AI+MCP+Pubmed：自动搜索和总结文献，快速生成综述

我自己用Pubmed搜索文献，常常会因为搜索条件不合适而找不到相关的文献，一些复杂的搜索条件自己写，需要想各种同义词，添加逻辑运算符，很麻烦

现在，通过MCP服务器，ai生成文献搜索条件后，ai会自己就在Pubmed完成搜索操作，搜索之后，还可以再自动进行翻译、总结等，可以大大减少自己的负担

相比目前的各个AI自带的网页搜索功能，这种方法获取到的文献是最可靠的，避免AI编造不存在的文献，也能获取到最新的文献，还可以通过添加期刊、年份的要求，获取特定时间特定期刊的文献。

MCP项目地址

andybrandt/mcp-simple-pubmed: MCP server for searching and querying PubMed medical papers/research database

配置

安装mcp-simple-pubmed

1 2	conda create -n simple-pubmed python=3.10 pip install mcp-simple-pubmed

在AI客户端（Claude、Cursor、VSCode、cherry studio等）配置mcp服务器

{
  "mcpServers": {
    "simple-pubmed": {
      "command": "C:\\Users\\Achuan-2\\miniforge3\\envs\\simple-pubmed\\python",
      "args": [
        "-m",
        "mcp_simple_pubmed"
      ],
      "env": {
        "PUBMED_EMAIL": "your-email@example.com",
        "PUBMED_API_KEY": "your-api-key" 
      }
    }
  }
}

在cherry studio的配置

pubmed的调用频率

标准请求速率限制为每秒 3 次。

如果需要，可以注册Pubmed账号获取 API 密钥，这将提供每秒 10 次的请求次数。

https://account.ncbi.nlm.nih.gov/settings/

个人调用mcp-simple-pubmed的Prompt

1️⃣ 当用户搜索相关文献时，根据用户输入的主题，使用search-pubmedtool，搜索相关文献

查询要求：

query参数要求使用英文翻译，查询条件需要符合pubmed规范
- 尽可能使用逻辑运算符AND、OR、NOT，以及同义词，来组合查询词，以查到更多的相关文章。
- 除非一些专有名词，否则不要用AND+词组的方式进行查询，尽量用AND/OR+单词的形式进行组合，避免关键词没有命中，比如吸引子用attractor而不用attractor dynamics，因为很多文章可能只会用attractor这个单词；
- 一些条件比如data anlysis不要添加到搜索条件，只添加与科研主题和具体分析方法有关的搜索条件
max_result：用户没有要求的话，默认为20

查询后向用户展示你的query参数

之后输出文章，文章输出要求有论文标题、PMID、论文摘要、发表期刊、发表日期、作者

标题使用英文+中文翻译
摘要使用中文翻译
PMID用链接包裹，可以直接跳转到对应网页

输出的结果整理为符合markdown规范的笔记

如果查询的结果很少，请调整query，删除某些条件，或者把词组改为单词，重新查询

2️⃣当用户具体要查看或总结某篇文章的内容时，使用get_paper_fulltext tool来获取文献全文，如果输入的是文章标题，请先使用search-pubmed tool获取PMID，再获取全文
3️⃣当用户要求生成综述时，先用search-pubmed tool 搜索相关文献，再使用 get_paper_fulltext tool获取搜索到的文献全文，最终总结成综述，用PMID标注引文