Pubmed MCP

🚀 PubMed MCP Server

PubMed文献の検索と管理を行う包括的なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。このサーバーは、MCPプロトコルを通じて高度な検索機能、引用形式の整形、および研究分析ツールを提供します。

✨ 主な機能

• 高度なPubMed検索：日付範囲、論文タイプ、著者、雑誌、およびMeSH用語を含む複雑なフィルターで検索できます。
• 論文詳細：特定のPMIDの詳細情報（要約、著者、メタデータなど）を取得できます。
• 引用のエクスポート：複数の形式（BibTeX、APA、MLA、Chicago、Vancouver、EndNote、RIS）で引用をエクスポートできます。
• 著者検索：特定の著者による論文を、共著者情報とともに検索できます。
• 関連論文の発見：特定のPMIDに関連する論文を見つけることができます。
• MeSH用語検索：医学主題見出しを検索および探索できます。
• 雑誌分析：特定の雑誌のメトリクスと最近の論文を取得できます。
• 研究トレンドの分析：時間の経過に伴う出版トレンドを分析できます。
• 論文の比較：複数の論文を並べて比較できます。
• キャッシュ機能：パフォーマンス向上のための組み込みキャッシュがあります。
• レート制限：設定可能なレート制限により、APIを適切に使用できます。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.8以上
• NCBI APIキー（無料で登録が必要）
• NCBI API識別用の有効なメールアドレス

クイックスタート

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/your-org/pubmed-mcp.git
   cd pubmed-mcp
   

2. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 環境変数を設定します：

   cp env.example .env
   # .envを編集して、NCBI APIキーとメールアドレスを設定します
   

4. サーバーを起動します：

   python -m src.main
   

開発用インストール

追加ツールを使用した開発用のインストール方法です。

make install-dev

または手動で：

pip install -r requirements.txt
pip install -e .
pip install black isort mypy flake8

📚 ドキュメント

設定

プロジェクトのルートに.envファイルを作成し、以下の変数を設定します。

# 必須
PUBMED_API_KEY=your_ncbi_api_key_here
PUBMED_EMAIL=your.email@example.com

# オプション
CACHE_TTL=300
CACHE_MAX_SIZE=1000
RATE_LIMIT=3.0
LOG_LEVEL=info

NCBI APIキーの取得方法

1. NCBIアカウント設定にアクセスします。
2. サインインするか、新しいアカウントを作成します。
3. 「APIキー管理」に移動します。
4. 新しいAPIキーを作成します。
5. キーを.envファイルにコピーします。

💻 使用例

利用可能なツール

サーバーは以下のMCPツールを提供します。

1. search_pubmed

高度なフィルターオプションでPubMedを検索します。

{
  "query": "machine learning healthcare",
  "max_results": 20,
  "date_range": "5y",
  "article_types": ["Journal Article", "Review"],
  "has_abstract": true
}

2. get_article_details

特定のPMIDの詳細情報を取得します。

{
  "pmids": ["12345678", "87654321"],
  "include_abstracts": true,
  "include_citations": false
}

3. search_by_author

特定の著者による論文を検索します。

{
  "author_name": "Smith J",
  "max_results": 10,
  "include_coauthors": true
}

4. export_citations

様々な形式で引用をエクスポートします。

{
  "pmids": ["12345678"],
  "format": "bibtex",
  "include_abstracts": false
}

5. find_related_articles

特定のPMIDに関連する論文を見つけます。

{
  "pmid": "12345678",
  "max_results": 10
}

6. search_mesh_terms

MeSH用語を使用して検索します。

{
  "term": "Machine Learning",
  "max_results": 20
}

7. analyze_research_trends

時間の経過に伴う出版トレンドを分析します。

{
  "topic": "artificial intelligence",
  "years_back": 5,
  "include_subtopics": false
}

MCPクライアントを使用した使用例

import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

async def main():
    server_params = StdioServerParameters(
        command="python",
        args=["-m", "src.main"]
    )

    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            # セッションを初期化します
            await session.initialize()

            # PubMedを検索します
            result = await session.call_tool(
                "search_pubmed",
                {
                    "query": "COVID-19 vaccines",
                    "max_results": 5,
                    "date_range": "1y"
                }
            )

            print(result.content[0].text)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

🔧 技術詳細

テストの実行

# すべてのテストを実行します
make test

# カバレッジを含めて実行します
make test-coverage

# 特定のテストタイプを実行します
python run_tests.py unit
python run_tests.py integration
python run_tests.py coverage

コードの品質管理

# コードを整形します
make format

# リントを実行します
make lint

# 型チェックを行います
mypy src/

プロジェクト構造

pubmed-mcp/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py              # エントリーポイント
│   ├── server.py            # MCPサーバーの実装
│   ├── models.py            # Pydanticモデル
│   ├── pubmed_client.py     # PubMed APIクライアント
│   ├── tool_handler.py      # ツールリクエストのハンドラー
│   ├── citation_formatter.py # 引用の整形
│   ├── tools.py             # ツールの定義
│   └── utils.py             # ユーティリティ関数
├── tests/                   # テストスイート
├── requirements.txt         # 依存関係
├── setup.py                 # パッケージのセットアップ
├── pyproject.toml          # 最新のPython設定
├── Makefile                # 開発用コマンド
├── Dockerfile              # コンテナのセットアップ
└── README.md               # このファイル

Docker

ビルドと実行

# Dockerイメージをビルドします
make docker-build

# 環境変数を指定して実行します
make docker-run PUBMED_API_KEY=your_key PUBMED_EMAIL=your_email

Docker Compose

version: '3.8'
services:
  pubmed-mcp:
    build: .
    environment:
      - PUBMED_API_KEY=your_key
      - PUBMED_EMAIL=your_email
      - LOG_LEVEL=info
    volumes:
      - ./data:/app/data

📚 詳細ドキュメント

検索パラメータ

• query：PubMed構文を使用した検索クエリ
• max_results：最大結果数（1 - 200）
• sort_order：ソート順（関連性、出版日、著者、雑誌、タイトル）
• date_from/date_to：日付範囲のフィルター
• date_range：事前定義された範囲（1y、5y、10y、all）
• article_types：出版タイプでフィルター
• authors：著者名でフィルター
• journals：雑誌名でフィルター
• mesh_terms：MeSH用語でフィルター
• language：言語フィルター（例：'eng'、'fre'）
• has_abstract：要約付きの論文のみ
• has_full_text：全文付きの論文のみ
• humans_only：人間を対象とした研究のみ

引用形式

• bibtex：BibTeX形式
• apa：APAスタイル
• mla：MLAスタイル
• chicago：Chicagoスタイル
• vancouver：Vancouverスタイル
• endnote：EndNote形式
• ris：RIS形式

貢献の方法

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能ブランチを作成します。
3. 変更を加えます。
4. 新しい機能に対するテストを追加します。
5. テストスイートを実行します。
6. プルリクエストを提出します。

開発ガイドライン

• PEP 8スタイルガイドラインに従います。
• すべての関数に型ヒントを追加します。
• 包括的なテストを書きます。
• 新しい機能に対するドキュメントを更新します。
• 従来のコミットメッセージを使用します。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。

サポート

• 問題の報告：GitHub Issues
• ドキュメント：プロジェクトWiki
• ディスカッション：GitHub Discussions

謝辞

• NCBI E-utilitiesによるPubMed APIアクセス
• Model Context ProtocolによるMCP仕様
• AnthropicによるMCPの開発とサポート

変更履歴

詳細な変更履歴については、CHANGELOG.mdを参照してください。

⚠️ 重要提示

このサーバーには有効なNCBI APIキーが必要であり、NCBIの使用ガイドラインに従う必要があります。APIのレート制限とサービス利用規約を尊重してください。