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🚀 AACT 临床试验 MCP 服务器
这是一个基于 FastMCP 框架的模型上下文协议(MCP)服务器实现,可提供对 AACT(ClinicalTrials.gov 的综合分析数据库)的访问。借助该服务器,AI 助手能够直接从 ClinicalTrials.gov 数据库查询临床试验数据。
🚀 快速开始
若要使用此服务器,你需要配置必要的环境变量,具体如下:
DB_USER:你的 AACT 数据库用户名DB_PASSWORD:你的 AACT 数据库密码
以下是与 Semantic Kernel 结合使用的示例代码:
from semantic_kernel import Kernel
from semantic_kernel.connectors.mcp import MCPStdioPlugin
# 创建一个 AACT 临床试验 MCP 插件
aact_mcp = MCPStdioPlugin(
name="aact",
description="临床试验数据库插件",
command="uvx",
args=["mcp-server-aact"],
env={
"DB_USER": "你的_aact_用户名",
"DB_PASSWORD": "你的_aact_密码"
}
)
# 添加到 Semantic Kernel
kernel = Kernel()
kernel.add_plugin(aact_mcp)
✨ 主要特性
工具
list_tables- 获取所有可用表的概述,可用于在进行分析前了解数据库结构。
describe_table- 查看特定 AACT 表的详细结构,显示列名和数据类型。示例:
{"table_name": "studies"}
- 查看特定 AACT 表的详细结构,显示列名和数据类型。示例:
read_query- 在 AACT 临床试验数据库上执行 SELECT 查询,安全处理 SQL 查询并进行验证。示例:
{"query": "SELECT nct_id, brief_title FROM ctgov.studies LIMIT 5"}
- 在 AACT 临床试验数据库上执行 SELECT 查询,安全处理 SQL 查询并进行验证。示例:
append_insight- 记录分析过程中发现的关键见解,帮助构建分析叙述。示例:
{"finding": "过去五年来,3 期肿瘤学试验增加了 15%"}
- 记录分析过程中发现的关键见解,帮助构建分析叙述。示例:
资源
schema://database:返回数据库模式的 JSON 资源。memo://insights:返回会话中收集见解的格式化备忘录。
💻 使用示例
基础用法
以下是一些与该插件一起使用的示例提示:
- “乳腺癌临床试验中最常见的干预类型是什么?”
- “2023 年完成的 3 期临床试验有多少个?”
- “显示不同国家糖尿病试验的入组统计数据”
- “过去五年来,多少百分比的肿瘤学试验已经报告了结果?”
🔧 技术细节
此服务器使用以下技术构建:
- FastMCP 进行模型上下文协议实现。
- Python psycopg2 用于 PostgreSQL 数据库连接。
- AACT 数据库作为 ClinicalTrials.gov 信息的数据源。
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证。
贡献
我们欢迎大家贡献代码!若你有相关想法,请:
- 在 GitHub 上打开问题。
- 开始讨论。
- 邮件联系:jonas.walheim@navis-bio.com
致谢
这个项目受到了以下项目的启发并最初基于其代码:
感谢这些杰出的项目为我们指引方向!👏
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