PubMed MCP Server

🔍 Ermöglichen Sie KI-Assistenten das Suchen, Zugreifen und Analysieren von PubMed-Artikeln über eine einfache MCP-Schnittstelle.

Der PubMed MCP Server schlägt über das Model Context Protocol (MCP) eine Brücke zwischen KI-Assistenten und PubMeds umfangreichem Archiv biomedizinischer Literatur. Er ermöglicht KI-Modellen die Suche nach wissenschaftlichen Artikeln, den Zugriff auf deren Metadaten und die Durchführung tiefgehender Analysen programmgesteuert.

🤝 Beitragen • 📝 Fehler melden

✨ Kernfunktionen

• 🔎 Artikelsuche: Durchsuchen Sie PubMed-Artikel mit Schlüsselwörtern oder der erweiterten Suche ✅

• 🚀 Effizientes Abrufen: Schneller Zugriff auf Papiermetadaten ✅

• 📊 Metadatenzugriff: Rufen Sie detaillierte Metadaten für bestimmte Dokumente ab ✅

• 📊 Forschungsunterstützung: Erleichtern Sie die Forschung und Analyse in den biomedizinischen Wissenschaften ✅

• 📄 Papierzugriff: Versuchen Sie, den Volltext des PDF-Inhalts herunterzuladen ✅

• 🧠 Tiefenanalyse: Führen Sie eine umfassende Analyse der Dokumente durch ✅

• 📝 Forschungsanregungen: Eine Reihe spezieller Anregungen für die Papieranalyse ✅

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🚀 Schnellstart

Voraussetzungen

• Python 3.10+

• FastMCP-Bibliothek

Installation

Installation über Smithery

So installieren Sie den PubMed-MCP-Server für Claude Desktop automatisch über Smithery :

Claude

Cursor

Fügen Sie Folgendes in Einstellungen → Cursoreinstellungen → MCP → Neuen Server hinzufügen ein:

• Mac/Linux

Windsurf

CLine

1. Klonen Sie das Repository:

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

2. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:

   pip install -r requirements.txt

📊 Verwendung

Starten Sie den MCP-Server:

Verwendung mit Claude Desktop

Fügen Sie diese Konfiguration zu Ihrer claude_desktop_config.json hinzu:

(Mac OS)

(Windows-Version):

Verwendung mit Cline

🛠 MCP-Tools

Der PubMed MCP-Server bietet die folgenden Tools:

1. search_pubmed_key_words : Suchen Sie mithilfe von Schlüsselwörtern nach Artikeln auf PubMed.

2. search_pubmed_advanced : Führen Sie eine erweiterte Suche nach Artikeln auf PubMed mit mehreren Parametern durch.

3. get_pubmed_article_metadata : Ruft Metadaten für einen PubMed-Artikel mithilfe seiner PMID ab.

4. download_pubmed_pdf : Versuchen Sie, das Volltext-PDF für einen PubMed-Artikel herunterzuladen.

5. deep_paper_analysis : Führen Sie eine umfassende Analyse eines PubMed-Artikels durch.

Suche nach Dokumenten

Sie können den KI-Assistenten bitten, mit Abfragen wie diesen nach Dokumenten zu suchen:

Papierdetails abrufen

Sobald Sie eine PMID haben, können Sie weitere Einzelheiten anfordern:

Papieranalyse

Sie können eine gründliche Analyse eines Dokuments anfordern:

📁 Projektstruktur

• pubmed_server.py : Die Hauptimplementierung des MCP-Servers mit FastMCP

• pubmed_web_search.py : Enthält die Logik zum Durchsuchen von PubMed und zum Abrufen von Artikelinformationen

🔧 Abhängigkeiten

• Python 3.10+

• FastMCP

• asyncio

• Protokollierung

• Anfragen

• beautifulsoup4

🤝 Beitragen

Beiträge sind willkommen! Senden Sie gerne einen Pull Request.

📄 Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert.

⚠️ Haftungsausschluss

Dieses Tool dient ausschließlich Forschungszwecken. Bitte beachten Sie die Nutzungsbedingungen von PubMed und nutzen Sie dieses Tool verantwortungsvoll.