PubMed MCP Server

Enables AI systems to search, retrieve, and analyze biomedical literature from PubMed for evidence-based research, citation generation, and data visualization

Skills

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fetch_pubmed_content

Fetches detailed information from PubMed using NCBI EFetch. Can be used with a direct list of PMIDs or with queryKey/webEnv from an ESearch history entry. Supports pagination (retstart, retmax) when using history. Available 'detailLevel' options: 'abstract_plus' (parsed title, abstract, authors, journal, keywords, DOI, optional MeSH/grant info), 'full_xml' (JSON representation of the PubMedArticle XML structure), 'medline_text' (MEDLINE format), or 'citation_data' (minimal data for citations). Returns a JSON object containing results, any PMIDs not found (if applicable), and EFetch details.

generate_pubmed_chart

Generates a customizable chart (PNG) from structured data. Supports 'bar', 'line', 'scatter', 'pie', 'doughnut', 'bubble', 'radar', and 'polarArea' plots. Requires data values and field mappings for axes. Optional parameters allow for titles and dimensions. Internally uses Chart.js and chartjs-node-canvas to produce a Base64-encoded PNG image.

pubmed_research_agent

Generates a standardized JSON research plan outline from component details you provide. It accepts granular inputs for all research phases (conception, data collection, analysis, dissemination, cross-cutting concerns). If `include_detailed_prompts_for_agent` is true, the output plan will embed instructive prompts and detailed guidance notes to aid the research agent. The tool's primary function is to organize and structure your rough ideas into a formal, machine-readable plan. This plan is intended for further processing; as the research agent, you should then utilize your full suite of tools (e.g., file manipulation, `get_pubmed_article_connections` for literature/data search via PMID) to execute the outlined research, tailored to the user's request.

search_pubmed_articles

Searches PubMed for articles using a query term and optional filters (max results, sort, date range, publication types). Uses NCBI ESearch to find PMIDs and ESummary (optional) for brief summaries. Returns a JSON object with search parameters, ESearch term, result counts, PMIDs, optional summaries (PMID, title, authors, source, dates), and E-utility URLs.

get_pubmed_article_connections

Finds articles related to a source PubMed ID (PMID) or retrieves formatted citations for it. Supports finding similar articles, articles that cite the source, articles referenced by the source (via NCBI ELink), or fetching data to generate citations in various styles (RIS, BibTeX, APA, MLA via NCBI EFetch and server-side formatting). Returns a JSON object detailing the connections or formatted citations.

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AI プログラマヌ
AI Programmer は、あなたの生のリリヌスノヌトを最新の、公開可胜な HTML ペヌゞに倉換する AI ペヌゞです。
カスタマヌサポヌト文曞䜜成者
カスタマヌサポヌトチヌムが高品質なサポヌトドキュメントFAQ、チケット返信、謝眪状、SOPを䜜成するのを支揎するAIアシスタント。内郚リ゜ヌスず顧客向け資料の䞡方の䜜成をガむドしたす。
Discourse コミュニティマネヌゞャヌ
Discourse コミュニティマネヌゞャヌ゚ヌゞェントは、ナヌザヌポストに察しお明確で芪しみやすく、構造化された返信を迅速に生成するのを支揎し、コミュニティのモデレヌションをより簡単か぀プロフェッショナルにしたす。
株匏ニュヌスレポヌタヌ
このAI゚ヌゞェントは、䞻芁な米囜株匏ニュヌスをリアルタむムで監芖・分析し、䞻芁な掞察、垂堎の反応、セクタヌ別の芁玄を含む構造化された投資レポヌトを生成したす。
オフィス文曞ヘルパヌ
瀟内業務向けに蚭蚈されたAI仮想事務アシスタント。お知らせ、䌚議録、芁玄、フォヌム、手順曞、人事蚘録など、高品質な瀟内文曞の迅速な䜜成をサポヌトしたす。
コミュニティアクティビティアナリスト
コミュニティのスクリヌンショットを分析し、゚ンゲヌゞメントの傟向ずディスカッションのハむラむトを報告したす。コミュニティのやり取りのスクリヌンショットをアップロヌドするず、゚ヌゞェントが゚ンゲメントレベル、䞻芁なディスカッショントピック、および泚目のハむラむトを芁玄した明確なマヌクダりンレポヌトを生成したす — コミュニティマネヌゞャヌ、マヌケタヌ、補品チヌムに最適です。
メヌルマヌケティングアシスタント
リヌドを芋぀け、3日間のフォロヌアップメヌルシヌケンスを自動的に送信したす。
Google アナリスト
Google Analytics 4 (GA4) プロパティを Google アナリスト゚ヌゞェントに接続するためのステップバむステップガむド。Google Cloud サヌビスアカりントの䜜成、Analytics Data API の有効化、GA4 ビュヌアヌアクセスの付䞎、セッション、ナヌザヌ、バりンス率、コンバヌゞョンなどのサポヌトされおいるメトリックで゚ヌゞェントを構成する方法を説明したす。Bika.ai での GA4 デヌタレポヌトの迅速なセットアップに最適です。
芁件文曞ラむタヌ
補品や機胜のアむデアに぀いお教えおください。ナヌザヌストヌリヌ、受け入れ基準、技術仕様などを含む包括的で詳现な芁件文曞の䜜成をお手䌝いしたす。

Frequently Asked Questions

䞀蚀で説明Bika.aiずは䜕ですか
Bika.aiは䜕がそんなにナニヌクなのですか
"BIKA" ずいう略語は䜕を意味したすか
Bika.aiはどのようにしおAI自動化を実珟しおいたすか
Bika.aiは無料で䜿甚できたすか
Bika.aiずChatGPT、GeminiなどのAIアシスタントずの違いは䜕ですか
Bika.aiず倚次元スプレッドシヌトの違いは䜕ですか
Bika.aiでは、単䞀のテヌブルのデヌタ量が数䞇行、数十䞇行に達し、関連参照が増えた堎合、動䜜が遅くなりたすか?
Bika.aiの「スペヌスステヌション」ずは䜕ですか
支払い埌、いく぀の有料スペヌスを持っおいたすか
「リ゜ヌス」ずは䜕ですか
Bika.aiのチヌムはどのように「自瀟の補品を自ら䜿っおいる」のですか?
Bika.aiはどのようにしお䜜業効率を向䞊させたすか
Bika.aiのAI自動化機胜にはどのような特城がありたすか
Bika.aiの自動化テンプレヌトずは䜕ですか
Bika.aiはチヌム協力ず暩限機胜をサポヌトしおいたすか

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