pubmed-stream

Name: pubmed-stream
Author: melhzy

de melhzyversión 0.4.4i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.melhzy/pubmed-stream

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

Conexión: Se ejecuta en tu computadora
Transporte: stdio
Categoría: Clínicas y salud
Debes completar: NCBI_API_KEY

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
Debes completar tú: NCBI_API_KEY, NCBI_EMAIL

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

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

Ejecuta esto en tu terminal

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

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

NCBI_API_KEY secreto 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

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub melhzy, dueña del repo
… Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
… Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
– No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
– No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
… Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Clínicas y saludi

Más estrellas que el 0% de los otros 870 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 66% de los otros 870 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 870 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro pubmed-stream?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: NCBI_API_KEY

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.4.4) llegó al registro hace 14 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Mirobody

de thetahealth

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

Se ejecuta en tu computadora★ 1408Apache-2.0Actualizado hace 6 días

Instalar

FHIR MCP Server

de wso2

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

Se ejecuta en tu computadora★ 137Apache-2.0Actualizado hace 9 días

Instalar

Google Health MCP

de davidmosiah

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

Se ejecuta en tu computadora★ 79MITActualizado hace 4 meses

Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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,

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

pubmed-stream

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Valores que debes completar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Clínicas y saludi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Mirobody

FHIR MCP Server

Google Health MCP

README del creador

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