

2. search_pubmed_advanced ：使用多个参数对 PubMed 上的文章执行高级搜索。

3. get_pubmed_article_metadata ：使用 PMID 获取 PubMed 文章的元数据。

4. download_pubmed_pdf ：尝试下载 PubMed 文章的全文 PDF。

5. deep_paper_analysis ：对 PubMed 文章进行全面分析。

搜索论文

您可以要求 AI 助手使用以下查询来搜索论文：

Can you search PubMed for recent papers about CRISPR?

获取论文详细信息

获得 PMID 后，您可以询问更多详细信息：

Can you show me the metadata for the paper with PMID 12345678?

分析论文

您可以请求对论文进行深入分析：

Can you perform a deep analysis of the paper with PMID 12345678?

📁 项目结构

• pubmed_server.py ：使用 FastMCP 的主要 MCP 服务器实现

• pubmed_web_search.py ：包含搜索 PubMed 和检索文章信息的逻辑

🔧 依赖项

• Python 3.10+

• FastMCP

• 异步

• 日志记录

• 请求

• beautifulsoup4

🤝 贡献

欢迎贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。

📄 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 PubMed 的服务条款并负责任地使用此工具。