AACT 临床试验 MCP 服务器

直接从 Claude 查询 AACT (ClinicalTrials.gov) 数据库。使用带有缓冲分页的只读 SQL，探索 70 多个临床试验数据表，包括研究、干预措施、结果、申办方和研究中心等。

为什么选择 AACT 而不是 ClinicalTrials.gov API？

ClinicalTrials.gov API 每个试验返回一条 JSON 记录——这对于快速查找很有用，但对于分析来说却很笨拙。想要计算 2020-2025 年二期非小细胞肺癌 (NSCLC) 试验的平均持续时间吗？使用 API，你需要筛选试验、从每条 JSON 记录中提取日期，然后在客户端计算持续时间。而使用 AACT，只需一个 SQL 查询即可完成。

结构化的 PostgreSQL 数据库使你能够以任何需要的方式更轻松地聚合、组合和汇总临床试验数据。对于 AI 辅助分析，SQL 是 LLM 处理得非常出色的一种标准——与解析定制的 API 响应相比，它错误更少、需要管理的上下文更少、性能更好且成本更低。

注意： 这是一个独立的第三方集成。它不隶属于 临床试验转化倡议 (CTTI) 或杜克大学，也不受其认可。不过，我们曾与 CTTI 发布过一份关于将其数据库与 Claude 集成的案例研究 - 请参阅 AACT 案例研究。

Related MCP server: AACT Clinical Trials MCP Server

工具

所有表均通过 nct_id 进行关联。

设置

1. 在 https://aact.ctti-clinicaltrials.org/users/sign_up 创建一个免费账户

2. 安装插件（请参阅下方的选项）

3. 在提示时输入你的 AACT 凭据

安装

选项 1：Claude Desktop 插件（推荐）

从 Releases 下载最新的 .mcpb 文件并在 Claude Desktop 中打开。系统将提示你输入 AACT 凭据。

选项 2：已发布包

添加到你的 claude_desktop_config.json（macOS 上为 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json，Windows 上为 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）：

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

选项 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"
      ]
    }
  }
}

选项 4：从源码安装

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"
      }
    }
  }
}

示例提示词

1. 竞争格局分析

“阿尔茨海默病三期试验的前 10 大申办方是谁？按试验状态进行细分。”

服务器将发现相关表，检查阶段和状态的枚举值，然后构建一个关联 studies、conditions 和 sponsors 的查询。

2. 药物管线搜索

“查找所有针对非小细胞肺癌的帕博利珠单抗 (pembrolizumab) 正在招募的二期和三期试验。显示 NCT ID、标题、入组人数和主要申办方。”

使用 get_column_values 确认阶段格式 (PHASE2, PHASE3)，然后跨 studies、browse_interventions 和 conditions 进行查询。

3. 终点分析

“在已完成的二型糖尿病三期试验中，最常见的首要结果指标是什么？”

将 studies 与 outcomes 关联以分析终点模式，并按结果指标类型进行分组。

4. 地理分布

“典型的罕见病试验有多少个临床试验中心？按中心数量显示排名前列的国家。”

查询与 conditions 关联的 facilities 表，以映射试验的地理位置。

隐私

此服务器为只读，不会收集或存储任何个人数据。详情请参阅 PRIVACY.md。

故障排除

连接或身份验证错误

• 在 https://aact.ctti-clinicaltrials.org/users/sign_in 验证你的 AACT 凭据

• AACT 数据库会进行每周维护（通常在周末）——如果连接被拒绝，请稍后再试

• 确保在配置中正确设置了 DB_USER 和 DB_PASSWORD

spawn uvx ENOENT 错误

系统找不到 uvx。请使用完整路径：

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

贡献

• 在 GitHub 上提交 issue

• 电子邮件：jonas.walheim@navis-bio.com

许可证

MIT