Skip to content

README_CN.md

Latest commit

 

History

History
275 lines (208 loc) · 8.25 KB

README_CN.md

File metadata and controls

275 lines (208 loc) · 8.25 KB

Clinical Trials MCP 服务器

English | 简体中文

基于 ClinicalTrials.gov API v2 的 MCP 服务器，提供智能临床试验查询功能，默认优化为查找相关的、正在招募的试验。

功能特性

  • 🔍 智能搜索：支持关键词、疾病类型、地理位置搜索
  • 📍 地理定位：支持国家、城市或地理坐标查询
  • ⏰ 时间过滤：默认查询过去3个月（招募中的试验）
  • 📊 详细信息：包含 PI、联系方式、入选标准的完整试验详情
  • 🌐 双语支持：支持中英文查询

快速开始

无需安装！直接运行：

npx xiaoyibao-clinical-trials

MCP 客户端配置

添加到你的 MCP 客户端设置：

使用 npx（推荐）

{
  "mcpServers": {
    "clinical-trials": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "xiaoyibao-clinical-trials"]
    }
  }
}

使用本地安装

npm install -g xiaoyibao-clinical-trials
{
  "mcpServers": {
    "clinical-trials": {
      "command": "xiaoyibao-clinical-trials"
    }
  }
}

可用工具

1. search_clinical_trials

搜索临床试验，使用智能默认值。

默认行为：

  • 状态：RECRUITING（正在招募）
  • 时间：过去3个月（更有可能开放）
  • 结果：30个最相关试验，按最近更新排序

参数：

  • keywords (string): 关键词，如 "KRAS G12D"、"PD-1"、"Pembrolizumab"
  • condition (string): 疾病/状况，如 "胰腺癌"、"Pancreatic Cancer"
  • country (string): 国家名称，如 "中国"、"China"、"United States"
  • city (string): 城市名称，如 "北京"、"上海"、"New York"
  • months (number): 时间范围（月），默认：3
  • status (string): 招募状态，默认："RECRUITING"
  • pageSize (number): 每页结果数，默认：30，最大：100
  • pageToken (string): 分页令牌

示例：

{
  "keywords": "KRAS G12D",
  "condition": "胰腺癌",
  "country": "中国"
}

2. get_trial_details

获取全面的试验详情，包括：

  • 主要研究者（PI）信息
  • 各城市医院地点
  • 联系方式（电话、邮箱）
  • 详细研究介绍
  • 入选/排除标准
  • 主要/次要结果指标

参数：

  • nctId (string, 必需): NCT 编号，如 "NCT04852770"

示例：

{
  "nctId": "NCT04852770"
}

3. search_by_location

根据地理坐标搜索试验。

参数：

  • latitude (number, 必需): 纬度
  • longitude (number, 必需): 经度
  • radius (number): 搜索半径（英里），默认：50
  • condition (string): 疾病/状况（可选）
  • keywords (string): 关键词（可选）
  • status (string): 招募状态，默认："RECRUITING"
  • months (number): 时间范围，默认：3
  • pageSize (number): 每页结果数，默认：30

示例：

{
  "latitude": 39.9042,
  "longitude": 116.4074,
  "radius": 50,
  "condition": "肺癌"
}

输出格式

所有响应均为 JSON 格式，优化供 LLM 处理。

搜索结果

{
  "totalCount": 13,
  "count": 13,
  "studies": [
    {
      "nctId": "NCT06218914",
      "title": "Phase 1 Study to Investigate TCRTs KRAS Mutation...",
      "status": "RECRUITING",
      "conditions": ["Pancreatic Cancer", "KRAS G12D"],
      "interventions": [{"type": "Drug", "name": "NT-112"}],
      "sponsor": "AstraZeneca",
      "studyType": "INTERVENTIONAL",
      "phase": ["PHASE1"],
      "lastUpdate": "2024-10-15"
    }
  ]
}

试验详情

包含所有搜索字段，以及：

  • investigators[] - PI 和研究团队
  • overallOfficials[] - 研究负责人
  • centralContacts[] - 全局联系信息（电话、邮箱）
  • locations[] - 所有医院地点及当地联系人
  • locationsSummary - 统计信息（国家、城市、总地点数）
  • eligibility - 详细入选/排除标准
  • primaryOutcomes[], secondaryOutcomes[] - 研究终点
  • briefSummary, detailedDescription - 完整研究描述

工具链提示词指南

为了确保 LLM 在调用本 MCP 服务时的 稳定性、准确性和用户体验，我们提供了专门的工具链提示词文档。这些提示词不仅是可选参考，而是 使用本服务的必要基础。

为什么需要工具链提示词？

  • 稳定性：提示词规范了工具调用顺序（先搜索 → 再详情 → 最后结构化输出），避免 LLM 的随意调用导致查询效率低或结果混乱。
  • 准确性：通过明确的参数选择规则和地点筛选逻辑，确保搜索结果与患者问题高度匹配（如 GFH276 + 浙江医院这类地域敏感问题）。
  • 用户体验：统一的四段式输出结构（结论先行 → 依据与说明 → 重点提示 → 风险&渠道提醒），帮助患者/家属快速理解、规避风险、获得后续支持渠道。

提示词文件与使用方法

1. 快速版本（推荐用于生产环境）

  • 文件：CLINICAL_TRIALS_PROMPT_REFERENCE_COMPACT.md
  • 用途：作为 MCP 客户端（如 Claude Desktop）的 system prompt / developer prompt 直接使用。
  • 优点：精简有力，包含所有核心规则和场景，避免 token 浪费。
  • 使用步骤：
    1. 将文件内容复制或引用到你的 LLM system prompt 中；
    2. LLM 会自动按照提示词中的工具链规则调用 search_clinical_trials 和 get_trial_details；
    3. 输出会自动按四段式结构组织，适合患者/家属阅读。

2. 完整版本（参考与文档用）

  • 文件：CLINICAL_TRIALS_PROMPT_REFERENCE.md
  • 用途：更详细的说明和补充场景，用于开发者理解或自定义扩展。
  • 何时使用：
    • 需要理解工具链的完整设计思路；
    • 要添加新的临床查询场景；
    • 团队内部培训或文档参考。

典型使用场景

场景 1：查询 GFH276 + 浙江可申请医院

患者问题 → 搜索 GFH276（关键词）+ 中国（国家）
       → 获得 NCT 编号（如 NCT07198321）
       → 查询该 NCT 的详细信息和医院地点
       → 筛选城市属于浙江的医院（杭州/宁波/温州等）
       → 按四段式结构输出给患者

场景 2：搜索患者附近的临床试验

患者问题（含城市或经纬度）→ 用 search_by_location 或 search_clinical_trials（city 参数）
                      → 列出所在城市或附近的试验
                      → 对关键试验调用 get_trial_details
                      → 按四段式结构输出

集成建议

  • Claude Desktop 用户：将 CLINICAL_TRIALS_PROMPT_REFERENCE_COMPACT.md 的内容粘贴到你的 Claude Desktop 自定义 system prompt 中，或在会话开始时告诉 Claude 参考该文件。
  • 其他 MCP 客户端：根据客户端的 system prompt / instruction 配置方式，集成提示词内容。
  • API 调用者：如果你通过 API 使用本 MCP，建议在 system prompt 参数中包含压缩版本的工具链提示词，确保每次调用都遵循规范。

关键承诺

我们承诺 工具链提示词的长期稳定性。在更新时，会：

  • 保持核心规则的向后兼容性；
  • 在 git commit 中明确标注 breaking changes（若有）；
  • 提供迁移指南和版本对照说明。

欢迎反馈问题或建议改进！可通过 GitHub issue 或「小胰宝助手」公众号联系我们。

API 参考

开发

# 克隆仓库
git clone https://github.com/PancrePal-xiaoyibao/xiaoyibao-clinical-trials-mcp-server.git
cd xiaoyibao-clinical-trials-mcp-server

# 安装依赖
npm install

# 运行测试
npm test

# 启动服务器
npm start

发布到 npm

# 登录 npm
npm login

# 发布包
npm publish

许可证

MIT

贡献

欢迎贡献！请提交 issue 或 pull request。

特别感谢小胰宝和 小x宝社区的贡献与付出，用爱心与人工智能为癌症/罕见病患者及其家庭提供支持！