AACT Clinical Trials MCP
基于FastMCP框架，提供临床试验数据的查询与分析服务。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：AACT Clinical Trials MCP。 它的用途是：基于FastMCP框架，提供临床试验数据的查询与分析服务。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/aact-clinical-trials-mcp/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请帮我查找过去两年内，针对非小细胞肺癌，使用PD-1抑制剂的所有三期临床试验，并列出它们的试验ID和主要终点指标。”，它会解析你的请求，通过MCP服务器查询AACT数据库，并以结构化的表格或列表形式返回符合条件的临床试验基本信息。你还可以进一步要求它对这些试验的招募状态或设计类型进行简要分析。
介绍
AACT Clinical Trials MCP Skill 旨在解决研究人员、医药从业者及数据分析师在获取和分析公开临床试验数据时面临的信息分散、查询复杂、分析门槛高等问题。它通过标准化的MCP接口，将复杂的临床试验数据库查询功能集成到AI工作流中，让用户能够通过自然语言指令快速获取所需数据。
用户只需在支持MCP协议的AI助手（如Claude Desktop）中安装并配置此Skill，即可通过对话直接查询临床试验信息，例如询问特定药物的试验进展、特定适应症的试验设计或统计分析结果，无需编写复杂的SQL查询或操作专业数据库软件。
该Skill特别适合需要频繁查阅或分析临床试验数据的学术研究者、数据分析师、医药产品经理以及相关领域的高校学生。他们可以利用此工具进行文献调研、竞品分析、市场趋势研究或辅助学术论文撰写。
使用建议：建议用户对临床试验的基本概念和数据结构有一定了解，以便更精准地提出查询需求。初次使用时，可以先从简单的条件查询（如按疾病、药物名称）开始，逐步尝试更复杂的组合查询与分析。注意，该Skill提供的是数据查询服务，其分析深度依赖于底层数据库的完整性与更新时效。
核心特点
与通用的数据查询Skill相比，它深度集成并封装了专业的临床试验数据库（AACT）查询逻辑，用户无需了解底层数据库结构即可通过自然语言进行专业查询；同时，基于FastMCP框架开发，确保了与主流AI助手的高效、稳定集成与通信。
注意事项
不适合需要深度生物统计建模、原始患者数据获取或非AACT数据库覆盖的临床试验信息查询场景。
常见问题
这个Skill能查询哪些临床试验数据？
可以查询美国ClinicalTrials.gov上公开的临床试验信息，包括试验设计、招募状态、干预措施、结果等。
需要我本地有数据库吗？
不需要，Skill通过MCP服务器连接后端数据服务，用户只需安装配置即可使用。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/aact-clinical-trials-mcp/raw/index.md 读取 AACT Clinical Trials MCP 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/aact-clinical-trials-mcp/raw/index.md（查看排版版本）