pubmed-stream

Name: pubmed-stream
Author: melhzy

von melhzyVersion 0.4.4i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.melhzy/pubmed-stream

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Search PubMed and PMC, read full texts, map evidence and build Obsidian knowledge graphs

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Praxen & Gesundheit
Das musst du eintragen: NCBI_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Das trägst du selbst ein: NCBI_API_KEY, NCBI_EMAIL

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "pubmed-stream": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pubmed-stream",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "NCBI_API_KEY": "your-value",
        "NCBI_EMAIL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add pubmed-stream --env NCBI_API_KEY=your-value --env NCBI_EMAIL=your-value -- uvx pubmed-stream mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "pubmed-stream": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pubmed-stream",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "NCBI_API_KEY": "your-value",
        "NCBI_EMAIL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "pubmed-stream": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pubmed-stream",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "NCBI_API_KEY": "your-value",
        "NCBI_EMAIL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

NCBI_API_KEY geheim env
Optional free NCBI API key, which raises NCBI's limit from 3 to 10 requests a second; create it under API Key Management at https://account.ncbi.nlm.nih.gov/settings/
NCBI_EMAIL env
Optional contact email that NCBI asks programs to send with their requests

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto melhzy bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Praxen & Gesundheiti

Mehr Sterne als 0 % der anderen 866 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 67 % der anderen 866 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 866 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist pubmed-stream sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: NCBI_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.4.4) kam vor 14 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Mirobody

von thetahealth

Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.

Läuft auf deinem Computer★ 1.408Apache-2.0Aktualisiert vor 5 Tagen

Installieren

FHIR MCP Server

von wso2

MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications

Läuft auf deinem Computer★ 137Apache-2.0Aktualisiert vor 9 Tagen

Installieren

Google Health MCP

von davidmosiah

Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents

Läuft auf deinem Computer★ 79MITAktualisiert vor 4 Monaten

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

pubmed-stream: PubMed search and PubMed Central full-text download, for researchers and their AI assistants

pubmed-stream is an open-source Python library and command-line tool that takes a PubMed search to a knowledge graph of the literature. It is built on NCBI's official E-utilities API, works from the command line or Python, and needs nothing beyond requests. AI assistants use it too: it is a plugin for Claude Code and Codex, and a PubMed MCP server for them and Gemini CLI, so you can ask a research question in plain English and get an answer that cites only papers the assistant downloaded and read.

With it you can:

Search PubMed and PubMed Central (PMC) with field tags and MeSH (Medical Subject Headings), and see how many papers a search finds before downloading anything (section 2)
Bulk-download full-text articles from PubMed Central as JSON, with metadata, references and text or JATS XML, and the PubMed abstracts of articles without free full text (section 1)
Export citations as BibTeX or RIS for Zotero, EndNote and Mendeley (section 1)
Find the papers that cite a paper, the papers it cites and the papers PubMed rates as similar, with retracted papers, reviews and NIH funding flagged (section 3)
Build a knowledge graph of a study's literature in Obsidian, one Markdown note per paper and MeSH concept, linked by citations, similarity and topics (section 4)
Give AI assistants PubMed tools through the MCP server or the plugin, and summarize abstracts with a local LLM through Ollama, so nothing leaves your computer (section 5)
Measure the impact of a retracted paper through the papers citing it and the papers citing those (tutorial 8)

Documentation: [melhzy.github.io/pubmed-stream](https://melhzy.github.io/pubmed-stream/), the tutorials, guides and reference in one searchable website, with every notebook shown with its results.

**A study made with it: the Aβ\*56 retraction impact page**, how a retracted Alzheimer's paper spread through the literature and how much of it language models learned, as an interactive page where every number comes from the study's files; see Studies.

New to programming? Start with tutorial 0, which takes a research question to a map of its literature in an afternoon. Click Open in Colab to run it in your web browser, with nothing to install; you only type your question into one settings cell.

flowchart LR

S["PubMed searches"] -->|"download"| D["Full-text articles metadata, references, text"] K["Key papers"] -->|"neighborhood"| N["Similar, citing and cited papers flagged reviews, retractions, NIH funding"] D --> G["Knowledge graph kg_topic, an Obsidian vault"] N --> G G --> O["Explore, write, refresh"]

Quick start
Tutorials
Studies
Installation and configuration
1. Download full-text articles from PubMed Central
2. Write PubMed searches that find the right papers
3. Map the evidence around a paper: citing, cited and similar articles
4. Build the knowledge graph of a study in Obsidian
5. Use it with AI assistants (MCP server and plugin), local models and Obsidian
Python API for PubMed and NCBI E-utilities
Troubleshooting
How it works
Contributing
FAQ
Citation, acknowledgments and license

Quick start

pip install pubmed-stream

Size a search and preview its newest titles, without downloading: it counts PMC and all of PubMed

pubmed-stream search '"gut microbiota"[Title] AND frailty[Title/Abstract]'

Download the full text of up to 50 articles, add the abstracts of those whose full text is not

free, then read them compactly

pubmed-stream download '"gut microbiota"[Title] AND frailty[Title/Abstract]' --max-results 50 pubmed-stream abstracts '"gut microbiota"[Title] AND frailty[Title/Abstract]' --max-results 200 pubmed-stream list publications --abstracts

Export them as citations for Zotero, EndNote or Mendeley

pubmed-stream export publications -o frailty.bib

Map the evidence around one paper: similar, citing and cited papers, with retractions flagged

pubmed-stream neighborhood 31319564

Build a study's knowledge graph in ./kg_gut_microbiome_frailty

pubmed-stream kg "gut microbiome frailty" -q '"gut microbiota"[Title] AND frailty[Title/Abstract]' --seed 31319564

First add the folder in Obsidian with Open folder as vault, or use the automatic setup below.

After that, open the graph's home note from the terminal:

pubmed-stream open kg_gut_microbiome_frailty

Summarize the 10 newest abstracts and save the summaries in the knowledge graph. --model picks who

summarizes: a model on your own computer, in Ollama (https://ollama.com), so nothing leaves it, or the

model of an AI assistant installed below: claude, codex or gemini. Section 5 helps you choose

ollama pull qwen3.5:4b pubmed-stream review "Is the gut microbiota linked to frailty?" --limit 10 --model qwen3.5:4b --vault kg_gut_microbiome_frailty pubmed-stream review "Is the gut microbiota linked to frailty?" --limit 10 --model claude --vault kg_gut_microbiome_frailty

Or ask in plain English and let Claude Code, Codex or Gemini CLI run all of this: see below

For automatic first-time Obsidian setup with --register, see Open the graph in Obsidian. That section also explains how to use the updated source if your installed command does not yet support the option.

With an AI assistant: Claude Code, Codex or Gemini CLI

An AI assistant can do all of the above for you. Install one: Claude Code needs a paid Claude plan, Codex a paid ChatGPT plan, and Gemini CLI only a Google account. These commands need Node.js 22 or later; tutorial 7 shows the other installers and walks through a session.

npm install -g @anthropic-ai/claude-code   # Claude Code

npm install -g @openai/codex # Codex npm install -g @google/gemini-cli # Gemini CLI

Then give your assistant pubmed-stream's tools, in one of two ways:

# Claude Code or Codex: install the plugin once, for every folder. It needs uv (https://docs.astral.sh/uv/)

claude plugin install pubmed-stream --marketplace melhzy/pubmed-stream codex plugin marketplace add melhzy/pubmed-stream codex plugin add pubmed-stream@pubmed-stream

Any of the three: set up one research folder with the MCP server and instructions

mkdir gut_frailty cd gut_frailty pubmed-stream init

Start your assistant in your research folder with claude, codex or gemini. The first time, it asks you to sign in. With init, Claude Code also asks to approve the pubmed-stream server, and Gemini CLI asks whether you trust the folder: say yes to both, or the assistant will not have pubmed-stream's tools. /mcp lists them. Then ask in plain language:

*Is the gut microbiota linked to frailty? Size the search first, download the clinical studies, and summarize the evidence with PMIDs.*

Section 5 compares the plugin and init.

In Python

The first steps of the quick start, in Python:

from pubmed_stream import create_kg, get_neighborhood, search_and_download

stats = search_and_download('"gut microbiota"[Title] AND frailty[Title/Abstract]', max_results=50) hood = get_neighborhood("31319564") result = create_kg("gut microbiome frailty", queries=['"gut microbiota"[Title] AND frailty[Title/Abstract]'], seeds=["31319564"]) print(stats.successful, hood.totals, result.kg_dir)

Tutorials

The notebooks in tutorials/ are written for researchers, not programmers. Each follows a real research question. The notebooks have a single Your settings cell for your own question, run in Google Colab with nothing to install, and are saved with their results so you can read them first, on GitHub or on the documentation site; tutorial 7 happens in a terminal, with an AI assistant.

#	Tutorial	Use case
0	Start here: a new research topic in an afternoon	From a question to a map of its literature: size the field, find the paper everyone cites, build a knowledge graph, read its themes, evidence and gaps, export a reading list
1	Getting started	Download a search, read the files, choose a format, resume, fetch one known article, rescue a search that finds nothing, read downloads compactly
2	Designing searches	Measure the size, precision and availability of five versions of one search, and combine words with MeSH headings
3	A literature-review corpus	Run a keyword list, deduplicate, screen by theme, export to CSV and BibTeX
4	The evidence around one paper	Map a paper's neighborhood and screen it for retractions
5	The knowledge graph of a study	Build a graph and explain it with twelve charts and tables
6	Text mining and RAG preparation	Split articles into sections and chunk them for embeddings

| 7 | Your literature search with an AI assistant | For medical students and biologists: install Claude Code or Codex, connect it to pubmed-stream's MCP tools with the plugin or pubmed-stream init, choose a model, ask in plain English, check the evidence, keep it in Obsidian,

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

pubmed-stream

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Praxen & Gesundheiti

Häufige Fragen

Alternativen

Mirobody

FHIR MCP Server

Google Health MCP

README vom Entwickler

pubmed-stream: PubMed search and PubMed Central full-text download, for researchers and their AI assistants

Contents

Quick start

Size a search and preview its newest titles, without downloading: it counts PMC and all of PubMed

Download the full text of up to 50 articles, add the abstracts of those whose full text is not

free, then read them compactly

Export them as citations for Zotero, EndNote or Mendeley

Map the evidence around one paper: similar, citing and cited papers, with retractions flagged

Build a study's knowledge graph in ./kg_gut_microbiome_frailty

First add the folder in Obsidian with Open folder as vault, or use the automatic setup below.

After that, open the graph's home note from the terminal:

Summarize the 10 newest abstracts and save the summaries in the knowledge graph. --model picks who

summarizes: a model on your own computer, in Ollama (https://ollama.com), so nothing leaves it, or the

model of an AI assistant installed below: claude, codex or gemini. Section 5 helps you choose

Or ask in plain English and let Claude Code, Codex or Gemini CLI run all of this: see below

With an AI assistant: Claude Code, Codex or Gemini CLI

Any of the three: set up one research folder with the MCP server and instructions

In Python

Tutorials