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MCP Server · 运维云端

Pubmed Gemini Extension

Nagomi是一款法医级临床研究引擎,通过数学逻辑和深度数据库交叉验证,帮助用户区分真实研究和AI生成的伪造证据,适用于医学科学研究和学术诚信保护。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 5
Python云端部署Docker

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
avivlyweb
提供方
avivlyweb

工具数量

5

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

2

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Pubmed Gemini Extension 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 5 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

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 5 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

Gemini CLI的法医级临床研究引擎

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🌸 Nagomi(和み):欺诈危机中的冷静清晰

Nagomi不仅仅是一个搜索工具。它是一个 法医级临床研究引擎 旨在保护医学科学的完整性。

在一个世界里 500篇学术论文中有1篇被撤回 人工智能幻觉创造了看起来100%真实的“假证据”,Nagomi充当了你的科学看门人。它使用数学逻辑和深度数据库交叉引用将突破性研究与人工智能生成的制造分开。

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🎬 在行动中看到它

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🚀 为什么是Nagomi?(法医研究的力量)

⚡ 45秒内完成1年的研究

  • 场景: 一名学生花了整整一年的时间手动研究肩部撞击的诊断集群。
  • Nagomi的结果: 在 45秒Nagomi进行了PICO优化搜索,审核了20多篇文章的方法,并生成了一个更准确、与2025年对齐的临床算法。
  • 影响: 为需要“金标准”答案而无需体力劳动的临床医生和学生提供巨大的投资回报率。

🕵️‍♂️ 捕捉“无法捕捉”的人工智能幻觉

Nagomi自动化了标准剽窃工具所忽略的科学逻辑检查。

  • 案例: 检测到a 序列ID不匹配 在一篇学生论文中。
  • 证据: 证明引用的“2025 AI研究”实际上使用了来自 2020年关于膀胱感染的论文.
  • 影响: 对学术诚信和学位质量控制的绝对保护。

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🛠️ 临床研究室

|命令|能力| Nagomi“超级大国”| |:--|:--|:--| | /nagomi:search | PICO优化搜索 |不仅仅是查找关键字。它提取 人口、干预、比较和结果 找到你问题的确切临床“DNA”。 | | /nagomi:synthesis| 博士水平排序 |将数十项研究整理成加权 证据指南针它告诉你 *什么* 被发现了,但是 *你应该多信任它*. | | /nagomi:verify | 幻觉猎人 |扫描PDF/DOIs 体积悖论 和 被盗身份证。在它进入你的参考书目之前,先抓住它。 | | /nagomi:analyze | 方法论审计 |对单个PMID进行深入研究。给它评分 A至D 基于样本量、研究设计和偏倚风险。 | | /nagomi:export | 无缝集成 |即时导出到 BibTeX或RIS.将您的研究直接连接到Zotero、Mendeley或LaTeX。 |

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🧠 ABC-TOM v3.1智能层

Nagomi不仅仅是“搜索” 认为 就像法医审计员一样:

  1. PICO翻译: 自动将随意问题(例如“最佳痛风药物”)转换为精确的临床搜索字符串。
  2. 证据指南: 一个视觉加权判决,正确地支持A级系统评价而不是轶事病例报告。
  3. 体积悖论逻辑: 识别“弗兰肯斯坦”引用,其中引用年份的卷数在数学上是不可能的。
  4. 顺序ID跟踪: 检测人工智能何时重用旧论文中的真实文章ID来掩盖虚假的新标题。
  5. 收缩监视器: 如果您列表中的某篇论文自发表以来因欺诈而被正式撤回,则会提醒您。

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使用示例

临床医生:寻找“最佳”治疗方法

/nagomi:search what is the most effective treatment for Achilles tendinopathy
/nagomi:synthesis yoga vs meditation for neuroplasticity in seniors

教授:审计学术诚信

/nagomi:verify ~/Downloads/final_submission.pdf
/nagomi:verify 10.1016/j.mcna.2014.03.005

研究人员:深潜与出口

/nagomi:analyze 34580864
/nagomi:export "chronic heart failure telemonitoring" format=bibtex

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安装

gemini extensions install https://github.com/avivlyweb/pubmed-gemini-extension

要求: Gemini CLI,Node.js 18+,Python 3.9+

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版本历史

版本里程碑功能
3.1.0法医更新体积悖论,序列ID,更名为Nagomi。
3.0.0ABC-TOM更新6层分类,灰色文献检测。
2.5.0证据更新证据指南、PICO逻辑、加权判决。

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许可证

麻省理工学院

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\[!重要\] Nagomi Clinical Forensic是一种学术探索的研究工具。这并不构成医疗建议。临床决策应始终由合格的从业者进行调解。

Aviv用爱制作 阿维利

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

法医级研究Python本地部署临床研究学术诚信AI检测医学科学

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 5 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 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。
  • 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

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 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

Pubmed Gemini Extension 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。

Pubmed Gemini Extension 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。

Pubmed Gemini Extension 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。

Pubmed Gemini Extension 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。

Pubmed Gemini Extension 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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