# iflow-mcp_jsfsds-pubmed_search

> PubMed 文献智能分析 MCP 服务

Record `iflow-mcp-jsfsds-pubmed-search` (mcp_server) · JSON: https://wellknown.network/agents/iflow-mcp-jsfsds-pubmed-search/record.json · HTML: https://wellknown.network/agents/iflow-mcp-jsfsds-pubmed-search
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## Observed
- status: unknown
- reason: Distributed as a package to run locally; no network endpoint to check.
- 30-day reliability: no checks yet

## Verification
- owner verified: no — claim at https://wellknown.network/agents/iflow-mcp-jsfsds-pubmed-search/claim

## Declared
- version: 0.1.0
- protocols: mcp
- tags: mcp
- endpoints:
  - package_pypi: pypi:iflow-mcp_jsfsds-pubmed_search

### Description (declared)

**PubMed_Search 是一个基于 模型上下文协议/MCP 构建的智能医学文献分析工具。它旨在帮助科研人员、医学从业者和学生快速检索 PubMed 数据库，并利用大型语言模型 (LLM) 的能力对文献摘要进行智能分析和总结**

**请注意**: 本项目目前仍有许多待完善的功能。欢迎任何形式的反馈和贡献，以帮助项目不断进步。

## 功能特性

- **PubMed 文献检索**: 通过关键词、作者、期刊等多种方式，使用 PubMed 高级检索语法进行文献检索。
- **智摘要总结**: 利用 SiliconFlow 用大型语言模型对检索到的多篇文献摘要进行综合概述。

## 可用工具

以下为当前可用的 MCP 工具及用法示例：

### 1. fetch_articles
**功能**: 使用 PubMed 高级检索语法获取文章，默认检索 2015/01/01 至今。
**参数**:
- `query` (str): PubMed 高级检索查询语句
- `email` (str, 可选): 用于 NCBI Entrez 的邮箱，默认为环境变量 `NCBI_EMAIL`
- `from_date` (str, 可选): 查询开始日期（YYYY/MM/DD），默认为 2015/01/01
- `to_date` (str, 可选): 查询结束日期（YYYY/MM/DD），默认为当天
- `limit` (int, 可选): 最大返回文章数，默认为 8
- `order_by` (str, 可选): 排序方式
- `output` (str, 可选): 输出文件名（.txt）
**返回**:
```json
{"success": true, "status": "fetch_completed", "message": "…", "result_file": "…", "article_count": n}
```
+**状态说明**:
+- `fetch_completed`: 检索成功并已保存结果文件。
+- `fetch_failed`: 检索失败，可能由于缺少邮箱或检索过程出错。
+- `no_results`: 检索成功但未找到任何结果。
+- `save_failed`: 结果文件保存失败，请检查路径和权限。

### 2. summarize_abstracts
**功能**: 对指定结果文件中的摘要进行综合概述
**参数**:
- `filenames` (List[str]): 要汇总的文件名列表
- `model` (str): 模型名，默认为 deepseek-ai/DeepSeek-V3
- `max_tokens` (int): 最大 tokens，默认为 512
- `temperature` (float): 温度，默认为 0.3
**返回**:
```json
{"success": true, "status": "summary_completed", "summary": "…"}
```
+**状态说明**:
+- `summary_completed`: 摘要汇总成功。
+- `missing_files`: 指定的结果文件未找到。
+- `extract_failed`: 未能提取到摘要内容。
+- `summary_failed`: 汇总过程中调用 API 或处理失败。

### 3. format_citations
**功能**: 将指定结果文件中的文章信息格式化为引用字符串列表。
**参数**:
- `filenames` (List[str]): 要格式化的文件名列表
**返回**:
```json
{"success": true, "status": "citations_formatted", "citations": ["…", "..."]}
```
+**状态说明**:
+- `citations_formatted`: 引用格式化成功。
+- `format_failed`: 格式化失败，可能由于指定文件未找到或读取错误。

## 安装与配置

### 1. 环境准备
- Python 3.8 或更高版本
- Git

### 2. 克隆项目
```bash
git clone <您的项目仓库地址>
cd pubmed_search_2
```

### 3. 创建并激活虚拟环境 (推荐)
```bash
python -m venv .venv
# Windows
.venv\\Scripts\\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate
```

### 4. 安装依赖
```bash
pip…

## Capabilities (derived by Wellknown)
- research.academic (1, derived)
- content.writing (0.825, derived)

## Provenance
- pypi: https://pypi.org/project/iflow-mcp_jsfsds-pubmed_search/ (first seen 2026-09-09T19:24:20.580Z)

Machine surfaces: status https://wellknown.network/api/v1/agents/iflow-mcp-jsfsds-pubmed-search/status · API https://wellknown.network/api/v1/agents/iflow-mcp-jsfsds-pubmed-search · ARD identifier urn:air::server:iflow-mcp-jsfsds-pubmed-search