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Cross-database search using unified_search across academic sources. Triggers: 跨資料庫, multi-source, Semantic Scholar, OpenAlex, CORE, Europe PMC, 綜合搜尋
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/u9401066/med-paper-assistant --skill pubmed-multi-source-searchコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Run multiple complementary literature searches and merge results for broad coverage. Triggers include parallel search, 並行搜尋, 廣泛搜尋.
Cross-agent workflow for evidence-grounded manuscripts, proposals, reports, student papers, and preprints with auditable gates.
Cross-agent workflow for evidence-grounded manuscripts, proposals, reports, student papers, and preprints with auditable gates.
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| name | pubmed-multi-source-search |
| description | Cross-database search using unified_search across academic sources. Triggers: 跨資料庫, multi-source, Semantic Scholar, OpenAlex, CORE, Europe PMC, 綜合搜尋 |
目前公開的多來源搜尋入口是 unified_search。它會自動在 PubMed、OpenAlex、Semantic Scholar、Europe PMC、CrossRef 之間分流，並在單次搜尋內做整合與去重。
新 workflow 不再直接依賴多個來源別 MCP 工具。對大多數文獻搜尋情境，應優先使用
unified_search，而不是舊的來源別工具名稱。
unified_search(
query="machine learning drug discovery",
sources="pubmed,openalex,semantic_scholar,europe_pmc",
limit=25,
ranking="balanced",
output_format="json"
)
sources 可選值pubmedopenalexsemantic_scholareurope_pmccrossref如果不指定，系統會自動選來源。
unified_search(
query="machine learning drug discovery",
limit=30,
ranking="balanced"
)
unified_search(
query="sepsis biomarkers",
sources="pubmed,europe_pmc",
limit=25,
ranking="quality"
)
unified_search(
query="COVID-19 vaccine efficacy",
sources="pubmed,europe_pmc,openalex",
options="preprints",
limit=30,
ranking="recency"
)
unified_search(
query="foundation models pathology",
sources="pubmed,openalex,semantic_scholar",
limit=30,
ranking="impact"
)
unified_search(
query="CRISPR gene therapy",
sources="pubmed,openalex,semantic_scholar,europe_pmc",
limit=20,
output_format="json"
)
unified_search(
query="remimazolam sedation",
sources="pubmed,europe_pmc,openalex,semantic_scholar",
limit=30,
ranking="balanced"
)
unified_search(
query="machine learning radiology",
limit=20,
output_format="json"
)
# 對選中的 PMID / DOI 進一步抓全文
get_fulltext(pmid="12345678", extended_sources=True)
unified_search(
query="CAR-T lymphoma",
limit=15,
ranking="impact"
)
find_related_articles(pmid="12345678")
find_citing_articles(pmid="12345678")
get_citation_metrics(pmids="12345678,23456789")
balanced: 預設，一般探索impact: 先找高影響力代表作recency: 先看最新研究與更新動態quality: 偏向高證據等級與較可靠研究options="preprints, shallow"
preprints: 想補最新未正式出版研究shallow: 只想快速掃過no_relax: 不希望零結果時自動放寬no_analysis: 程式輸出較乾淨pubmed-systematic-searchpubmed-pico-searchsearch_biomedical_imagespubmed-fulltext-access公開 MCP 介面中的文字文獻搜尋，應以 unified_search 為主，不再拆成來源別搜尋工作流。