ClinicalTrials.gov MCP服务器
模型上下文协议（MCP）服务器，提供对ClinicalTrials.gov数据库的访问，使Claude和其他人工智能助手能够搜索和检索有关临床试验的信息。
概述
该MCP服务器实现ClinicalTrials.gov API v2，提供对在美国和国际注册的临床研究信息的全面访问。该数据库包含来自220多个国家的40多万项临床试验。
特性
- 综合搜索：按以下方式搜索临床试验：
- 医疗状况/疾病 - 干预/治疗 - 赞助商和调查人员 - 地理位置 - 学习状态（招募、完成等） - NCT标识符
- 详细研究信息：检索完整的研究记录，包括：
- 协议信息 - 入选标准 - 干预细节 - 成果指标 - 联系方式和地点 - 研究设计和方法 - 结果（可用时）
- 汇总统计：获取临床试验的汇总统计数据和趋势
安装
先决条件
- Python 3.10或更高版本
- 点
从源代码安装
# Clone or download the server files
git clone
cd clinicaltrials-mcp-server
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# Or install the package
pip install -e .配置
适用于克劳德桌面
将服务器添加到Claude Desktop配置文件中：
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 视窗: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"clinicaltrials": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/clinicaltrials_mcp_server.py"]
}
}
}对于其他MCP客户端
使用stdio传输进行连接：
import asyncio
from mcp.client.stdio import stdio_client
async def main():
async with stdio_client(
server_params={
"command": "python",
"args": ["/path/to/clinicaltrials_mcp_server.py"]
}
) as (read, write):
# Use the client
pass
asyncio.run(main())工具
1.搜索临床试验
使用各种标准搜索临床试验。
参数：
query_cond（字符串）：按条件/疾病搜索（例如，“抑郁症”、“癌症”）query_term（string）：在所有字段中进行常规关键字搜索query_intr（string）：按干预/治疗搜索（例如，“Pembrolizumab”、“CBT”）query_titles（string）：在研究标题中搜索query_outc（string）：在结果度量中搜索query_spons（string）：按赞助商名称搜索query_lead（string）：按主要赞助商搜索query_id（string）：按NCT ID搜索query_patient（string）：使用对患者友好的语言进行搜索query_locn（string）：按地点搜索（例如，“纽约”、“梅奥诊所”）filter_overallStatus（array）：按招聘状态筛选
- 有效值：招聘、NOT_YET_招聘、ACTIVE_NOT_招聘、已完成、已暂停、已终止、已撤回、已暂停_BY_INVITATION、可用、NO_LONGER_AVAILABLE、批准_FOR_MARKETING、已搁置、临时_NOT_AVAILABLE
filter_geo（字符串）：地理过滤器（例如，“距离（40.7，-74,50mi）”）filter_advanced（string）：高级筛选表达式page_size（整数）：每页结果数（默认值20，最大值1000）page_token（string）：分页标记count_total（boolean）：包括结果总数sort（数组）：排序顺序（例如，\[“@relationship”\]）
示例用法：
Search for recruiting clinical trials about depression with cognitive behavioral therapy:
- query_cond: "Depression"
- query_intr: "Cognitive Behavioral Therapy"
- filter_overallStatus: ["RECRUITING"]2.临床试验
通过NCT ID检索特定临床试验的详细信息。
参数：
nct_id（字符串，必填）：研究的NCT ID（例如“NCT04267848”）fields（数组，可选）：要返回的特定字段（如果未指定，则返回全部）
示例用法：
Get details for study NCT04267848:
- nct_id: "NCT04267848"3.材料统计
获取临床试验的汇总统计数据。
参数：
filter_overallStatus（array）：按招聘状态筛选统计数据filter_geo（string）：统计数据的地理过滤器agg_filters（字符串）：聚合筛选器表达式
示例用法：
Get statistics on recruiting trials:
- filter_overallStatus: ["RECRUITING"]常见用例
1.寻找特定条件的试验
Use search_clinical_trials with:
- query_cond: "Type 2 Diabetes"
- filter_overallStatus: ["RECRUITING"]
- page_size: 502.寻找特定赞助商的试验
Use search_clinical_trials with:
- query_spons: "National Institute of Mental Health"
- filter_overallStatus: ["RECRUITING", "ACTIVE_NOT_RECRUITING"]3.在特定地点寻找试验
Use search_clinical_trials with:
- query_cond: "Alzheimer's Disease"
- query_locn: "Stanford"4.寻找具有特定干预措施的试验
Use search_clinical_trials with:
- query_intr: "Pembrolizumab"
- query_cond: "Melanoma"5.获取有关试验的详细信息
First search to find NCT IDs, then use get_clinical_trial:
- nct_id: "NCT04267848"API详细信息
该服务器使用ClinicalTrials.gov API v2，这是一个具有OpenAPI 3.0规范的REST API。
基本URL: https://clinicaltrials.gov/api/v2
关键终点:
/studies-搜索并列出研究/studies/{nctId}-获取具体的研究细节/stats-获取汇总统计信息
速率限制：API没有公布具体的费率限制，但预计会合理使用。服务器实现超时处理（每个请求30秒）。
数据结构
研究记录包含多个模块：
- 协议剖面：核心研究信息
- identification模块：NCT ID、标题、组织信息 - statusModule：招聘状态、日期 - description模块：简要详细说明 - Conditions模块：正在研究的条件 - 设计模块：研究设计细节 - 武器干预模块：研究武器和干预 - 结局模块：主要和次要结局 - 资格模块：纳入/排除标准 - contactsLocation模块：联系方式和学习地点 - 参考资料模块：相关出版物
- 结果部分：研究结果（如有）
- 衍生部分：计算/衍生信息
- 文件科：支持文件
故障排除
连接问题
如果遇到连接错误：
- 验证互联网连接
- 检查ClinicalTrials.gov API是否可访问
- 如果位于公司防火墙之后，请检查代理设置
未找到结果
如果搜索未返回结果：
- 尝试更广泛的搜索词
- 删除筛选器以查看所有结果
- 检查医学术语的拼写
- 尝试使用替代术语（例如，“MI”与“心肌梗死”）
分页
对于大型结果集：
- 使用
page_size控制每页结果（最多1000个） - 使用
page_token从响应获取下一页 - 集
count_total: true查看全部匹配研究
参考文献
许可证
此MCP服务器按原样提供，用于访问ClinicalTrials.gov的公共数据。用户必须遵守 ClinicalTrials.gov条款和条件.
支持
对于以下问题：
- 此MCP服务器：在存储库中创建问题
- ClinicalTrials.gov API：联系方式register@clinicaltrials.gov
- 研究数据问题：联系研究赞助商或主要研究者
版本历史记录
1.0.0 (2025-12-02)
- 初始版本
- 支持ClinicalTrials.gov API v2
- 搜索、检索和统计工具
- 全面的现场支持
- 分页支持