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兜底指南:当没有更具体的技能匹配时,指导如何调用摩熵医药数据 MCP 工具——业务域归位、重叠数据源选路、list→detail 组装。若已有专项技能(报告生成、专项分析等)覆盖当前任务,以那些技能为准,本指南仅作数据访问参考。工具与参数一律以运行时列表为准。

Overview

Publisherinfometa
Repositoryworkbuddyskills
Skill namebcpmdata-pharma-data
Stars
376
Forks
124
Bundled files
Instructions only
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by infometa on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Bcpmdata Pharma Data AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/infometa/workbuddyskills/tree/main/connectors/bcpmdata-openmcp/skills/bcpmdata-pharma-data
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/infometa/workbuddyskills.git /tmp/workbuddyskills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/workbuddyskills/connectors/bcpmdata-openmcp/skills/bcpmdata-pharma-data .claude/skills/bcpmdata-pharma-data
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Bcpmdata Pharma Data in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Bcpmdata Pharma Data on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Bcpmdata Pharma Data is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

摩熵医药数据:兜底路由与调用思路

🎯 定位:兜底,优先级最低。 本技能只解决「怎么正确访问摩熵数据」这一层,不做业务流程。适用裁决:

  1. 若存在更具体的已安装技能(如报告生成、专项分析、可视化流程)且覆盖当前任务 → 以那个技能为主干,本指南仅在被问及数据从哪来、或那个技能需要选工具时作参考;不要把本指南的流程叠加到专项技能之上。
  2. 若多个专项技能都部分匹配 → 选范围最窄、最贴合用户原话的那个,而不是本指南。
  3. 仅当用户就是直接查数据、没有任何专项技能接手时 → 按本指南自主路由。 一句话:专项技能管「做什么、怎么交付」,本指南管「数据怎么拿」;两者共存时听前者的。

本连接器暴露 100+ 个医药数据工具(POST,返回结构化 JSON)。用户提问前需在连接器表单填好 API Key(auth_mode: token);返回 401/403 时提示用户重新连接并填写有效 Key(获取:https://open.bcpmdata.com/guide/1.html )。

⚙️ 第一原则:工具以运行时列表为准。 服务端工具会持续增删改。本文不维护工具清单,只提供三样运行时拿不到的东西:① 业务域地图(这个问题该去哪个领域找工具)、② 易混数据源的取舍规则(几个都像的工具选哪个)、③ 共性约定与实测坑。动手前先扫一遍运行时 tool list,用工具自带的 description 确认参数;本文与它冲突时,信它。

拿到问题后的决策流程(自主路由时,即上方裁决规则第 3 条)

  1. 认实体:问题里有什么锚点——药品通用名?批准文号?受理号?登记号?企业?靶点/适应症?疾病?专利号?CAS/SMILES?医院/药店?器械注册证号/耗材代码?
  2. 归领域:问的是哪个业务维度(下文域地图)。
  3. 辨路:多个数据源都像时,查「易混辨析」。
  4. 组装:多数库是 XxxList 拿主键 → XxxDetail/BaseInfo/子主题 取详情的两跳结构;也有直接 search 查询的独立接口。主键必须来自列表返回,不能编造;工具描述里一般写明主键从哪个 List 获取。若用户直接给出规范主键(如"国药准字H…"、受理号、登记号、专利公开号),可先试详情接口,失败再回列表。

业务域地图

工具名会随版本变化,按领域 + 关键词在运行时列表里找对应库即可。

领域用户问题的典型形态找工具时的关键词线索主键/入口
国内注册审批(结果)有没有批文、持有人/生产企业、批准文号状态、进口国产approval / 批文列表拿批准文号 → 批文各详情(基础/上市/医保/基药/OTC/中药保护/研发历程)
国内审评过程(进行中)受理号进展、优先审评、突破性治疗、首仿首家、几家申报几家获批、专利声明evaluation / 审评列表拿受理号 → 审评详情(基础/概况/专利声明/被仿药)
国内项目全景(一站式)某品种立项调研、竞争格局、项目进度汇总variety pattern / 品种格局直接 search(企业/药名/靶点/进度/治疗领域)
临床试验(中国)CDE 登记的试验设计、入组、分期、伦理、申办方联系人cn clinical trial列表拿登记号 → 基础/试验信息/机构/伦理/时间轴等详情
临床试验(美国)ClinicalTrials.gov 式检索:药、靶点、适应症、阶段、招募状态clinical usa / america直接 search
临床机构与研究者某医院做试验的经验、伦理递交要求、遗传办、PI 的项目institution / researcher机构库以机构名、研究者库以研究者名为参数逐层查
全球药物研发情报某药全球阶段、靶点机制、研发企业、适应症研发现状/历史、特殊审批、全球销售额、化学/生物序列global drug dev列表拿 keyid → 十余个维度详情
全球上市批准美/欧/日/英等某药是否获批、申请号、审评文件、说明书、处方类型listed screen列表拿 keyid → 按国家/审批路径选详情(FDA CDER/CBER、EU 集中/互认、JP 处方/OTC/生物、UK、中国批文)
全球交易与合作某药/某企业的授权引进、License-out、合作双方、交易类型与预计规模、许可区域transaction / 交易直接 search(企业/药品/靶点/适应症/药物类型)
中国市场销售医院/实体药店/网上药店终端的销量销售额、企业格局、年度趋势hospital sales / drugstore sales / online各直接 search(药名/企业/年份/规格…)
价格与准入集采中选价与降幅、各省招投标挂网价、医保目录甲乙类与限制、医保代码、参比制剂、原辅包登记center purchase / bidding / insurance / reference / register直接 search 为主
器械与耗材中国上市医疗器械的注册/备案信息(名称、证号、类别、状态、是否医保)、医保医用耗材分类与代码器械 / 耗材 / classify / 注册证号直接 search(产品名/注册证号/耗材代码/UDI/医保通用名)
知识产权专利检索、法律状态、到期日、同族、引证、全文;专利链接(中国登记平台/美国橙皮书/欧洲SPC)patent两套体系,见辨析;医药专利以专利公开号下钻 5 类详情
药品知识说明书(成份/禁忌/不良反应/用法用量)、审方规则(DDD/毒麻标识)、药物相互作用、条码包装图instruction / interaction / bar code直接 search
临床与行业知识诊疗指南与专家共识、行业新闻、政策法规、疾病知识(编码/流病/症状/相关药)guidelines / news / policies / disease多为直接 search;部分支持自然语言问题(RAG)
中医药中药材(性味归经/产地/炮制/鉴别)、方剂(组成/功用/主治)tcm列表拿 id → 详情
机构资源医院大全(等级/性质/科室/地址)、药店经营企业(许可证/经营范围/医保定点)hospital / drugstore直接 search
分子科学化合物性质(物化/计算/ADMET/安全SDS)、晶体、谱图(检索与预测)、反应路线、结构式渲染与图片识别chem / crystal / spectra / synth / structure物质检索拿物质id(或 inchikey)→ 各详情;检索类工具本身也是入口
文献学术文献检索、语义找论文、文章详情(作者/引用/Mesh)med / hybrid检索拿文献id → 详情

易混数据源辨析(本指南的核心价值)

运行时描述只说"我能干什么",不会说"我和隔壁谁强"。重叠处的取舍规则:

  • 「获批/上市」分三层:只关心中国最终批文 → 批文域;关心审评过程/申报动态/受理号 → 审评域;关心美欧日英等海外批准 → 全球上市筛选域;关心国内全生命周期进度汇总 → 品种格局域。
  • 「临床试验」分三入口:按药/适应症/机构查中国试验 → 中国临床域;查美国注册试验 → 美国临床域;已锁定某在研药物、要看它全球的中美试验 → 全球研发域下的试验挂接接口。
  • 「销售/钱」分三种口径:国内终端卖了多少(医院/药店/网上,样本推算,元)→ 市场销售域;某药全球按企业的销售额(年报口径,含推测值)→ 全球研发域;中标价/中选价/挂网价 → 价格准入域(集采与招投标是两个库:国家/联盟集采批次看集采,省级中标价看招投标)。
  • 「专利」分三体系:全库专利检索、著录/法律/同族/引证/全文 → 医药专利体系(入口是专利检索列表,主键为专利公开号);已上市药品的专利链接/登记、到期监控、橙皮书、欧洲 SPC → 上市药品专利体系(主键为品种 id);仿制药申报时的专利声明(P类声明)→ 审评域。
  • 「医院」分两库:问临床试验资质(备案、伦理、遗传办、项目经验)→ 临床机构域;问基本盘(等级、性质、地址、科室)→ 机构资源域的医院大全。
  • 「新闻/文献/指南」的检索方式:有明确条件(企业+日期、标题、靶点)→ 结构化检索;话题式、模糊、自然语言("最近减肥药行业有什么动态"、"语义找相关论文")→ 带 RAG/语义/混合字样的接口,直接把问题传进去。
  • 「交易」分两处:要一笔授权/合作的结构化记录(交易双方、类型、预计规模、许可区域)→ 交易域;要看市场对某交易/事件的报道 → 新闻域(同上再分结构化与语义)。
  • 「医保」看手里有什么条件:拿着批准文号查该文号医保类别 → 批文域的医保详情;按药品名/目录版本/地区查目录本身与限定支付范围 → 医保目录库;要医保分类代码、本位码 → 医保代码库(或聚合编码库一次拿齐批文+说明书+医保+69码)。
  • 「说明书」分三处:正文段落(适应症/禁忌/不良反应全文)→ 说明书库;审方规则(DDD、毒麻精放标识、抗菌分类)→ 审方版说明书库;要一次拿齐批文+说明书+医保+69码 → 聚合编码库。

共性约定

  • 分页:列表类普遍有 page(从 1 起,多数必传),部分有 page_size(默认 10)。返回普遍含 total 与 list。
  • search 对象:字段一般全部可选,字段名、类型与枚举可选值都写在运行时参数 schema 里——传枚举前先读描述里的可选值列表,别凭记忆造值。
  • 日期范围:日期类检索字段通常是 object,按 {min, max} 传。
  • 主键命名惯性:批准文号 approval_number、受理号 acceptances_number、登记号 registration_number、品种/记录 keyid 或 id、专利公开号 publication_number、物质id pedia_id、机构名/研究者名直接用名称。以运行时为准。
  • 多语言:海外数据字段常带 _cn/_en 对,向中文用户呈现时优先用中文字段。

实测坑(编写时的观察,服务端可能已变,以实际响应为准)

  1. 深分页约 100 页封顶:翻页超限返回空 list。结果集大时别硬翻,用更细的 search(规格/企业/省份/批次)分片。
  2. 偶发空响应:total>0 但 list 为空时,重试 1-2 次再下结论。
  3. 销售类 year 过滤偶发失灵:按年统计可先取全量再本地聚合。
  4. 金额是字符串、单位为元:展示前换算成万元/亿元并注明口径。
  5. 字段常为空:详情接口大量字段非必填,缺失就如实说「该库未收录」,禁止编造。
  6. OSS 临时链接约 5 分钟有效(如专利全文 PDF):拿到立即转达,不要缓存。
  7. 个别库(尤其较新的交易/指南/语义检索类)的 search 字段可能与 description 声称的检索维度不一致(疑似后端模板复用):构造请求时以工具 description 正文为准,字段拿不准先发一条小请求试探,报错再按运行时 schema 修。

能力边界(不要硬凑调用)

本 MCP 是结构化医药数据库,不提供:企业财报与股价、指南/文献的全文正文(多为元数据与摘要)、实时交易行情、诊疗建议本身。问题超域时直接说明边界并给出最接近的可用数据。

输出与错误

  • 呈现结果时注明来源库名与检索条件,嵌套对象提炼关键字段。
  • 参数报错:按错误信息修 search 字段名/分页;缺主键回到对应 List 重新取。
  • 任何情况下不在回答中回显用户的 API Key。

Frequently asked questions

What does the Bcpmdata Pharma Data AI skill do?

兜底指南:当没有更具体的技能匹配时,指导如何调用摩熵医药数据 MCP 工具——业务域归位、重叠数据源选路、list→detail 组装。若已有专项技能(报告生成、专项分析等)覆盖当前任务,以那些技能为准,本指南仅作数据访问参考。工具与参数一律以运行时列表为准。

Why use Bcpmdata Pharma Data on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Bcpmdata Pharma Data is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Bcpmdata Pharma Data in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/infometa/workbuddyskills/tree/main/connectors/bcpmdata-openmcp/skills/bcpmdata-pharma-data. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Bcpmdata Pharma Data?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Bcpmdata Pharma Data?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Bcpmdata Pharma Data with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Bcpmdata Pharma Data AI skill free?

It is published on GitHub by infometa. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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