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医学预印本MCP服务器

医学预印本MCP服务器

作者:JackKuo6666 星标更新:2025-03-18

项目介绍

medRxiv MCP Server

smithery 徽章

🔍 允许AI助手通过简单的MCP接口搜索和访问medRxiv论文。

medRxiv MCP Server通过模型上下文协议(MCP)在AI助手与medRxiv预印本库之间提供了一个桥梁。它允许AI模型以编程方式搜索健康科学领域的预印本并访问其内容。

🤝 贡献 • 📝 报告错误

✨ 核心功能

  • 🔎 论文搜索:使用自定义搜索字符串或高级搜索参数查询medRxiv论文 ✅
  • 🚀 高效检索:快速访问论文元数据 ✅
  • 📊 元数据访问:通过DOI获取特定论文的详细元数据 ✅
  • 📊 研究支持:促进健康科学领域的研究和分析 ✅
  • 📄 论文访问:下载并阅读论文内容 📝
  • 📋 论文列表:查看所有已下载的论文 📝
  • 🗃️ 本地存储:论文保存在本地以加快访问速度 📝
  • 📝 研究提示:一套专门用于论文分析的提示 📝

🚀 快速开始

通过Smithery安装

要通过Smithery自动安装medRxiv Server for Claude Desktop:

claude

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/medrxiv-mcp-server --client claude --config "{}"

Cursor

将以下内容粘贴到设置 → Cursor 设置 → MCP → 添加新服务器:

  • Mac/Linux
npx -y @smithery/cli@latest run @JackKuo666/medrxiv-mcp-server --client cursor --config "{}" 

Windsurf

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/medrxiv-mcp-server --client windsurf --config "{}"

CLine

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/medrxiv-mcp-server --client cline --config "{}"

手动安装

使用uv进行安装:

uv tool install medRxiv-mcp-server

对于开发:

# 克隆并设置开发环境
git clone https://github.com/JackKuo666/medRxiv-MCP-Server.git
cd medRxiv-MCP-Server

# 创建并激活虚拟环境
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt

📊 使用方法

启动MCP服务器:

python medrxiv_server.py

一旦服务器运行,您可以在您的AI助手或应用程序中使用提供的MCP工具。这里有一些如何使用这些工具的例子:

示例1:使用关键词搜索论文

result = await mcp.use_tool("search_medrxiv_key_words", {
    "key_words": "COVID-19疫苗效力",
    "num_results": 5
})
print(result)

示例2:执行高级搜索

result = await mcp.use_tool("search_medrxiv_advanced", {
    "term": "COVID-19",
    "author1": "MacLachlan",
    "start_date": "2020-01-01",
    "end_date": "2023-12-31",
    "num_results": 3
})
print(result)

示例3:获取特定论文的元数据

result = await mcp.use_tool("get_medrxiv_metadata", {
    "doi": "10.1101/2025.03.09.25323517"
})
print(result)

这些示例展示了如何使用由medRxiv MCP Server提供的三个主要工具。根据您的具体需求调整参数。

🛠 MCP工具

medRxiv MCP Server提供了以下工具:

search_medrxiv_key_words

使用关键词在medRxiv上搜索文章。

参数:

  • key_words (str): 搜索查询字符串
  • num_results (int, 可选): 返回的结果数量(默认值:10)

返回值: 包含文章信息的字典列表

search_medrxiv_advanced

在medRxiv上执行高级搜索。

参数:

  • term (str, 可选): 通用搜索词
  • title (str, 可选): 在标题中搜索
  • author1 (str, 可选): 第一作者
  • author2 (str, 可选): 第二作者
  • abstract_title (str, 可选): 在摘要和标题中搜索
  • text_abstract_title (str, 可选): 在全文、摘要和标题中搜索
  • section (str, 可选): medRxiv的部分
  • start_date (str, 可选): 搜索范围的起始日期(格式:YYYY-MM-DD)
  • end_date (str, 可选): 搜索范围的结束日期(格式:YYYY-MM-DD)
  • num_results (int, 可选): 返回的结果数量(默认值:10)

返回值: 包含文章信息的字典列表

get_medrxiv_metadata

使用DOI获取medRxiv文章的元数据。

参数:

  • doi (str): 文章的DOI

返回值: 包含文章元数据的字典

使用Claude Desktop

将此配置添加到您的claude_desktop_config.json中:

(Mac OS)

{
  "mcpServers": {
    "medrxiv": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "medrxiv-mcp-server"]
      }
  }
}

(Windows版本):

{
  "mcpServers": {
    "medrxiv": {
      "command": "C:\\Users\\YOUR_USERNAME\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python311\\python.exe",
      "args": [
        "-m",
        "medrxiv-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

使用Cline

{
  "mcpServers": {
    "medrxiv": {
      "command": "bash",
      "args": [
        "-c",
        "source /home/YOUR/PATH/mcp-server-medRxiv/.venv/bin/activate && python /home/YOUR/PATH/mcp-server-medRxiv/medrxiv_server.py"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

重启Claude Desktop后,将可用以下功能:

搜索论文

您可以要求Claude使用如下查询搜索medRxiv中的论文:

你能搜索最近关于基因组学的论文吗?

搜索将返回匹配论文的基本信息,包括:

• 论文标题

• 作者

• DOI

获取论文详情

一旦您有了DOI,可以要求更多细节:

你能展示论文10.1101/003541的详情吗?

这将返回:

• 完整论文标题

• 作者

• 发表日期

• 论文摘要

• 可用格式链接(PDF/HTML)

📝 待办事项

download_paper

下载论文并保存到本地。

read_paper

读取已下载论文的内容。

list_papers

列出所有已下载的论文。

📝 研究提示

该服务器提供专门的提示来帮助分析学术论文:

论文分析提示

一个全面的工作流程,只需提供论文ID即可分析学术论文:

result = await call_prompt("deep-paper-analysis", {
    "paper_id": "2401.12345"
})

这个提示包括:

  • 使用可用工具(list_papers, download_paper, read_paper, search_papers)的详细说明
  • 系统化的论文分析工作流程
  • 全面的分析结构涵盖:
    • 执行摘要
    • 研究背景
    • 方法论分析
    • 结果评估
    • 实践和理论影响
    • 未来研究方向
    • 更广泛的影响

📁 项目结构

  • medrxiv_server.py: 主要的MCP服务器实现,使用FastMCP
  • medrxiv_web_search.py: 包含用于搜索medRxiv的网络抓取逻辑

🔧 依赖项

  • Python 3.10+
  • FastMCP
  • asyncio
  • logging
  • requests(用于网络抓取,在medrxiv_web_search.py中使用)
  • beautifulsoup4(用于网络抓取,在medrxiv_web_search.py中使用)

您可以使用以下命令安装所需的依赖项:

pip install FastMCP requests beautifulsoup4

🤝 贡献

欢迎贡献!请随时提交Pull Request。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。

🙏 致谢

本项目受到arxiv-mcp-server项目的启发并在此基础上构建。

⚠️ 免责声明

此工具仅用于研究目的。请尊重medRxiv的服务条款,并负责任地使用此工具。