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PubMed MCP Server

@hanxuanliang

Repository

Basic information

Category

Data & Analytics

License

MIT license

Transports

stdio

Author

hanxuanliang

About PubMed MCP Server

pubmed mcp server

#pubmed#mcp-server

PubMed MCP Server config

Add this server to your MCP-compatible client using the configuration below.

{
  "mcpServers": {
    "pubmed-mcp-server-hanxuanliang": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "sync"
      ]
    }
  }
}

PubMed MCP Server tools

Tool list not available yet

This listing does not currently have a tool list to display. This does not mean the server has no tools; check its documentation for supported capabilities.

We auto-extract tools from the README. The maintainer can list them under a ## Tools heading to populate this section.

Overview

Was ist PubMed MCP Server?

PubMed MCP Server ist ein Dienst, der über das Model Context Protocol (MCP) den Zugriff auf die PubMed-Datenbank ermöglicht. Er erlaubt das Suchen von Artikeln, das Abrufen von Metadaten und das Herunterladen von PDF-Dateien aus der PMC-Sammlung. Das Tool richtet sich an Entwickler, die PubMed-Daten in MCP-kompatible Anwendungen einbinden möchten.

Wie benutzt man PubMed MCP Server?

Nach dem Klonen des Repositories und der Installation von uv wird die Umgebung mit uv sync eingerichtet. Eine .env-Datei kann den Download-Pfad konfigurieren. Der Server wird mit uv run main.py gestartet und läuft standardmäßig unter http://localhost:8977. Ein MCP-Client kann diesen Endpunkt im SSE-Modus verwenden.

Hauptfunktionen von PubMed MCP Server

  • Suche nach Artikeln anhand von Schlüsselwörtern
  • Abrufen von Metadaten (Titel, Abstract, Autoren, Schlüsselwörter)
  • Herunterladen von PMC-Artikeln als PDF
  • Konfigurierbarer Speicherort für PDF-Dateien
  • Einfache Integration über MCP und SSE

Anwendungsfälle von PubMed MCP Server

  • Automatisierte Literatursuche für Forschungszwecke
  • Extraktion von Artikelinformationen für Datenanalysen
  • Lokales Archivieren von PMC-Artikeln im PDF-Format
  • Einbindung von PubMed-Daten in KI-Assistenten oder Wissensmanagementsysteme

Frequently asked questions

1

Welche Voraussetzungen gibt es?

Python 3.12 oder höher und das Tool `uv` werden benötigt. Die Abhängigkeiten werden über `uv sync` installiert.

2

Wie konfiguriere ich den Download-Pfad?

In einer `.env`-Datei kann die Variable `DOWNLOAD_PATH` gesetzt werden. Standardmäßig werden PDFs unter `/tmp/pubmed-pdfs` gespeichert.

3

Wie starte ich den Server?

Der Server wird mit dem Befehl `uv run main.py` gestartet und ist dann unter `http://localhost:8977` erreichbar.

4

Wie verbinde ich einen MCP-Client?

Der Client muss den Endpunkt des Servers im SSE-Modus verwenden. Die genaue Konfiguration hängt vom jeweiligen Client ab.

5

Welche PDFs können heruntergeladen werden?

Es werden ausschließlich PDF-Dateien von PMC-Artikeln heruntergeladen.

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