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社区首页 >专栏 >从零到一:开发中文搜索PubMed的MCP服务实战指南

从零到一:开发中文搜索PubMed的MCP服务实战指南

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用户6434508
发布2025-11-02 19:18:35
发布2025-11-02 19:18:35
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MCP开发工作环境
MCP开发工作环境

引言:医学研究者的痛点

作为医学研究者,你是否遇到过这样的场景:

"想在PubMed上搜索'心肌梗死的早期诊断标志物'相关文献,但必须先把中文翻译成英文'early diagnostic biomarkers of myocardial infarction',搜索后又要逐篇翻译英文摘要才能快速判断相关性..."

这个看似简单的需求,却让无数中文科研工作者在文献检索的第一步就耗费大量时间。随着Anthropic推出的Model Context Protocol (MCP),我们终于有了优雅的解决方案——让AI助手直接理解中文需求,自动完成检索、翻译的全流程。

本文将分享我们开发中文搜索PubMed的MCP服务的完整经验,从技术选型到踩坑实践,带你一步步构建属于自己的AI文献助手。

一、什么是MCP?为什么选择它?

MCP的核心价值

**Model Context Protocol(模型上下文协议)**是Anthropic于2024年11月推出的开放标准,用于连接AI应用与外部数据源和工具。简单来说,MCP让你的AI助手(如Claude)能够:

  • 访问实时数据:连接数据库、API、文件系统
  • 执行操作:调用外部工具完成任务
  • 保持上下文:在多轮对话中共享信息

与传统的API集成相比,MCP的优势在于:

传统方式

MCP方式

每个应用单独集成API

一次开发,多个AI应用复用

需要手动编写工具定义

标准化协议,自动生成

上下文管理复杂

协议层自动处理

为什么适合做PubMed搜索?

PubMed作为全球最大的生物医学文献数据库,拥有超过3600万条文献记录。但其官方接口(E-utilities)存在以下痛点:

  1. 纯英文环境:不支持中文关键词直接搜索
  2. 返回格式复杂:XML格式需要解析处理
  3. 缺乏智能理解:无法理解模糊查询意图

通过MCP封装,我们可以实现:

  • 中文查询自动翻译
  • 智能结果过滤
  • 结构化信息提取
  • 与AI对话无缝集成

二、技术架构设计

整体架构

代码语言:javascript
复制
┌─────────────┐
│ Claude/AI   │
│  Assistant  │
└──────┬──────┘
       │ MCP Protocol
       │
┌──────▼──────────────────────┐
│   MCP Server (Node.js)      │
│  ┌───────────────────────┐  │
│  │ 1. 中文查询处理层      │  │
│  │ 2. PubMed API 调用层  │  │
│  │ 3. 结果翻译与格式化    │  │
│  └───────────────────────┘  │
└─────────────┬───────────────┘
              │
        ┌─────▼─────┐
        │ PubMed    │
        │ E-utilities│
        └───────────┘

核心模块设计

1. 查询翻译模块

挑战:医学术语翻译要求极高的准确性,"心肌梗死"不能简单翻译成"heart attack",而应该是专业术语"myocardial infarction"。

解决方案

  • 使用医学专业翻译API(如我们的Suppr翻译服务)
  • 建立常用医学术语映射表
  • 支持用户自定义术语表
2. PubMed API封装

PubMed的E-utilities包含多个端点,我们重点使用:

  • ESearch:搜索文献并获取PMID列表
  • ESummary:批量获取文献摘要信息
  • EFetch:获取完整文献详情

核心代码示例(TypeScript):

代码语言:javascript
复制
Copyimport axios from 'axios';

interface PubMedSearchParams {
  query: string;
  maxResults?: number;
  sort?: 'relevance' | 'date';
}

async function searchPubMed(params: PubMedSearchParams) {
  const baseUrl = 'https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils';
  
  // 第一步:搜索获取PMID列表
  const searchUrl = `${baseUrl}/esearch.fcgi`;
  const searchParams = {
    db: 'pubmed',
    term: params.query,
    retmax: params.maxResults || 20,
    sort: params.sort || 'relevance',
    retmode: 'json',
    usehistory: 'y'  // 使用历史记录功能,支持大量结果分页
  };
  
  const searchResponse = await axios.get(searchUrl, { params: searchParams });
  const pmids = searchResponse.data.esearchresult.idlist;
  
  // 第二步:批量获取文献详情
  const summaryUrl = `${baseUrl}/esummary.fcgi`;
  const summaryParams = {
    db: 'pubmed',
    id: pmids.join(','),
    retmode: 'json'
  };
  
  const summaryResponse = await axios.get(summaryUrl, { params: summaryParams });
  return formatResults(summaryResponse.data.result);
}

function formatResults(rawData: any) {
  // 提取关键字段:标题、作者、摘要、DOI、发表年份等
  return Object.values(rawData.result).map((item: any) => ({
    pmid: item.uid,
    title: item.title,
    authors: item.authors?.map((a: any) => a.name).join(', '),
    journal: item.source,
    pubDate: item.pubdate,
    doi: item.elocationid?.replace('doi: ', ''),
    abstract: item.abstract || '摘要未提供'
  }));
}

注意事项

  • 速率限制:NCBI要求每秒最多3个请求(有API Key可提升到10个)
  • User Agent:必须在请求头中标识你的应用
  • 错误处理:网络超时、无效查询需要妥善处理
3. MCP服务器实现

使用官方SDK @modelcontextprotocol/sdk 快速搭建:

代码语言:javascript
复制
Copyimport { Server } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js';
import { StdioServerTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js';

const server = new Server(
  {
    name: 'pubmed-search-mcp',
    version: '1.0.0',
  },
  {
    capabilities: {
      tools: {},
    },
  }
);

// 注册搜索工具
server.setRequestHandler('tools/list', async () => ({
  tools: [
    {
      name: 'search_pubmed',
      description: '搜索PubMed医学文献数据库,支持中文查询',
      inputSchema: {
        type: 'object',
        properties: {
          query: {
            type: 'string',
            description: '搜索关键词(支持中文)'
          },
          max_results: {
            type: 'number',
            description: '返回结果数量,默认10条',
            default: 10
          }
        },
        required: ['query']
      }
    }
  ]
}));

// 处理工具调用
server.setRequestHandler('tools/call', async (request) => {
  if (request.params.name === 'search_pubmed') {
    const { query, max_results = 10 } = request.params.arguments;
    
    // 1. 如果是中文,先翻译
    const englishQuery = await translateToEnglish(query);
    
    // 2. 调用PubMed API
    const results = await searchPubMed({
      query: englishQuery,
      maxResults: max_results
    });
    
    // 3. 返回格式化结果
    return {
      content: [
        {
          type: 'text',
          text: JSON.stringify(results, null, 2)
        }
      ]
    };
  }
});

// 启动服务器
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

三、关键技术难点与解决方案

难点1:中文医学术语的准确翻译

问题:通用翻译API对医学术语支持不足,"冠状动脉粥样硬化"可能被错误翻译。

我们的方案

  1. 建立医学术语库(MeSH terms映射)
  2. 优先匹配术语库,未命中再调用翻译API
  3. 支持用户反馈纠正,持续优化
代码语言:javascript
复制
Copyconst medicalTerms = new Map([
  ['心肌梗死', 'myocardial infarction'],
  ['高血压', 'hypertension'],
  ['糖尿病', 'diabetes mellitus'],
  // ... 可扩展到数万条
]);

async function translateMedicalQuery(chineseQuery: string) {
  // 先尝试术语库匹配
  for (const [cn, en] of medicalTerms.entries()) {
    if (chineseQuery.includes(cn)) {
      chineseQuery = chineseQuery.replace(cn, en);
    }
  }
  
  // 剩余部分调用翻译API
  if (containsChinese(chineseQuery)) {
    chineseQuery = await callTranslationAPI(chineseQuery);
  }
  
  return chineseQuery;
}

难点2:结果的智能排序与过滤

问题:PubMed返回的结果可能包含大量不相关文献。

解决思路

  • 使用auto_select参数让AI自动筛选最相关的结果
  • 根据引用次数、发表年份进行二次排序
  • 支持按研究类型过滤(临床试验、Meta分析等)

难点3:大规模结果的分页处理

问题:某些查询可能返回数千甚至数万条结果。

最佳实践

  • 使用PubMed的usehistory参数创建服务器端会话
  • 通过retstart参数实现分页
  • 在MCP中提供next_page工具支持翻页

四、部署与测试

本地测试

  1. 安装依赖
代码语言:javascript
复制
Copynpm install @modelcontextprotocol/sdk axios
  1. 配置Claude Desktop

编辑~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS):

代码语言:javascript
复制
Copy{
  "mcpServers": {
    "pubmed": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/your/pubmed-mcp/build/index.js"],
      "env": {
        "PUBMED_API_KEY": "your_ncbi_api_key",
        "TRANSLATION_API_KEY": "your_translation_key"
      }
    }
  }
}
  1. 重启Claude Desktop,在对话中测试:

"帮我搜索关于阿尔茨海默病早期诊断的最新研究"

Claude会自动调用你的MCP服务,返回中文友好的结果。

生产环境建议

  • 容器化部署:使用Docker封装服务
  • 日志监控:记录所有API调用和错误
  • 缓存机制:对常见查询结果进行缓存(Redis)
  • 速率控制:避免超过NCBI的请求限制

五、性能优化经验

  1. 批量查询:一次API调用获取多个PMID的详情
  2. 并发控制:使用p-limit库限制并发数
  3. 智能重试:网络错误时指数退避重试
  4. 结果压缩:摘要超过500字时自动截断

六、我们的MCP服务:Suppr MCP

经过数月的打磨,我们开发了完整的生产级MCP服务:suppr-mcp

核心功能

中文智能搜索:自动翻译医学术语,支持模糊查询 ✅ 多语言支持:支持12种语言互译 ✅ 文献全文翻译:PDF/DOCX等格式一键翻译 ✅ 开箱即用:通过npx直接安装,无需复杂配置

快速开始

代码语言:javascript
复制
Copy# 1. 获取API Key
# 访问 https://suppr.wilddata.cn/api-keys

# 2. 配置环境变量
export SUPPR_API_KEY=your_api_key_here

# 3. 在Claude Desktop配置
{
  "mcpServers": {
    "suppr": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "suppr-mcp"],
      "env": {
        "SUPPR_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

实际使用体验

在Claude中直接说:

"搜索2024年关于CAR-T细胞疗法治疗实体瘤的研究进展"

MCP服务会自动:

  1. 将查询翻译为英文
  2. 调用PubMed API
  3. 返回最相关的前10篇文献
  4. 提供中文标题和摘要

完整的技术文档和示例代码请访问:GitHub - suppr-mcp

结语:MCP开启医学AI新纪元

开发MCP服务的过程让我们深刻体会到:标准化协议的力量在于降低集成成本,让开发者专注于业务逻辑本身。对于医学研究者来说,AI助手不应该只是聊天工具,而应该成为真正能够帮助文献检索、数据分析、知识提取的科研伙伴。

如果你也在做医学AI相关的开发,欢迎尝试MCP技术栈,相信它会为你的产品带来质的飞跃。


参考资源

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 引言:医学研究者的痛点
  • 一、什么是MCP?为什么选择它?
    • MCP的核心价值
    • 为什么适合做PubMed搜索?
  • 二、技术架构设计
    • 整体架构
    • 核心模块设计
      • 1. 查询翻译模块
      • 2. PubMed API封装
      • 3. MCP服务器实现
  • 三、关键技术难点与解决方案
    • 难点1:中文医学术语的准确翻译
    • 难点2:结果的智能排序与过滤
    • 难点3:大规模结果的分页处理
  • 四、部署与测试
    • 本地测试
    • 生产环境建议
  • 五、性能优化经验
  • 六、我们的MCP服务:Suppr MCP
    • 核心功能
    • 快速开始
    • 实际使用体验
  • 结语:MCP开启医学AI新纪元
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