AACT Clinical Trials MCP Server

Fragen Sie die AACT (ClinicalTrials.gov) Datenbank direkt von Claude aus ab. Erkunden Sie über 70 Tabellen mit klinischen Studiendaten – Studien, Interventionen, Ergebnisse, Sponsoren, Einrichtungen – mittels schreibgeschütztem SQL mit gepufferter Paginierung.

Warum AACT statt der ClinicalTrials.gov API?

Die ClinicalTrials.gov API liefert einen JSON-Datensatz pro Studie – nützlich für schnelle Nachschlagevorgänge, aber umständlich für Analysen. Möchten Sie die durchschnittliche Dauer von Phase-2-NSCLC-Studien von 2020-2025 wissen? Mit der API müssten Sie Studien filtern, Daten aus jedem JSON-Datensatz extrahieren und dann die Dauer clientseitig berechnen. Mit AACT ist das eine einzige SQL-Abfrage.

Eine strukturierte PostgreSQL-Datenbank macht es wesentlich einfacher, klinische Studiendaten auf jede gewünschte Weise zu aggregieren, kombinieren und zusammenzufassen. Und für KI-gestützte Analysen ist SQL ein Standard, den LLMs extrem gut beherrschen – weniger Fehler, weniger zu verwaltender Kontext, bessere Leistung und geringere Kosten im Vergleich zum Parsen maßgeschneiderter API-Antworten.

Hinweis: Dies ist eine unabhängige Integration durch Dritte. Sie ist nicht mit der Clinical Trials Transformation Initiative (CTTI) oder der Duke University verbunden und wird von diesen nicht unterstützt. Wir haben jedoch eine Fallstudie mit der CTTI zur Integration ihrer Datenbank mit Claude veröffentlicht – siehe AACT-Fallstudie.

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Tools

Alle Tabellen werden über nct_id verknüpft.

Einrichtung

1. Erstellen Sie ein kostenloses Konto unter https://aact.ctti-clinicaltrials.org/users/sign_up

2. Installieren Sie das Plugin (siehe Optionen unten)

3. Geben Sie bei Aufforderung Ihre AACT-Anmeldedaten ein

Installation

Option 1: Claude Desktop Plugin (empfohlen)

Laden Sie die neueste .mcpb-Datei von Releases herunter und öffnen Sie sie in Claude Desktop. Sie werden nach Ihren AACT-Anmeldedaten gefragt.

Option 2: Veröffentlichtes Paket

Fügen Sie dies zu Ihrer claude_desktop_config.json hinzu (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json unter macOS, %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json unter Windows):

{
  "mcpServers": {
    "aact": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-aact"],
      "env": {
        "DB_USER": "your_username",
        "DB_PASSWORD": "your_password"
      }
    }
  }
}

Option 3: Docker

{
  "mcpServers": {
    "aact": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "--env", "DB_USER=your_username",
        "--env", "DB_PASSWORD=your_password",
        "navisbio/mcp-server-aact:latest"
      ]
    }
  }
}

Option 4: Aus dem Quellcode

git clone https://github.com/navisbio/mcp-server-aact.git
cd mcp-server-aact
uv sync

{
  "mcpServers": {
    "aact": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/mcp-server-aact", "mcp-server-aact"],
      "env": {
        "DB_USER": "your_username",
        "DB_PASSWORD": "your_password"
      }
    }
  }
}

Beispiel-Prompts

1. Analyse der Wettbewerbslandschaft

"Wer sind die Top 10 Sponsoren von Phase-3-Studien zu Alzheimer? Aufschlüsselung nach Studienstatus."

Der Server findet relevante Tabellen, prüft Enum-Werte für Phase und Status und erstellt dann eine Abfrage, die studies, conditions und sponsors verknüpft.

2. Suche in der Medikamenten-Pipeline

"Finde alle aktiv rekrutierenden Phase-2- und Phase-3-Studien für Pembrolizumab bei nicht-kleinzelligem Lungenkrebs. Zeige NCT-ID, Titel, Teilnehmerzahl und Hauptsponsor."

Verwendet get_column_values, um das Phasenformat (PHASE2, PHASE3) zu bestätigen, und fragt dann studies, browse_interventions und conditions ab.

3. Endpunktanalyse

"Was sind die häufigsten primären Ergebnismessgrößen in abgeschlossenen Phase-3-Studien zu Typ-2-Diabetes?"

Verknüpft studies mit outcomes, um Endpunktmuster zu analysieren, gruppiert nach Art der Ergebnismessgröße.

4. Geografische Verteilung

"Wie viele klinische Studienzentren hat eine typische Studie zu seltenen Krankheiten? Zeige die Top-Länder nach Anzahl der Zentren."

Fragt die Tabelle facilities ab, verknüpft mit conditions, um die Geografie der Studien abzubilden.

Datenschutz

Dieser Server ist schreibgeschützt und sammelt oder speichert keine persönlichen Daten. Siehe PRIVACY.md für Details.

Fehlerbehebung

Verbindungs- oder Authentifizierungsfehler

• Überprüfen Sie Ihre AACT-Anmeldedaten unter https://aact.ctti-clinicaltrials.org/users/sign_in

• Die AACT-Datenbank wird wöchentlich gewartet (normalerweise am Wochenende) – versuchen Sie es später erneut, wenn die Verbindung verweigert wird

• Stellen Sie sicher, dass DB_USER und DB_PASSWORD in Ihrer Konfiguration korrekt gesetzt sind

spawn uvx ENOENT Fehler

Das System kann uvx nicht finden. Verwenden Sie den vollständigen Pfad:

{
  "mcpServers": {
    "aact": {
      "command": "/Users/username/.local/bin/uvx",
      "args": ["mcp-server-aact"],
      "env": {
        "DB_USER": "your_username",
        "DB_PASSWORD": "your_password"
      }
    }
  }
}

Mitwirken

• Öffnen Sie ein Issue auf GitHub

• E-Mail: jonas.walheim@navis-bio.com

Lizenz

MIT