Pubmed MCP Smithery

🚀 增强PubMed搜索MCP服务器

这是一个提供增强工具的Model Content Protocol（MCP）服务器，可从PubMed数据库中搜索和检索学术论文。它具备额外功能，如MeSH术语查找、出版物数量统计以及基于PICO的证据搜索，能极大提升学术论文搜索的效率和精准度。

🚀 快速开始

本服务器可帮助你从PubMed数据库中高效搜索和检索学术论文。以下是使用前的准备和操作步骤。

✨ 主要特性

• 支持通过关键词搜索PubMed，还能进行可选的期刊过滤。
• 可按相关性或日期（最新/最旧优先）对搜索结果进行排序。
• 能够获取与搜索词相关的MeSH（医学主题词）。
• 可以获取多个搜索词的出版物数量，方便比较流行度。
• 能检索论文详细信息，包括摘要、DOI、作者和关键词。
• 支持PICO（人群、干预、对照、结局）结构化搜索，支持同义词和组合查询。

📦 安装指南

先决条件

• Python 3.6+
• pip

安装步骤

1. 克隆此仓库：

   git clone https://github.com/leescot/pubmed-mcp-smithery
   cd pubmed-mcp-smithery
   

2. 安装依赖项：

   pip install fastmcp requests
   

💻 使用示例

本地运行

启动服务器：

python pubmed_enhanced_mcp_server.py

开发模式（自动重载）：

mcp dev pubmed_enhanced_mcp_server.py

添加到Claude Desktop

编辑你的Claude Desktop配置文件(CLAUDE_DIRECTORY/claude_desktop_config.json)以添加此服务器：

"pubmed-enhanced": {
    "command": "python",
    "args": [
        "/path/pubmed-mcp-smithery(pubmed_enhanced_mcp_server.py"
    ]
}

基础用法

该服务器提供了多个实用的功能，以下是一些基础用法示例：

# 根据关键词搜索PubMed文章，可选期刊过滤
results = await search_pubmed(
    keywords=["糖尿病", "胰岛素抵抗"],
    journal="Nature Medicine",
    num_results=5,
    sort_by="date_desc"
)

# 查找与医学概念相关的MeSH术语
mesh_terms = await get_mesh_terms("糖尿病")

# 获取多个搜索词的出版物数量
counts = await get_pubmed_count(["糖尿病", "肥胖症", "高血压"])

# 根据PMID获取特定论文的详细信息
paper_details = await format_paper_details(["12345678", "87654321"])

# 基于PICO（人群、干预、对照、结局）的结构化搜索，支持同义词和组合查询
pico_results = await pico_search(
    p_terms=["糖尿病患者", "非糖尿病患者"],
    i_terms=["二甲双胍"],
    c_terms=["安慰剂"],
    o_terms=["血糖水平"]
)

📚 详细文档

MCP功能

该服务器提供以下主要功能：

1. search_pubmed - 根据关键词搜索PubMed文章，可选期刊过滤
2. get_mesh_terms - 查找与医学概念相关的MeSH术语
3. get_pubmed_count - 获取多个搜索词的出版物数量
4. format_paper_details - 根据PMID获取特定论文的详细信息
5. pico_search - 基于PICO（人群、干预、对照、结局）的结构化搜索，支持同义词和组合查询

🔧 技术细节

• 代码示例中的参数需根据实际需求调整：在使用代码示例时，你需要根据自己的实际需求调整参数，以获得符合预期的结果。
• PICO搜索功能支持复杂的医学查询：通过指定人群（p_terms）、干预（i_terms）、对照（c_terms）和结局（o_terms），可以进行高级筛选，满足复杂的医学查询需求。

📄 许可证

该软件受[许可证名称]许可，具体内容请参考项目仓库。