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生物医学APINCBIPubMedBLASTPubChem数据分析SQL查询LLM工具

项目简介

NCBI Entrez MCP Server是一个功能强大的后端服务，旨在通过Model Context Protocol (MCP) 标准化接口，让大型语言模型（LLM）客户端能够轻松访问和利用美国国家生物技术信息中心（NCBI）的丰富生物医学数据。它集成了E-utilities（如PubMed、Gene、Protein）、BLAST序列比对、PubChem化学信息和PMC全文文章等服务，并提供了先进的数据暂存功能，允许用户对暂存的数据执行复杂的SQL查询。

主要功能点

  • 全面的NCBI数据访问: 轻松获取PubMed上的医学文献、Gene数据库的基因信息、Protein数据库的蛋白质序列，以及Nucleotide数据库的核酸序列等。
  • 智能搜索与比对: 支持文本搜索以查找相关文献和数据记录，还能提交生物序列进行BLAST比对，找出相似的基因或蛋白质。
  • 化学与文章信息: 访问PubChem中的化学分子性质、生物活性数据，并获取PMC上的开放获取全文文章及生成规范的引文。
  • 大型数据处理: 自动将您查询到的庞大数据集（例如上百篇文献或基因序列）智能地暂存到一个临时的关系型数据库中，避免一次性传输过多的原始数据。
  • 数据深度分析: 对暂存的数据使用标准SQL语句进行查询，如同操作普通数据库一样，可以进行筛选、排序、聚合统计，满足高级分析需求。
  • AI助手友好接口: 遵循MCP标准协议，使得AI助手（如大型语言模型）能够理解并自动调用这些功能，获取所需信息并进行数据处理。
  • 高效通信支持: 提供多种数据传输方式（如流式HTTP和SSE），确保AI助手与服务器之间的数据交换快速且稳定。
  • 状态与能力声明: 服务器能向AI助手说明自己能做什么，提供哪些数据访问权限，并管理用户会话状态。

安装步骤

  1. 克隆仓库: 在您的本地机器上，打开终端并运行以下命令，将项目仓库克隆到本地： 
    git clone https://github.com/QuentinCody/entrez-mcp-server
cd entrez-mcp-server
  2. 安装依赖: 进入项目目录后，安装所有必要的Node.js依赖： 
    npm install
  3. 启动服务器: 运行以下命令启动MCP服务器： 
    npm start
    服务器将在默认端口启动。

服务器配置（供MCP客户端使用）

MCP客户端（如Claude Desktop或Cloudflare AI Playground）需要配置MCP服务器的连接信息。以下是一个配置示例，请根据您的部署环境调整服务器URL：

{
  "mcpServers": {
    "ncbi-entrez": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "http://localhost:8787/sse"  // 如果在本地运行，请使用此URL。
                                     // 如果已部署到Cloudflare Workers，请替换为实际的服务器URL，例如：
                                     // "https://remote-mcp-server-authless.your-account.workers.dev/sse"
      ]
    }
  }
}
  • '"ncbi-entrez"': 这是您给MCP服务器起的名称，客户端会用此名称引用该服务器。
  • '"command"': 运行MCP代理的命令，通常是'"npx"'。
  • '"args"': 代理的参数列表。
    • 第一个参数'"mcp-remote"': 用于连接远程MCP服务器的工具。
    • 第二个参数'"http://localhost:8787/sse"': 您的MCP服务器的实际访问地址。请根据您的具体部署情况进行选择和替换。

基本使用方法

  1. 连接MCP客户端: 根据上述“服务器配置”说明，将此MCP服务器添加到您选择的MCP客户端（如Claude Desktop或Cloudflare AI Playground）。
  2. 获取API Key（可选，推荐）： 为了获得更快的API请求速率限制（从3次/秒提升到10次/秒），请访问NCBI API Key注册页面获取免费API Key。然后将其设置为环境变量：'export NCBI_API_KEY="您的API密钥"'，并重启MCP服务器。
  3. 使用工具: 一旦客户端连接成功，LLM将能够发现并调用服务器提供的各种工具。例如：
    • 搜索PubMed文章: 使用'entrez-query'工具的'search'操作，例如：“使用 'entrez-query' 工具搜索关于“癌症治疗”的PubMed文章。”
    • 获取文章摘要: 使用'entrez-query'工具的'fetch'操作并指定'rettype="abstract"'来获取文章摘要。
    • 暂存和查询数据: 对于大量搜索结果，可以使用'entrez-data'工具的'fetch_and_stage'操作将数据暂存，然后使用'query_staged_data'工具执行SQL查询来分析数据。
    • 检查API密钥状态: 使用'system-api-key-status'工具来验证API密钥是否正确配置。
  4. 探索工具能力: 使用'entrez-capabilities'工具来查看所有可用的工具、它们的操作、参数以及用例提示。

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