ClinicalTrials
通过MCP协议集成临床试验数据库，支持医学研究与分析。
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：ClinicalTrials。 它的用途是：通过MCP协议集成临床试验数据库，支持医学研究与分析。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/clinicaltrials/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
“帮我查找2020年以来，关于非小细胞肺癌使用PD-1抑制剂作为一线治疗的三期临床试验，重点关注已完成招募的研究。”，它会通过集成的ClinicalTrials Skill自动构建查询，并返回符合条件的试验列表，包括NCT编号、标题、状态、干预措施、地点和简要结果摘要，方便您快速筛选和跟进。
介绍
ClinicalTrials Skill 是一个基于MCP（Model Context Protocol）协议的服务器工具，它解决了医学研究人员、数据分析师和学术研究者在进行临床试验相关研究时，需要频繁手动查询、整合和分析多个分散的临床试验数据源的痛点。通过标准化的MCP接口，它将复杂的临床试验数据库查询功能集成到AI助手中，使得数据获取过程自动化、便捷化。
使用时，用户无需离开与AI助手的对话环境，即可通过自然语言指令查询特定疾病、药物、干预措施或研究阶段的临床试验信息。该Skill能够解析用户需求，构建精准的查询语句，并从集成的临床试验数据库中返回结构化的结果，如试验编号、状态、招募条件、主要结果指标等关键信息。
该Skill非常适合需要高效获取和分析临床试验数据的专业人士，例如从事新药研发、流行病学调查、循证医学研究或撰写医学论文的学术研究者、数据分析师以及医药企业的研发人员。它能够显著提升文献调研和数据收集阶段的效率。
建议在使用前，明确您需要查询的临床试验的关键要素，如疾病名称（使用标准医学术语）、药物名称、研究类型（如干预性、观察性）等，以便获得更精确的结果。由于数据源为外部数据库，查询结果的实时性和完整性取决于源数据库的更新状态，对于关键决策信息建议进行二次核实。
核心特点
与通用搜索引擎或需要手动操作的数据库网站不同，本Skill通过MCP协议实现了与AI助手的深度集成，允许用户以对话方式直接进行复杂的多条件临床试验查询，并将结果结构化返回，省去了在网站间切换和筛选信息的步骤。其核心在于为医学研究场景提供了专属的、可编程的自动化数据接入通道。
注意事项
不适合用于需要获取非结构化、非公开或高度定制化的原始患者级数据（如个体病例报告）的场景。
常见问题
这个Skill能查询哪些临床试验数据库？
目前主要集成美国国立卫生研究院（NIH）的ClinicalTrials.gov等主流公开数据库，具体支持范围请查看Skill文档。
查询到的数据可以直接用于论文发表吗？
返回的数据可作为研究和分析的参考，但正式发表前请务必根据学术规范，核对原始数据库中的官方记录以确保引用准确性。
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/clinicaltrials/raw/index.md 读取 ClinicalTrials 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/clinicaltrials/raw/index.md（查看排版版本）