BioMCP: 生物医学模型上下文协议

BioMCP 是一个开源工具包（MIT 许可），赋予AI助手和代理专门的生物医学知识。它遵循模型上下文协议（MCP）构建，连接AI系统到权威的生物医学数据源，使它们能够精确而深入地回答关于临床试验、科学文献和基因变异的问题。

MCPHub 认证

BioMCP 已经通过了 MCPHub 的认证。此认证确保 BioMCP 遵循最佳实践来实现模型上下文协议，并提供可靠的生物医学数据访问。

为什么选择 BioMCP？

虽然大型语言模型具有广泛的通用知识，但它们通常缺乏特定领域的信息或无法访问最新的资源。BioMCP 通过以下方式弥合了生物医学领域的这一差距：

• 提供对临床试验、生物医学文献和基因变异的结构化访问
• 允许对专用数据库进行自然语言查询，无需了解其特定语法
• 支持通过一致接口进行生物医学研究工作流程
• 作为 AI 助手和代理的MCP 服务器

生物医学数据源

BioMCP 集成了多个生物医学数据源：

文献来源

• PubTator3/PubMed - 同行评审的生物医学文献，带有实体注释
• bioRxiv/medRxiv - 生物学和健康科学的预印本服务器
• Europe PMC - 包括预印本的开放科学平台

临床及基因组来源

• ClinicalTrials.gov - 临床试验注册和结果数据库
• NCI 临床试验搜索 API - 国家癌症研究所整理的癌症试验数据库
  • 高级搜索过滤器（生物标志物、先前治疗、脑转移）
  • 组织和干预数据库
  • 疾病词汇表及其同义词
• BioThings Suite - 综合生物医学数据 API：
  • MyVariant.info - 整合的遗传变异注释
  • MyGene.info - 实时基因注释和信息
  • MyDisease.info - 疾病本体论和同义词信息
  • MyChem.info - 药物/化学物质注释和属性
• TCGA/GDC - 癌症基因组图谱用于癌症变异数据
• 1000 Genomes - 通过 Ensembl 获取的人群频率数据
• cBioPortal - 带有突变发生数据的癌症基因组门户
• OncoKB - 用于临床变异解释的精准肿瘤学知识库（演示服务器包括 BRAF、ROS1、TP53）
  • 治疗意义和 FDA 批准的治疗方法
  • 致癌性和突变效应注释
  • 无需身份验证即可立即使用

监管及安全来源

• OpenFDA - FDA 监管和安全数据：
  • 药物不良事件 (FAERS) - 药物上市后安全性报告
  • 药物标签 (SPL) - 官方处方信息
  • 设备事件 (MAUDE) - 医疗设备不良事件，带有基因组设备过滤器

可用的 MCP 工具

BioMCP 提供了 24 种专门用于生物医学研究的工具：

核心工具（3）

1. 思考工具（始终先使用！）

关键：think 工具必须是任何生物医学研究任务的第一步。

# 使用顺序思考开始分析
think(
    thought="分解关于黑色素瘤中 BRAF 突变的查询...",
    thoughtNumber=1,
    totalThoughts=3,
    nextThoughtNeeded=True
)

顺序思考工具有助于：

• 系统地分解复杂的生物医学问题
• 规划多步骤的研究方法
• 追踪推理进度
• 确保全面分析

2. 搜索工具

搜索工具支持两种模式：

统一查询语言（推荐）

使用 query 参数和结构化的字段语法进行强大的跨域搜索：

# 简单的自然语言
search(query="BRAF 黑色素瘤")

# 特定字段搜索
search(query="gene:BRAF AND trials.condition:melanoma")

# 复杂查询
search(query="gene:BRAF AND variants.significance:pathogenic AND articles.date:>2023")

# 获取可搜索字段的模式
search(get_schema=True)

# 解释查询如何被解析
search(query="gene:BRAF", explain_query=True)

支持的字段：

• 跨域：gene:, variant:, disease:
• 试验：trials.condition:, trials.phase:, trials.status:, trials.intervention:
• 文章：articles.author:, articles.journal:, articles.date:
• 变异：variants.significance:, variants.rsid:, variants.frequency:

基于域的搜索

使用 domain 参数和特定过滤器：

# 搜索文章（包括自动集成 cBioPortal）
search(domain="article", genes=["BRAF"], diseases=["melanoma"])

# 使用突变特异性 cBioPortal 数据搜索
search(domain="article", genes=["BRAF"], keywords=["V600E"])
search(domain="article", genes=["SRSF2"], keywords=["F57*"])  # 通配符模式

# 搜索试验
search(domain="trial", conditions=["肺癌"], phase="3")

# 搜索变异
search(domain="variant", gene="TP53", significance="pathogenic")

注意：当使用基因参数搜索文章时，会自动包含 cBioPortal 数据：

• 基因级别的总结显示了癌症研究中的突变频率
• 特定突变的搜索（例如，“V600E”）显示了研究级别的发生数据
• 癌症类型会从 cBioPortal API 动态解析

3. 获取工具

获取单篇文章、试验或变异的全部细节：

# 获取文章详情（支持 PMID 和 DOI）
fetch(domain="article", id="34567890")  # PMID
fetch(domain="article", id="10.1101/2024.01.20.23288905")  # DOI

# 获取所有部分的试验详情
fetch(domain="trial", id="NCT04280705", detail="all")

# 获取变异详情
fetch(domain="variant", id="rs113488022")

特定域选项：

• 文章：detail="full" 如果可用则检索全文
• 试验：detail 可以是 "protocol", "locations", "outcomes", "references", 或 "all"
• 变异：始终返回全部细节

单独工具（21）

对于希望直接访问特定功能的用户，BioMCP 还提供了 21 种单独的工具：

文章工具（2）

• article_searcher：搜索 PubMed/PubTator3 和预印本
• article_getter：获取详细的文章信息（支持 PMID 和 DOI）

试验工具（5）

• trial_searcher：搜索 ClinicalTrials.gov 或 NCI CTS API（通过 source 参数）
• trial_getter：从任一来源获取所有试验详情
• trial_protocol_getter：仅获取协议信息（ClinicalTrials.gov）
• trial_references_getter：获取试验出版物（ClinicalTrials.gov）
• trial_outcomes_getter：获取结果测量和结果（ClinicalTri