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MCP Server · 数据服务

ctgov MCP

通过SQL直接查询AACT临床试验数据库,支持70+表格的数据分析,适用于药物研发和临床研究。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 7
PythonClaude数据分析Claude Desktop

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
navisbio
提供方
navisbio

工具数量

7

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

16

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

ctgov MCP 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 7 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude Desktop、Claude,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 7 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

AACT临床试验MCP服务器

查询 抗糜蛋白酶 (ClinicalTrials.gov)数据库直接来自克劳德。使用带缓冲分页的只读SQL浏览70多个临床试验数据表,包括研究、干预措施、结果、赞助商、设施。

为什么AACT优于ClinicalTrials.gov API?

ClinicalTrials.gov API每次试验返回一条JSON记录,这对快速查找很有用,但对分析很难。想要了解2020年至2025年2期非小细胞肺癌试验的平均持续时间吗?使用API,您可以过滤试验,从每个JSON记录中提取日期,然后计算客户端的持续时间。使用AACT,这是一个SQL查询。

结构化的PostgreSQL数据库使 汇总、组合和总结 以您需要的任何方式提供临床试验数据。对于人工智能辅助分析,SQL是LLM处理得非常好的标准——与解析定制的API响应相比,错误更少,需要管理的上下文更少,性能更好,成本更低。

注: 这是一个独立的第三方集成。它不隶属于或认可 临床试验转型倡议(CTTI) 或杜克大学。然而,我们发布了CTTI关于将其数据库与Claude集成的案例研究-请参阅 AACT案例研究.

工具

工具说明
database_info确认数据库连接、服务器时间和数据货币
list_tables查找所有具有近似行数的可用表
describe_table检查列名、类型、不同计数和样本值
get_column_values为具有计数的列获取不同的值——在筛选之前至关重要
search_columns在所有表中按关键字查找列(例如。 masking -> designs.masking)
read_query使用缓冲结果执行SELECT、CTE或EXPLAIN查询并预览
fetch_rows浏览缓冲的查询结果,无需重新查询

所有表都加入 nct_id.

设置

  1. 在以下网址创建免费帐户https://aact.ctti-clinicaltrials.org/users/sign_up
  2. 安装插件(见下面的选项)
  3. 在系统提示时输入您的AACT凭据

安装

选项1:克劳德桌面插件(推荐)

下载最新 .mcpb 文件来自 发布 并在Claude Desktop中打开它。系统将提示您输入AACT凭据。

选项2:已发布的包

添加到您的 claude_desktop_config.json (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在macOS上, %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 在Windows上):

{
  "mcpServers": {
    "aact": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-aact"],
      "env": {
        "DB_USER": "your_username",
        "DB_PASSWORD": "your_password"
      }
    }
  }
}

选项3:Docker

{
  "mcpServers": {
    "aact": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "--env", "DB_USER=your_username",
        "--env", "DB_PASSWORD=your_password",
        "navisbio/mcp-server-aact:latest"
      ]
    }
  }
}

选项4:来源

git clone https://github.com/navisbio/mcp-server-aact.git
cd mcp-server-aact
uv sync
{
  "mcpServers": {
    "aact": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/mcp-server-aact", "mcp-server-aact"],
      "env": {
        "DB_USER": "your_username",
        "DB_PASSWORD": "your_password"
      }
    }
  }
}

示例提示

1.竞争格局分析

“谁是阿尔茨海默病3期试验的前10名赞助商?按试验状态分列。”

服务器将发现相关表,检查阶段和状态的枚举值,然后构建一个查询连接 studies, conditions,以及 sponsors.

2.药品管道搜索

“查找pembrolizumab治疗非小细胞肺癌的所有积极招募的2期和3期试验。显示NCT ID、标题、注册和主要赞助商。”

用途 get_column_values 确认相位格式(PHASE2, PHASE3),然后查询 studies, browse_interventions,以及 conditions.

3.终点分析

“在已完成的3期2型糖尿病试验中,最常见的主要结局指标是什么?”

连接 studies 随着 outcomes 分析按结果度量类型分组的端点模式。

4.地理分布

“一个典型的罕见病试验有多少个临床试验点?按试验点数量显示排名靠前的国家。”

查询 facilities 表已连接 conditions 绘制试验地理图。

隐私

此服务器是只读的,不收集或存储任何个人数据。看 隐私.md 了解详情。

故障排除

连接或身份验证错误

  • 在以下网址验证您的AACT凭据https://aact.ctti-clinicaltrials.org/users/sign_in
  • AACT数据库每周进行一次维护(通常是周末)——如果连接被拒绝,请稍后重试
  • 确保 DB_USER 和 DB_PASSWORD 在配置中设置正确

spawn uvx ENOENT 错误

系统找不到 uvx.使用完整路径:

{
  "mcpServers": {
    "aact": {
      "command": "/Users/username/.local/bin/uvx",
      "args": ["mcp-server-aact"],
      "env": {
        "DB_USER": "your_username",
        "DB_PASSWORD": "your_password"
      }
    }
  }
}

贡献

  • 打开一个问题
  • 电子邮件:jonas.walheim@navis-bio.com

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

7

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

临床试验Python本地部署数据分析SQL查询药物研发临床研究

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 7 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

ctgov MCP 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

ctgov MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

ctgov MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

ctgov MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

ctgov MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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