Europe PMC Literature Search MCP Server

Article MCP 文献搜索服务器

🔬 基于 FastMCP 框架开发的专业文献搜索工具，可与 Claude Desktop、Cherry Studio 等 AI 助手无缝集成

🚀 快速开始

0️⃣ 安装 uv 工具

# 安装 uv（如果尚未安装）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

1️⃣ 安装依赖

方式一：直接使用 PyPI 包（推荐）

# 直接运行，无需安装依赖
uvx article-mcp server

方式二：本地开发环境

# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/gqy20/article-mcp.git
cd article-mcp

# 安装项目依赖
uv sync

# 或使用 pip 安装依赖
pip install fastmcp requests python-dateutil aiohttp markdownify

2️⃣ 启动服务器

使用 PyPI 包（推荐）

# 直接运行 PyPI 包
uvx article-mcp server

本地开发

# 启动 MCP 服务器
uv run main.py server

# 或使用 Python
python main.py server

3️⃣ 配置 AI 客户端

Claude Desktop 配置

编辑 Claude Desktop 配置文件，添加：

方式一：使用 PyPI 包（推荐）

{
  "mcpServers": {
    "article-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "article-mcp",
        "server"
      ],
      "env": {
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      }
    }
  }
}

方式二：本地开发

{
  "mcpServers": {
    "article-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "/path/to/your/article-mcp",
        "main.py",
        "server"
      ],
      "env": {
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      }
    }
  }
}

Cherry Studio 配置

{
  "mcpServers": {
    "article-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "article-mcp",
        "server",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      }
    }
  }
}

4️⃣ 开始使用

配置完成后，重启你的 AI 客户端，即可使用以下功能：

🔍 搜索学术文献 (search_europe_pmc)
📄 获取文献详情 (get_article_details)
📚 获取参考文献 (get_references_by_doi)
🔗 批量处理DOI (batch_enrich_references_by_dois)
📰 搜索arXiv预印本 (search_arxiv_papers)
⭐ 评估期刊质量 (get_journal_quality)
🔗 获取相似文章 (get_similar_articles)
🔗 获取引用文献 (get_citing_articles)
🔄 获取所有关联信息 (get_literature_relations)

📋 完整功能列表

核心搜索工具

工具名称	功能描述	主要参数
`search_europe_pmc`	搜索 Europe PMC 文献数据库（高性能优化版本）	`keyword`, `email`, `start_date`, `end_date`, `max_results`
`get_article_details`	获取特定文献详细信息（高性能优化版本）	`identifier`, `id_type`, `mode`, `include_fulltext`
`search_arxiv_papers`	搜索 arXiv 预印本文献	`keyword`, `email`, `start_date`, `end_date`, `max_results`

参考文献工具

工具名称	功能描述	主要参数
`get_references_by_doi`	通过DOI获取参考文献列表（批量优化版本）	`doi`
`batch_enrich_references_by_dois`	批量补全多个DOI参考文献（超高性能版本）	`dois[]` (最多20个), `email`
`get_similar_articles`	获取相似文章推荐（基于PubMed相关文章算法）	`identifier`, `id_type`, `email`, `max_results`
`get_citing_articles`	获取引用该文献的文章	`identifier`, `id_type`, `max_results`, `email`
`get_literature_relations`	获取文献的所有关联信息	`identifier`, `id_type`, `max_results`

质量评估工具

工具名称	功能描述	主要参数
`get_journal_quality`	获取期刊影响因子、分区等	`journal_name`, `secret_key`
`evaluate_articles_quality`	批量评估文献期刊质量	`articles[]`, `secret_key`

⚡ 性能特性

🚀 高性能并行处理 - 比传统方法快 30-50%
💾 智能缓存机制 - 24小时本地缓存，避免重复请求
🔄 批量处理优化 - 支持最多20个DOI同时处理
🛡️ 自动重试机制 - 网络异常自动重试
📊 详细性能统计 - 实时监控API调用情况

🔧 高级配置

环境变量

export PYTHONUNBUFFERED=1     # 禁用Python输出缓冲
export UV_LINK_MODE=copy      # uv链接模式(可选)
export EASYSCHOLAR_SECRET_KEY=your_secret_key  # EasyScholar API密钥(可选)

MCP 配置集成 (v0.1.1 新功能)

现在支持从 MCP 客户端配置文件中读取 EasyScholar API 密钥，无需通过环境变量传递。

Claude Desktop 配置

编辑 ~/.config/claude-desktop/config.json 文件：

{
  "mcpServers": {
    "article-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["article-mcp", "server"],
      "env": {
        "PYTHONUNBUFFERED": "1",
        "EASYSCHOLAR_SECRET_KEY": "your_easyscholar_api_key_here"
      }
    }
  }
}

密钥优先级

MCP配置文件中的密钥（最高优先级）
函数参数中的密钥
环境变量中的密钥

支持的工具

get_journal_quality - 获取期刊质量评估信息
evaluate_articles_quality - 批量评估文献的期刊质量

配置完成后重启 MCP 客户端即可生效。

传输模式

# STDIO 模式 (推荐用于桌面AI客户端)
uv run main.py server --transport stdio

# SSE 模式 (用于Web应用)
uv run main.py server --transport sse --host 0.0.0.0 --port 9000

# HTTP 模式 (用于API集成)
uv run main.py server --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 9000

API 限制与优化

Crossref API: 50 requests/second (建议提供邮箱获得更高限额)
Europe PMC API: 1 request/second (保守策略)
arXiv API: 3 seconds/request (官方限制)

🛠️ 开发与测试

运行测试

# 运行功能测试
uv run main.py test

# 查看项目信息
uv run main.py info

# 或使用 PyPI 包
uvx article-mcp info

故障排除

问题	解决方案
`cannot import name 'hdrs' from 'aiohttp'`	运行 `uv sync --upgrade` 更新依赖
`MCP服务器启动失败`	检查路径配置，确保使用绝对路径
`API请求失败`	提供邮箱地址，检查网络连接
`找不到uv命令`	使用完整路径：`~/.local/bin/uv`

项目结构

article-mcp/
├── main.py              # 主入口文件
├── pyproject.toml       # 项目配置文件
├── README.md            # 项目文档
├── src/                 # 核心服务模块
│   ├── europe_pmc.py    # Europe PMC API 接口
│   ├── reference_service.py  # 参考文献服务
│   ├── pubmed_search.py # PubMed 搜索服务
│   ├── similar_articles.py   # 相似文章获取
│   ├── arxiv_search.py  # arXiv 搜索服务
│   ├── literature_relation_service.py  # 文献关联服务
│   └── resource/        # 资源文件目录
│       └── journal_info.json  # 期刊信息缓存
└── tool_modules/        # 工具模块
    ├── search_tools.py       # 搜索工具
    ├── article_detail_tools.py  # 文献详情工具
    ├── reference_tools.py    # 参考文献工具
    ├── relation_tools.py     # 关联文献工具
    └── quality_tools.py      # 期刊质量工具

📄 返回数据格式

每篇文献包含以下标准字段：

{
  "pmid": "文献ID",
  "title": "文献标题",
  "authors": ["作者1", "作者2"],
  "journal_name": "期刊名称",
  "publication_date": "发表日期",
  "abstract": "摘要",
  "doi": "DOI标识符",
  "pmid_link": "文献链接"
}

📦 发布包管理

PyPI 包发布

项目已发布到 PyPI，支持通过 uvx 命令直接运行：

# 从PyPI安装后直接运行（推荐）
uvx article-mcp server

# 或先安装后运行
pip install article-mcp
article-mcp server

# 本地开发测试
uvx --from . article-mcp server

配置说明

有三种推荐的配置方式：

🥇 方案1：使用 PyPI 包（推荐）

这是最简单和推荐的方式，直接使用已发布的 PyPI 包：

{
  "mcpServers": {
    "article-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "article-mcp",
        "server"
      ],
      "env": {
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      }
    }
  }
}

🥈 方案2：本地开发

如果您想运行本地代码或进行开发：

{
  "mcpServers": {
    "article-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "main.py",
        "server"
      ],
      "env": {
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      }
    }
  }
}

🥉 方案3：Cherry Studio 配置

针对 Cherry Studio 的特定配置：

{
  "mcpServers": {
    "article-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "article-mcp",
        "server",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      }
    }
  }
}

发布说明

PyPI 包名: article-mcp
版本管理: 统一使用语义化版本控制
自动更新: 使用 @latest 标签确保获取最新版本

📜 许可证

本项目遵循 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件。

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

Fork 项目
创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
打开 Pull Request

📞 支持

📧 提交 Issue：GitHub Issues
📚 文档：查看 README 和源代码注释
💬 讨论：GitHub Discussions

📖 使用示例

搜索 Europe PMC 文献

{
  "keyword": "machine learning cancer detection",
  "start_date": "2020-01-01",
  "end_date": "2024-12-31",
  "max_results": 20
}

获取文献详情（通过PMID）

{
  "identifier": "12345678",
  "id_type": "pmid"
}

获取文献详情（通过DOI）

{
  "identifier": "10.1000/xyz123",
  "id_type": "doi"
}

获取文献详情（通过PMCID）

{
  "identifier": "PMC1234567",
  "id_type": "pmcid"
}

获取文献详情（异步模式）

{
  "identifier": "12345678",
  "id_type": "pmid",
  "mode": "async"
}

批量获取参考文献

{
  "dois": [
    "10.1126/science.adf6218",
    "10.1038/s41586-020-2649-2",
    "10.1056/NEJMoa2034577"
  ],
  "email": "your.email@example.com"
}

期刊质量评估

{
  "journal_name": "Nature",
  "secret_key": "your_easyscholar_key"
}

获取文献的所有关联信息

{
  "identifier": "10.1000/xyz123",
  "id_type": "doi",
  "max_results": 10
}

Deploy Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - not found

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

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A professional literature search tool built on FastMCP framework that enables AI assistants to search academic literature from Europe PMC, retrieve article details, and analyze journal quality with seamless integration into Claude Desktop and Cherry Studio.

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