dsh-pubmed

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给科研文献检索装上"实体级 + 证据链 + 全文可达"引擎：PubMed / Europe PMC / OpenAlex / PubTator3 / Semantic Scholar 五源一体的 DeepSeek Harness（DSH）插件，26 个原生模型工具，无 MCP 客户端、无付费代理、纯 JS 免构建。

你只管用自然语言提需求——"帮我找 XX 的文献，能下载的下载下来"——agent 会选对工具、串起流程、把结果摆到你面前。 检索结果自带摘要、被引数与开放获取标记，全文可达。

目录

• 🚀 安装（2 分钟上手）
• 为什么需要它
• 六大功能模块
• 典型场景串联
• 配置
• 无代理网络（大陆直连）
• 给 Agent 的说明
• 附录：26 工具速查
• 安装与卸载（完整）
• 版本历史
• 要求
• License 与致谢

🚀 安装（2 分钟上手）

前置：先装 Node.js ≥ 20，再全局安装 DSH CLI（推荐，装完直接用 dsh 命令）：

npm install -g @deepseek-ai/dsh
dsh web        # 启动 DSH web 环境（未全局安装也可临时用 npx @deepseek-ai/dsh web）

启动后，一条命令安装本插件：

# 一条命令安装（官方 CLI，推荐）
dsh plugin --profile web add dsh-pubmed@latest
# 或从 GitHub：dsh plugin --profile web add github:aiyacharley/dsh-pubmed
# 或本机源码：dsh plugin --profile web add /path/to/dsh-pubmed

装完重启 DSH，pubmed_* 工具出现在所有会话。自检一条：

pubmed_spell_check({ query: 'microbiom' })    # → corrected: "microbiome"

零配置即可用；更多安装方式见文末安装与卸载（完整）。

为什么需要它

做文献调研时，你大概率遇到过这几个痛点：

| 痛点 | 传统做法 | 结果 | |---|---|---| | 同义词漏检 | 搜 DOX 搜不到"阿霉素"、搜 HER2 漏掉 ERBB2 | 漏掉一半相关文献 | | 噪音混入 | 关键词共现把"只是顺便提到"的文章也搜进来 | 读十篇只有一篇相关 | | 证据链断裂 | 看到"某药可治某病"却不知道哪些文献支撑 | 不敢放心引用 | | 全文难拿 | 有 OA 副本却要挨个网站找 PDF | 时间耗在搬运上 | | 多平台割裂 | PubMed / EBI / Google Scholar 来回切、手工去重 | 碎片化、不可累积 |

dsh-pubmed 用 实体归一化、关系语义、证据回查、跨源去重、OA 全文直达 逐一回应这些痛点。 它不替你读文献，而是让你读到的每一篇都更可能是对的、且拿得到全文。

六大功能模块

按模块组织，因为大多数时候你在 agent 场景下使用：你用自然语言说需求，agent 自动选择和串联工具。 每个模块给出：你怎么说 → agent 做什么 → 你得到什么。

模块一：文献检索 —— "这个方向到底有什么"

你说："帮我调研 gut microbiome 与代谢组学的研究"、"找 CLDN5 和失眠相关的文献"

agent 做什么：把你的说法归一到权威概念（"阿霉素" = MESH:D004317，免疫同义词/缩写/语种差异），同时查 PubMed + Europe PMC + OpenAlex 三个库，按 DOI/PMID/标题去重合并成一份列表。每篇自带摘要、被引数、是否开放获取（🟢OA）；语义检索模式直达"支持某关系"的文章，而不是关键词碰巧共现。

你得到：一份去重的文献列表——摘要 + 被引数 + OA 标记 + 多平台命中排最前；还能按年份过滤、按被引排序。

模块二：全文获取 —— "把论文拿下来读"

你说："把这几篇能免费下载的 PDF 下载下来"、"这篇文章全文讲了什么"

agent 做什么：优先取 PMC 结构化全文（分节正文，长文自动分页）；不在 PMC 的走 OA 三源聚合（Unpaywall 权威 OA 状态 + Europe PMC + OpenAlex）找 PDF 直链，经你确认后批量下载到本地（默认 ~/.dsh/dsh-pubmed-pdfs/，也可指定工作区目录）。出版社的"HTML 拦截页"会被自动识破并跳到下一个候选链接。

你得到：可直接引用的分节全文（含摘要与各章节），或落在本地磁盘的真 PDF 文件（文件名用 PMID/DOI，方便辨认）。

模块三：证据与关系 —— "X 和 Y 有什么关系"

你说："二甲双胍能治什么病？给我证据文献"、"CLDN5 和血脑屏障损伤什么关系"

agent 做什么：用 PubTator3 的全库 curated 关系网络拉出关系骨架（每条带文献数），再对目标关系回查支持文献 PMIDs；也能做布尔组合（@药物 AND @疾病）检验关联强度。

你得到：关系列表（treat/cause/inhibit/...，每条带证据数）+ 每条关系的支持文献 PMIDs——可审计、可引用。

模块四：知识图谱 —— "帮我把课题文献管理起来"

你说："把这个课题的文献管理起来"、"画一张图谱看看"、"这轮先存下来"

agent 做什么：每轮检索的文献自动并入当前课题图谱（关键词 + 带权威 ID 的实体概念 + 关系边），多轮累积、按课题隔离；随时生成 NPG 配色可视化卡片；满意后一键持久化到个人图谱（跨会话保留）。

你得到：一张图看清概念脉络、关系证据、覆盖方向——从"平铺的文献列表"变成"可累积的知识资产"。

模块五：跨领域与影响力 —— "不止 PubMed"

你说："这个方向有预印本吗"、"这篇被引多少"、"有没有类似的文章推荐"

agent 做什么：Europe PMC 补预印本/专利/非期刊源；Semantic Scholar 补被引数、论文推荐、标题精确匹配和全领域检索（不限于生物医学）。

你得到：更宽的覆盖面 + 影响力数据 + 相似文献推荐。

模块六：引用与整理 —— "帮我整理引用"

你说："这篇按 APA 和 BibTeX 引用"、"这个 DOI 对应的 PMID 是什么"、"参考文献里这条缺 ID 帮我找"

agent 做什么：五种引用格式一步生成；DOI/PMID/PMCID 互转；残缺引文（期刊/年份/卷/页/作者）反查 PMID；MeSH 词表与拼写纠正。

你得到：可直接粘贴的引用与准确的文献 ID。

典型场景串联

场景一：课题调研全流程（真实案例：CLDN5 × 失眠）

以下是插件实测的真实执行记录。

你："帮我调研 CLDN5、ARRB2、NPRL2 三个基因与失眠相关的研究"

① agent 归一实体 → ② 语义检索发现：
   ⭐ PMID 37928369（2023）失眠患者血清 Claudin-5/ZO-1 水平的先导临床研究
      —— ZO-1 显著升高且与失眠严重度正相关（直接证据！）

你："哪些能免费下载？"
③ 检索结果标 🟢OA → 批量查 OA 链接 → 4 篇里 3 篇开放获取

你："下载下来"
④ PDF 落盘（PMID37928369.pdf 3.4MB ✓）
⑤ 闭源的那篇走 PMC 结构化正文继续精读

全程你只说了 4 句话。

场景二：药物重定位 / 机制假设扫描

"TP53 和哪些疾病有关系？"→ 关系骨架全谱 → "其中哪些是冷门方向？"→ 命中个位数的关联
→ "给这些方向找证据文献" → 语义检索钻取 → 图谱记录

场景三：选题新颖性检验

"这两个概念之间有关联文章吗？"→ 布尔检索命中个位数 = 可能是空白方向
→ "双平台交叉确认" → 统一检索去重 → 结论可信度倍增

配置

bundle 运行时零配置即可用。可选配置建议写进 profile 的 patch 行 config（比环境变量更稳）：

# 你的 profile 文件，如 C:\Users\<你>\.dsh\profiles\<profile>\cordis.patch.yml
# 注意：补丁条目是【裸对象 { id, config }】，不要用 `- override:` 包装。
- id: pubmed
  config:
    NCBI_API_KEY: '<可选：NCBI API key>'
    # AUTO_GRAPH: false    # 默认 true：检索到的文献自动进知识图谱
    # PUBTATOR: false      # 默认 true：实体概念层
    # S2_ENABLED: false    # 默认 true：Semantic Scholar 工具
    # UNPAYWALL_EMAIL: '<可选：Unpaywall 联系邮箱>'
    # PDF_DIR: 'D:/papers' # 可选：PDF 下载目录（默认 ~/.dsh/dsh-pubmed-pdfs/）

| 配置项 | 默认 | 作用 | |---|---|---| | NCBI_API_KEY | 无 | NCBI 限流提速（10 req/s）| | AUTO_GRAPH | true | 检索到的文献自动并入知识图谱 | | PUBTATOR | true | 实体概念层（PubTator 概念 + curated 关系）| | PUBTATOR_EDGE_EVIDENCE | true | 关系边附证据文献 | | PUBTATOR_RELATION_PROBE / _ARTICLES | 3 / 8 | 关系探测预算 | | EUROPEPMC_ENABLED / S2_ENABLED | true | 对应模块开关 | | S2_API_KEY | 无 | Semantic Scholar 免费key：1 req/s（无 key 共享 100 req/5min）| | UNPAYWALL_EMAIL | 内置地址 | Unpaywall 联系邮箱（须真实邮箱）| | PDF_DIR / DSH_PUBMED_PDF_DIR | ~/.dsh/dsh-pubmed-pdfs/ | PDF 下载目录 | | EUTILS_BASE_URL / PUBTATOR_BASE_URL / EPMC_BASE_URL / OPENALEX_BASE_URL / S2_BASE_URL | 官方端点 | 自建反代端点（v0.4.4 起覆盖全部五族数据源）| | SKILL_DOC | true | Agent 路由技能自动注册 | | RELATION_ENDPOINT_REQUIRE_KEYWORD | true | 图谱关系边语义门 | | HEURISTIC_RELATIONS | true | 启发式关系层（false = 纯 curated 图）|

限速、重试、OA 签名校验等均为内置行为，无需配置。

无代理网络（大陆直连）

免费直连是本插件的定位。网络类失败自动指数退避重试，NCBI 不可达时检索自动切换 Europe PMC（其 MED 源即 PubMed 本体），报错区分"本地代理已挂"与"目标不可达"。极致稳定需求可配 *_BASE_URL 自建反代。

给 Agent 的说明

随包附带 skills/dsh-pubmed/SKILL.md——激活时自动注册到 ~/.dsh/skills/dsh-pubmed/（DSH 扫描的技能 root）。新会话的 agent 会自动读到：26 个工具的完整路由规则、模块串联流程、OA 工作流、易错点清单。

你不需要记住任何工具名——用自然语言描述需求即可。如果你的 agent 需要了解调用细节，让它读 SKILL 或工具描述即可。

附录：26 工具速查

供查阅的完整清单。日常使用无需记忆——agent 会自动路由。

检索：pubmed_search_papers（跨源统一检索 ⭐）· pubmed_search_articles（PubMed 完整语法，含摘要）· pubmed_europepmc_search（预印本/专利）· pubmed_pubtator_search（语义/关系检索）· pubmed_search_s2（全领域）· pubmed_find_related（相似/被引/参考文献）

全文与元数据：pubmed_fetch_articles（结构化文章 + 自动入图）· pubmed_fetch_fulltext（两级链：PMC → Europe PMC，分页）· pubmed_fetch_pdf_oa（OA PDF 发现 + 下载）· pubmed_europepmc_fetch（EPM 完整记录）

引用与 ID：pubmed_format_citations（APA/MLA/BibTeX/RIS/Vancouver）· pubmed_convert_ids（DOI/PMID/PMCID 互转）· pubmed_lookup_citation（残缺引文→PMID）· pubmed_lookup_mesh（MeSH 词表）· pubmed_spell_check（拼写纠正）

PubTator3 概念层：pubmed_pubtator_entity_id（文本→概念 ID）· pubmed_pubtator_relations（curated 关系 + 证据）· pubmed_pubtator_annotate（实体标注）

知识图谱：pubmed_graph_add（增量入图：articles 或 pmids 批量直入）· pubmed_graph_get（JSON/mermaid）· pubmed_graph_commit（持久化）· pubmed_graph_reset（清空）

Semantic Scholar：pubmed_get_s2_detail（被引数）· pubmed_get_s2_citations（引文列表）· pubmed_get_s2_recommendations（推荐）· pubmed_match_paper_by_title（标题匹配）

安装与卸载（完整）

安装

1. 一条命令（官方 CLI，推荐）

dsh plugin --profile web add dsh-pubmed@latest
# 或从 GitHub：dsh plugin --profile web add github:aiyacharley/dsh-pubmed
# 或本机源码：dsh plugin --profile web add /path/to/dsh-pubmed

2. 复制粘贴给 Agent 自动安装（需 cordis 预设的会话）：

• 持久化（重启后全会话可用）：

【请帮我持久化安装 dsh-pubmed（重启后所有会话可用）】
1) 找到 DSH profile 名称（如 web；不确定就先问）。
2) 运行 dsh plugin --profile <名称> add dsh-pubmed@latest。
3) 提示用户重启 DSH。

• 会话级（当前会话立即生效，需本机有源码）：

【请帮我安装 dsh-pubmed 插件（26 个工具）】
1) 先定位 dsh-pubmed 包目录（含 lib/pubmed-core.js）；若本机还没有，先 git clone https://github.com/aiyacharley/dsh-pubmed.git。
2) 读取 lib/dynamic-wrapper.js 作为 cordis_define 的 code.host，替换 <DSH_PUBMED_CORE_PATH> 与 <DSH_PUBMED_DIR> 占位符。
3) cordis_run 激活（mode=run）。
4) 验证：pubmed_spell_check({query:"microbiom"}) 应返回 corrected="microbiome"。

3. 手动（可选）

• patch：profile 的 cordis.patch.yml 追加 - insert: [{ id: pubmed, name: 'dsh-pubmed' }] → 重启；
• 会话级：手动 cordis_define / cordis_run（模板见 lib/dynamic-wrapper.js）。

更新

dsh plugin --profile web update dsh-pubmed@latest     # 或 @0.4.2 指定版本

更新后重启 DSH 生效。

卸载

• 会话级：cordis_undefine 该插件即可（或重启 DSH，会话级插件本就不持久）；
• 持久化：dsh plugin --profile <名称> remove dsh-pubmed 后重启； 若还配了原版 pubmed-mcp-server 的 MCP 桥接（mcp-pubmed 行），一并删除并重启。
• 复制粘贴给 Agent 自动卸载：

【请帮我卸载 dsh-pubmed（重启后所有会话不再有 pubmed_* 工具）】
1) 找到 DSH profile 名称（如 web；不确定就先问）。
2) 运行 dsh plugin --profile <名称> remove dsh-pubmed。
   若该命令不可用，则手动：从 package.json 删除 "dsh-pubmed" 依赖（及 bundles 里的条目），
   从 cordis.patch.yml 删除 id 为 pubmed 的 insert 块，再 npm install。
3) 提示用户重启 DSH。

卸载后残留：技能文档 ~/.dsh/skills/dsh-pubmed/ 会保留（孤儿文件，可手动删除）； 用户图谱文件 ~/.dsh/dsh-pubmed-graph.json 也会保留（你的知识资产，按需手动删）。

版本历史

• v0.4.4 — 质量收尾（零新工具）：OpenAlex / Semantic Scholar 端点可配（OPENALEX_BASE_URL / S2_BASE_URL，五族数据源全部支持自建反代）；用户图谱 schema 迁移钩子（读取统一经 migrateUserGraph——显式步骤表 + 结构规整，旧文件自动升级、漂移字段自动修复、缺步骤不盖版本戳）；S2 429 快速降级（重试预算 2 次 ≈3s，不再拖 60–90s，其余源维持 6 次）；会话图谱 LRU 上限 32（写链同步清理）+ sessionKeyOf 回退链硬化。
• v0.4.3 — 图谱与链路增强：graph_add 支持 pmids 批量直入（≤200，自动取文+富集）；fetch_fulltext 升级两级链（PMC → Europe PMC fullTextXML，EPMC-only OA 也有正文）；ID 解析缓存（含负结果，串联链路零重复解析）；批量工具超时预算（120–180s）；fetch_pdf_oa 候选位置带多源来源标注 + Best PDF 推荐 + F3 换算回显。
• v0.4.2 — OA PDF 发现与下载 + 图谱去噪：新增第 26 个工具 pubmed_fetch_pdf_oa——给单个或批量（≤10）DOI/PMID/PMCID 聚合 Unpaywall + Europe PMC + OpenAlex 三源，返回去重排序的 OA 链接列表；download:true 把 PDF 存到本地（文件名用 PMID/DOI，仅落盘不解析）；PDF 签名校验（出版社 HTML 拦截页自动跳过）；统一搜索结果新增 OA 标记（零额外请求）；图谱去噪（语义门 + mermaid 裁剪 + 纯 curated 开关）；新增 UNPAYWALL_EMAIL 配置。
• v0.4.1 — 统一搜索增强：pubmed_search_papers 默认三源（PubMed + Europe PMC + OpenAlex）；sources 加 's2'/'all'；sort 与 year 跨源过滤（下推各源查询）；agent 路由描述补全。
• v0.4.0 — 生态补全 + 反代可配：跨源统一检索；Semantic Scholar 五工具；fetch_fulltext 分页切片；BASE_URL 可配；发布后自动同步 npmmirror。
• v0.3.9 — 移除已废弃的 pubmed_extract_keywords。
• v0.3.8 — Europe PMC 网络重试；图谱原子写 + 串行化；@ 前缀归一化；SKILL 扩充；npm scripts + CI 测试门。
• v0.3.7 — 大规模建图不再超时（批量预取 + 预算 + 超时分级）。
• v0.3.6 — 技能文档自注册。
• v0.3.5 — 无代理韧性（重试 + EBI 降级链 + 可行动报错）。
• v0.3.4 — 显示层补齐；500 篇建图压测 70ms。
• v0.3.3 — 关系证据回查；annotate 分批 + 缓存；graph_add({dryRun}) 预览。
• v0.3.2 — annotate 支持 PMCID；SKILL 路由技能随包。
• v0.3.1 — 真机验收；pubtator_search query 可选。
• v0.3.0 — pubmed_pubtator_search 语义/关系检索。
• v0.2.2 — PubTator 独立限流队列；探测先过滤后截断。
• v0.2.1 — PubTator3 概念层 + 建图 concept 节点。
• v0.2.0 — 个人文献知识图谱引擎。
• v0.1.x — 初版：自 @cyanheads/pubmed-mcp-server 移植的 11 个 PubMed 工具。

逐版提交细节见 git tags；设计文档见 docs/00_roadmap.md（主计划书）、docs/01_pubtator3-plan.md、 docs/02_optimization-review.md。

要求

• DSH（任意支持 Cordis bundle 的部署）
• Node.js ≥ 20（bundle 使用全局 fetch）
• 出网可访问 eutils.ncbi.nlm.nih.gov、www.ncbi.nlm.nih.gov（PubTator3）、www.ebi.ac.uk、api.openalex.org 与 api.semanticscholar.org

License 与致谢

Apache-2.0。

• 来源：最初移植自 @cyanheads/pubmed-mcp-server （Apache-2.0，作者 Casey Hand）——检索、文章元数据、全文、引用、MeSH、ID 转换等核心 PubMed 能力源于该项目。
• 本插件的扩展（原项目没有的能力）：个人文献知识图谱引擎、PubTator3 概念层、启发式 NLP、 NPG 配色 mermaid 可视化、跨源统一检索（含 OpenAlex）、Semantic Scholar 直连、OA 全文 PDF 发现与下载、 无代理韧性、配置驱动的双策略设计等，均为本插件原创实现。

本插件不再是单纯的"移植版"：PubMed 检索层致敬原项目，知识图谱、概念层与统一检索为独立扩展。