medsci-skills — インストール & ライブデモ

なぜ使うのか

主な機能

研究デザイン → 解析 → 論文執筆 → 投稿をカバーする23のスキル
33のレポーティングガイドライン準拠監査（STROBE、PRISMA、STARD、CONSORT…）
13以上の一般的な研究デザインに対応したPython/Rコード生成
検証済み引用 — デフォルトでハルシネーション防止
現役で論文を発表している医師が構築

ライブデモ

実際の動作

medsci-skill.replay ▶ 準備完了

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インストール

作者のリポジトリ · Claude Skills の公式ドキュメント

ユースケース

実用的な使い方： medsci-skills

STROBE準拠の観察研究論文を下書きする

👤 クリーニング済みデータセットがあり、執筆準備が整った臨床研究者 ⏱ ~120 min advanced

使うタイミング： 解析が完了し、投稿可能なIMRAD論文に仕上げる必要があるとき。

フロー

解析結果からMethodsとResultsを下書きする

Use medsci-skills. Here are my analysis outputs and study design (retrospective cohort). Draft the Methods and Results sections, STROBE-compliant.✓ コピーしました

→ STROBEの各項目にマッピングされた完全な下書き
準拠監査を実行する

Now audit this manuscript against the STROBE checklist — flag every missing item.✓ コピーしました

→ テーブル形式：項目 / 記載あり？ / 備考
査読者の視点でセルフレビューする

Now critique this manuscript as a reviewer at the target journal would. Be harsh.✓ コピーしました

→ 行レベルの参照を含む番号付き批評

結果： レポーティングガイドライン監査をクリアし、投稿前にストレステスト済みの論文原稿。

注意点

一見正しいが実在しない引用文献 — スキルには検証機能が組み込まれています — PubMedで開けない引用は絶対に受け入れないでください

組み合わせ： arxiv · biomcp

PRISMA準拠のシステマティックレビューパイプラインを実行する

👤 システマティックレビュー／メタアナリシスを開始する研究者 ⏱ ~240 min advanced

使うタイミング： PRISMAガイドに沿ったレビューを始めるとき。

フロー

検索戦略の構築と実行

Use medsci-skills to design a PRISMA search for '<topic>'. Run it against PubMed and Europe PMC.✓ コピーしました

→ ブール検索式＋データベースごとのヒット数
スクリーニングとデータ抽出

For the included studies, extract into the meta-analysis pipeline format.✓ コピーしました

→ 構造化された抽出テーブル
PRISMAフロー図とフォレストプロットの生成

Now generate the PRISMA diagram and forest plot figures at journal resolution.✓ コピーしました

→ そのまま貼り付け可能なPDF/PNG図表

結果： 図表付きのガイドライン準拠SRの論文フレームワーク。

注意点

検索が広すぎて10,000件以上ヒットしてしまう — スキルのクエリ絞り込みヘルパーで検索語を厳密化してください

組み合わせ： arxiv

IRB提出用の根拠文付きサンプルサイズ計算

👤 倫理審査申請を準備しているPI（研究責任者） ⏱ ~15 min intermediate

使うタイミング： IRB審査の前に、統計的根拠を正確に記述する必要があるとき。

フロー

効果量、α、検出力を指定する

Use medsci-skills sample-size. Design: two-arm RCT. Primary outcome: continuous, expected difference 0.3 SD, alpha 0.05, power 0.8, 1:1 allocation.✓ コピーしました

→ 各群のN＋算出式＋IRB提出用の根拠パラグラフ

結果： プロトコルにそのまま貼り付けられる根拠文ブロック。

査読コメントへのポイントバイポイント回答を下書きする

👤 リビジョンを準備中の著者 ⏱ ~45 min intermediate

使うタイミング： R1の査読結果が返ってきて、体系的な回答が必要なとき。

フロー

回答レターを構成する

Here are the reviewer comments. Use medsci-skills to draft a point-by-point response — quote comment, response, revised manuscript location.✓ コピーしました

→ 行参照付きの構造化されたテーブル形式の回答

結果： エディターに好印象を与えるカバーレター。

注意点

すべてのコメントに同意して論文を弱めてしまう — 同意できないコメントにはエビデンスを示して反論するようスキルに指示してください

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

medsci-skill + arxiv + biomcp

検証可能なIDを持つ一次文献を引用用に取得する

Use biomcp + medsci-skills literature-search to find RCTs on <topic> from 2020–2025.✓ コピーしました

medsci-skill + filesystem

プロトコル・論文・図表・統計コードを一つのバージョン管理フォルダにまとめる

Create project structure per medsci-skills conventions and initialize git.✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール	入力	呼び出すタイミング
literature-search	topic, databases	研究タスクの開始時
sample-size	design, effect size, alpha, power	プロトコル作成時
deidentify	clinical dataset	データ作業の前
stats-code	design, data structure	解析フェーズ
manuscript-imrad	outputs, design	執筆フェーズ
compliance-audit	manuscript, guideline (STROBE/PRISMA/…)	投稿前チェック
journal-recommender	manuscript	投稿先ジャーナルの選定時
reviewer-response	reviews, manuscript	リビジョンフェーズ

コストと制限

運用コスト

APIクォータ: スキル自体にはAPIクォータ不要
呼び出しあたりのトークン: 大 — 論文下書きは10,000〜30,000トークンを消費
金額: 無料、OSS
ヒント: 小型モデルで下書きし、Opusで仕上げる2パスアプローチでコストを半減できます

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

認証情報の保管： 認証情報は保存されません。データベースAPIキー（PubMed等）は環境変数から読み込みます

データ送信先： 設定したデータベース（PubMed、arXiv等）にのみ送信されます。匿名化なしに患者データを外部LLMに送信しないでください。

患者データを論文執筆・統計スキルに渡す前に、必ずdeidentifyを実行してください。
引用文献は必ず目視確認してください — スキルが検証しますが、論文に署名するのは人間です。

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

literature-searchが結果を返さない

検索語を広げてください。スキルはデフォルトで厳密なブール検索を使用します

compliance auditで多数の項目が欠落と判定される

初稿では想定通りです — 重要度の高い項目から順に対応してください

代替案

medsci-skills 他との比較

代替案	代わりに使う場面	トレードオフ
biomcp	論文執筆機能なしで、主に生物医学データの取得が必要な場合	執筆支援が少ない
arxiv	プレプリントのみ必要な場合	医学ガイドライン準拠チェックなし

その他

リソース

📖 GitHub の公式 README を読む

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