Servidor MCP de Ensayos Clínicos AACT

Consulta la base de datos AACT (ClinicalTrials.gov) directamente desde Claude. Explora más de 70 tablas de datos de ensayos clínicos — estudios, intervenciones, resultados, patrocinadores, centros — utilizando SQL de solo lectura con paginación en búfer.

¿Por qué AACT en lugar de la API de ClinicalTrials.gov?

La API de ClinicalTrials.gov devuelve un registro JSON por ensayo, lo cual es útil para búsquedas rápidas, pero poco práctico para el análisis. ¿Quieres saber la duración media de los ensayos de Fase 2 de CPNM (cáncer de pulmón de células no pequeñas) entre 2020 y 2025? Con la API tendrías que filtrar los ensayos, extraer las fechas de cada registro JSON y luego calcular las duraciones en el lado del cliente. Con AACT, eso es una sola consulta SQL.

Una base de datos PostgreSQL estructurada hace que sea mucho más fácil agregar, combinar y resumir datos de ensayos clínicos de la forma que necesites. Y para el análisis asistido por IA, SQL es un estándar que los LLM manejan extremadamente bien: menos errores, menos contexto que gestionar, mejor rendimiento y menor coste en comparación con el análisis de respuestas de API personalizadas.

Nota: Esta es una integración independiente de terceros. No está afiliada ni respaldada por la Clinical Trials Transformation Initiative (CTTI) ni por la Universidad de Duke. Sin embargo, publicamos un estudio de caso con la CTTI sobre la integración de su base de datos con Claude; consulta el estudio de caso de AACT.

Related MCP server: AACT Clinical Trials MCP Server

Herramientas

Todas las tablas se unen mediante nct_id.

Configuración

1. Crea una cuenta gratuita en https://aact.ctti-clinicaltrials.org/users/sign_up

2. Instala el plugin (consulta las opciones a continuación)

3. Introduce tus credenciales de AACT cuando se te solicite

Instalación

Opción 1: Plugin de Claude Desktop (recomendado)

Descarga el archivo .mcpb más reciente desde Releases y ábrelo en Claude Desktop. Se te solicitarán tus credenciales de AACT.

Opción 2: Paquete publicado

Añádelo a tu claude_desktop_config.json (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json en macOS, %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json en Windows):

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

Opción 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"
      ]
    }
  }
}

Opción 4: Desde el código fuente

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"
      }
    }
  }
}

Ejemplos de prompts

1. Análisis del panorama competitivo

"¿Quiénes son los 10 principales patrocinadores de ensayos de Fase 3 para la enfermedad de Alzheimer? Desglósalo por estado del ensayo."

El servidor descubrirá las tablas relevantes, comprobará los valores de enumeración para la fase y el estado, y luego creará una consulta uniendo studies, conditions y sponsors.

2. Búsqueda de pipeline de fármacos

"Encuentra todos los ensayos de Fase 2 y Fase 3 que reclutan activamente para pembrolizumab en cáncer de pulmón de células no pequeñas. Muestra el ID de NCT, el título, la inscripción y el patrocinador principal."

Utiliza get_column_values para confirmar el formato de la fase (PHASE2, PHASE3), y luego realiza consultas en studies, browse_interventions y conditions.

3. Análisis de criterios de valoración

"¿Cuáles son las medidas de resultados primarios más comunes en los ensayos de Fase 3 completados para la diabetes tipo 2?"

Une studies con outcomes para analizar los patrones de los criterios de valoración, agrupados por tipo de medida de resultado.

4. Distribución geográfica

"¿Cuántos centros de ensayos clínicos tiene un ensayo típico de enfermedad rara? Muestra los principales países por número de centros."

Consulta la tabla facilities unida con conditions para mapear la geografía de los ensayos.

Privacidad

Este servidor es de solo lectura y no recopila ni almacena ningún dato personal. Consulta PRIVACY.md para obtener más detalles.

Solución de problemas

Errores de conexión o autenticación

• Verifica tus credenciales de AACT en https://aact.ctti-clinicaltrials.org/users/sign_in

• La base de datos AACT se somete a mantenimiento semanal (normalmente los fines de semana); inténtalo de nuevo más tarde si se rechaza la conexión

• Asegúrate de que DB_USER y DB_PASSWORD estén configurados correctamente en tu configuración

Error spawn uvx ENOENT

El sistema no puede encontrar uvx. Utiliza la ruta completa:

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

Contribución

• Abre un issue en GitHub

• Correo electrónico: jonas.walheim@navis-bio.com

Licencia

MIT