pubmed-mcp-server by masa061580 - MCP Server

Enhanced PubMed Search MCP Server

医学文献検索のための高機能MCPサーバー - 完全セットアップガイド

📖 概要

このMCP（Model Context Protocol）サーバーは、PubMedおよびPubMed Central（PMC）での医学文献検索を強化し、研究者や医療従事者が効率的に文献を検索・管理できるツールです。

🌟 主要機能

🔬 拡張PubMed検索

完全な要約取得: efetchを使用した詳細な要約の取得
MeSH用語抽出: 医学件名標目（MeSH）の自動抽出
キーワード抽出: 論文のキーワードを自動取得
オープンアクセス検出: フルテキストが利用可能な論文の識別

📖 PMCフルテキスト検索

オープンアクセス論文: PMCで利用可能なフルテキスト論文の検索
フルテキスト内検索: タイトルや要約だけでなく、本文も検索対象

💾 データベース機能

検索結果の保存: SQLiteデータベースによる永続化（最大500件）
検索履歴管理: 過去の検索結果の管理と再取得
ページネーション: 大量の検索結果の効率的な表示

🔍 詳細情報取得

完全要約取得: 特定のPMIDの詳細情報取得（数値・文字列両対応）
DOI・PMCIDサポート: 各種識別子による論文特定

🚀 完全セットアップガイド

ステップ1: Pythonのインストール

Windows環境の場合

Python公式サイトからダウンロード
- Python公式サイトにアクセス
- 「Download Python 3.11.x」ボタンをクリック（3.8以上であれば動作）
インストール実行
- ダウンロードしたインストーラーを実行
- ⚠️ 重要: 「Add Python to PATH」にチェックを入れる
- 「Install Now」をクリック

インストール確認

# コマンドプロンプトまたはPowerShellで実行
python --version
pip --version

macOS環境の場合

Homebrewを使用（推奨）

# Homebrewのインストール（未インストールの場合）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# Pythonのインストール
brew install python

または公式インストーラー
- Python公式サイトからmacOS版をダウンロード

ステップ2: 必要なPythonパッケージのインストール

# 必要なパッケージをインストール
pip install fastmcp httpx

ステップ3: プロジェクトファイルの準備

作業ディレクトリの作成

# 任意の場所にプロジェクトフォルダを作成
mkdir "/path/to/your/pubmed-mcp-server"
cd "/path/to/your/pubmed-mcp-server"

GitHubからファイルをダウンロード

# Gitクローン（推奨）
git clone https://github.com/your-username/pubmed-mcp-server.git
cd pubmed-mcp-server

# または、ZIPファイルをダウンロードして解凍

ファイル構成の確認

pubmed-mcp-server/
├── pubmed.py          # メインのPythonスクリプト
├── README.md          # このファイル
└── requirements.txt   # 依存関係リスト

ステップ4: Claude Desktopの設定

4-1. Claude Desktop設定ファイルの場所

Windows:

%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

macOS:

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

4-2. 設定ファイルの編集

設定ファイルを開き、以下のJSON設定を追加してください：

⚠️ Windowsでは必ずPythonの絶対パスを指定してください

{
  "mcpServers": {
    "pubmed": {
      "command": "C:\\Users\\YourName\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python311\\python.exe",
      "args": ["/path/to/your/pubmed-mcp-server/pubmed.py"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/path/to/your/pubmed-mcp-server"
      }
    }
  }
}

⚠️ 重要な注意点:

Windows: Pythonの絶対パスが必要（pythonコマンドでは動作しません）
macOS/Linux: python3またはpythonコマンドが使用可能
パスは必ずあなたの環境に合わせて変更してください
Windowsの場合、バックスラッシュ(\)は二重にする：\\

4-3. 設定例（環境別）

Windows環境:

{
  "mcpServers": {
    "pubmed": {
      "command": "C:\\Users\\YourName\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python311\\python.exe",
      "args": ["C:\\path\\to\\your\\pubmed-mcp-server\\pubmed.py"]
    }
  }
}

macOS環境:

{
  "mcpServers": {
    "pubmed": {
      "command": "python3",
      "args": ["/Users/YourName/path/to/pubmed-mcp-server/pubmed.py"]
    }
  }
}

Linux環境:

{
  "mcpServers": {
    "pubmed": {
      "command": "python3",
      "args": ["/home/username/path/to/pubmed-mcp-server/pubmed.py"]
    }
  }
}

4-4. Pythonパスの確認方法

Windows:

# Pythonのインストール場所を確認
where python
# または
py -c "import sys; print(sys.executable)"

macOS/Linux:

# Pythonのインストール場所を確認
which python3
# または
python3 -c "import sys; print(sys.executable)"

ステップ5: 動作確認

Claude Desktopを再起動
- アプリケーションを完全に終了
- 再度起動
接続確認
- Claude Desktopでチャットを開始
- 左下に「🔧」アイコンが表示されることを確認
基本テスト
```
search_pubmed("COVID-19 vaccine", 5)
```

💡 利用可能な機能

1. PubMed検索 (`search_pubmed`)

基本的な使用法:

search_pubmed("covid vaccine", 10)

高度な検索構文:

シンプル検索: "covid vaccine"
フィールド指定: "CRISPR"[Title]
日付範囲: "therapy AND 2023[Date - Publication]"
複合検索: "gene therapy OR gene editing"
著者検索: "Smith J"[Author]
ジャーナル指定: "Nature"[Journal]

パラメータ:

query: 検索クエリ（必須）
max_results: 最大結果数（デフォルト: 10、最大: 500）

2. PMCフルテキスト検索 (`search_pmc_fulltext`)

使用法:

search_pmc_fulltext("machine learning medical imaging", 20)

オープンアクセス論文のフルテキストを検索します。

3. 保存された検索結果の取得 (`retrieve_pubmed_results`)

使用法:

retrieve_pubmed_results(search_id=1, page=1, results_per_page=10)

パラメータ:

search_id: 検索ID（必須）
page: ページ番号（デフォルト: 1）
results_per_page: ページあたりの結果数（デフォルト: 10、最大: 50）

4. 検索履歴の表示 (`list_pubmed_searches`)

使用法:

list_pubmed_searches()

過去の検索履歴と保存された結果の一覧を表示します。

5. 完全要約の取得 (`get_full_abstract`)

✅ 改善版 - 数値と文字列の両方に対応:

# どちらの形式でも動作します
get_full_abstract(35504917)      # 数値形式
get_full_abstract("35504917")    # 文字列形式

6. 使用方法のヘルプ (`get_abstract_help`)

使用法:

get_abstract_help()

get_full_abstract機能の使用方法と例を表示します。

📊 検索結果の形式

各論文の検索結果には以下の情報が含まれます：

**Title:** CRISPR-Cas9遺伝子編集技術の医療応用
**Authors:** 田中太郎, 佐藤花子, 山田次郎
**Journal:** Nature Medicine (2023 Dec)
**PMID:** 12345678 | **PMCID:** PMC9876543 | **DOI:** 10.1038/s41591-023-12345-6
**Abstract:** CRISPR-Cas9技術は...
🔓 **Full Text Available:** https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9876543/
✅ **Open Access**
**PubMed Link:** https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/
**Keywords:** CRISPR-Cas9, 遺伝子編集, 治療
**MeSH Terms:** Gene Editing, CRISPR-Cas Systems, Therapeutic Applications

🗃️ データベース構造

searchesテーブル

カラム	型	説明
id	INTEGER	主キー
query	TEXT	検索クエリ
search_type	TEXT	検索タイプ（pubmed/pmc）
timestamp	TEXT	検索日時
result_count	INTEGER	取得結果数
total_found	INTEGER	総検索結果数

articlesテーブル

カラム	型	説明
id	INTEGER	主キー
search_id	INTEGER	検索ID（外部キー）
pmid	TEXT	PubMed識別子
pmcid	TEXT	PMC識別子
title	TEXT	タイトル
authors	TEXT	著者
journal	TEXT	ジャーナル
pub_date	TEXT	発行日
doi	TEXT	DOI
abstract	TEXT	要約
keywords	TEXT	キーワード
mesh_terms	TEXT	MeSH用語
is_open_access	BOOLEAN	オープンアクセス
pmc_available	BOOLEAN	PMC利用可能

データベースファイルの場所:

Windows: C:\Users\[ユーザー名]\AppData\Local\AnthropicClaude\app-x.x.x\enhanced_pubmed_searches.db
macOS: ~/Library/Application Support/AnthropicClaude/app-x.x.x/enhanced_pubmed_searches.db
Linux: ~/.config/AnthropicClaude/app-x.x.x/enhanced_pubmed_searches.db

🔧 トラブルシューティング

よくある問題と解決方法

1. "python: command not found"エラー

原因: Pythonがインストールされていないか、PATHが設定されていない 解決法:

Pythonを再インストールし、「Add to PATH」にチェック
または、設定でpython3を使用

2. "ModuleNotFoundError: No module named 'fastmcp'"

原因: 必要なパッケージがインストールされていない 解決法:

pip install fastmcp httpx

3. Claude DesktopでMCPサーバーが認識されない

原因: 設定ファイルの書式エラーまたはパスの間違い 解決法:

JSONの書式を確認（カンマ、括弧の位置）
ファイルパスを絶対パスで指定
Windows: Pythonの絶対パスを使用（pythonコマンドは不可）
Claude Desktopを完全に再起動

4. "Invalid PMID format"エラー

原因: PMIDが正しい形式ではない 解決法:

PMIDは8桁の数値であることを確認
数値形式（12345678）または文字列形式（"12345678"）で入力

5. 検索結果が表示されない

原因: ネットワーク接続またはNCBI APIの問題 解決法:

インターネット接続を確認
しばらく時間をおいて再試行

ログの確認方法

Windows:

# コマンドプロンプトで実行:
"C:\Users\YourName\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe" "C:\path\to\your\pubmed-mcp-server\pubmed.py"

macOS/Linux:

# ターミナルで実行:
python3 /path/to/your/pubmed-mcp-server/pubmed.py

🌐 API制限と配慮事項

NCBI API制限

レート制限: 3リクエスト/秒（自動的に制御）
タイムアウト: 30秒
User-Agent: 適切なUser-Agentヘッダーを設定

エラーハンドリング

接続エラー: ネットワーク問題への対応
API制限: レート制限の自動調整
データ解析エラー: XMLパース失敗時の処理

📝 使用例

基本的なCOVID-19ワクチン研究の検索

result = search_pubmed("COVID-19 vaccine efficacy", 15)

特定ジャーナルでの2023年の研究

result = search_pubmed("cancer immunotherapy AND 2023[Date - Publication] AND Nature[Journal]", 10)

PMCでのフルテキスト検索

result = search_pmc_fulltext("artificial intelligence medical diagnosis", 20)

保存された検索結果の取得

searches = list_pubmed_searches()  # 検索履歴の確認
result = retrieve_pubmed_results(search_id=3, page=2)  # 特定検索の2ページ目

特定論文の詳細情報取得

# 両方の形式が利用可能
abstract = get_full_abstract(35504917)     # 数値形式
abstract = get_full_abstract("35504917")   # 文字列形式

📄 ライセンス

このプロジェクトはオープンソースです。研究および教育目的での使用を想定しています。

⚠️ 免責事項

この検索結果は情報提供のみを目的としており、医学的助言とみなすべきではありません。医学的な懸念については、医療従事者にご相談ください。

🤝 貢献

バグ報告や機能改善の提案は歓迎します。

📈 更新履歴

v1.2 (最新)

get_full_abstract機能の改善（数値・文字列の両方に対応）
get_abstract_helpヘルプ機能の追加
最大保存件数を500件に拡張
エラーハンドリングの改善

v1.1

完全な要約取得機能の追加
PMC統合の実装
MeSH用語とキーワードの抽出
データベース機能の強化
エラーハンドリングの改善

v1.0

基本的なPubMed検索機能
初期リリース

📞 サポート

問題が発生した場合は、以下を確認してください：

Pythonのバージョン: 3.8以上
必要パッケージ: pip listで確認
設定ファイル: JSON形式が正しいか
ファイルパス: 絶対パスで正確に指定
Claude Desktopの再起動: 設定変更後は必須

これで完全なセットアップと使用が可能になります！🎉

masa061580/pubmed-mcp-server

Enhanced PubMed Search MCP Server

📖 概要

🌟 主要機能

🔬 拡張PubMed検索

📖 PMCフルテキスト検索

💾 データベース機能

🔍 詳細情報取得

🚀 完全セットアップガイド

ステップ1: Pythonのインストール

Windows環境の場合

macOS環境の場合

ステップ2: 必要なPythonパッケージのインストール

ステップ3: プロジェクトファイルの準備

ステップ4: Claude Desktopの設定

4-1. Claude Desktop設定ファイルの場所

4-2. 設定ファイルの編集

4-3. 設定例（環境別）

4-4. Pythonパスの確認方法

ステップ5: 動作確認

💡 利用可能な機能

1. PubMed検索 (search_pubmed)

2. PMCフルテキスト検索 (search_pmc_fulltext)

3. 保存された検索結果の取得 (retrieve_pubmed_results)

4. 検索履歴の表示 (list_pubmed_searches)

5. 完全要約の取得 (get_full_abstract)

6. 使用方法のヘルプ (get_abstract_help)

📊 検索結果の形式

🗃️ データベース構造

searchesテーブル

articlesテーブル

🔧 トラブルシューティング

よくある問題と解決方法

1. "python: command not found"エラー

2. "ModuleNotFoundError: No module named 'fastmcp'"

3. Claude DesktopでMCPサーバーが認識されない

4. "Invalid PMID format"エラー

5. 検索結果が表示されない

ログの確認方法

🌐 API制限と配慮事項

NCBI API制限

エラーハンドリング

📝 使用例

基本的なCOVID-19ワクチン研究の検索

特定ジャーナルでの2023年の研究

PMCでのフルテキスト検索

保存された検索結果の取得

特定論文の詳細情報取得

📄 ライセンス

⚠️ 免責事項

🤝 貢献

📈 更新履歴

v1.2 (最新)

v1.1

v1.0

📞 サポート

1. PubMed検索 (`search_pubmed`)

2. PMCフルテキスト検索 (`search_pmc_fulltext`)

3. 保存された検索結果の取得 (`retrieve_pubmed_results`)

4. 検索履歴の表示 (`list_pubmed_searches`)

5. 完全要約の取得 (`get_full_abstract`)

6. 使用方法のヘルプ (`get_abstract_help`)