护理MCP
一个基于Python的医疗保健模型上下文协议（MCP）服务器，连接全球的医生、医院和患者。提供基于人工智能的症状预评估和智能患者转诊到适当的医疗服务。
特性
- 🏥 症状评估：通过严重程度评级和危险信号检测分析患者症状
- 👨⚕️ 专家查找器：根据患者的病情为其匹配合适的医疗专业
- 📋 智能推荐：生成具有优先级别和专家建议的医疗转诊
- 🌐 医疗资源：访问症状数据库和专科信息
- 💬 提示模板：预先配置的患者分诊和转诊信提示
- 👤 用户档案：将用户资料与人工智能连接起来，以便更好地了解患者的病史
- 📅 以rdvs为例：与专科医生预约，以便快速获得治疗
网址
- HospiAI MCP：mcp-carestra-app-349b535a.alpic.live/mcp
- HospiAI前端：hospi-ai-v8rf.vercel.app/
- HospiAI前端仓库: https://github.com/RayaneChCh-dev/HospiAI
技术
- python
- FastMCP：构建MCP的框架 文档在这里
- sqlalchemy：pgsqlORM 文档在这里
- pytest：测试你的代码库 FastMCP测试, pytest文档
- ruff：用Rust编写的python linter和格式化程序 文档在这里
⚡ 快速开始
先决条件
- Python 3.10或更高版本
- 包管理器：pip或uv（建议使用uv）
如何安装 这里有紫外线
从源代码安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/Math-Vov13/Carestral-mcp.git
cd Carestral-mcp配置python环境
# Copy .env and add your own variables!
cp .env.example .env## DATABASE
DATABASE_URL=""
## AUTH SETTINGS
AUTH_BASE_URL="" ## (REMOVE THE END "/" FROM URL, e.g: 'hospi-ai-v8rf.vercel.app' and not 'hospi-ai-v8rf.vercel.app/')# Create python venv
# with pip
python -m venv .venv
# or
# with uv (with uv you can skip the next step!)
uv venv# Connect to python .venv
# with pip
.venv\Scripts\activate # (on windows)
# or
source .venv/bin/activate # (on macos/linux)安装项目依赖项
# Install python deps
# with pip
pip install -r requirements.txt
# or
# with uv
uv sync运行MCP服务器
使用stdio传输启动Carestral MCP服务器：
# using fastmcp cli (https://fastmcp.wiki/en/patterns/cli)
# ⚠️ This will run your MCP on stdio mode
## see more: "https://modelcontextprotocol.io/docs/develop/connect-local-servers"
fastmcp run src/server.py或者直接：
# ⚠️ This will run your MCP on http mode (RECOMMENDED)
# using python
python src/server.py
# or
# with uv
uv run src/server.py将客户端连接到MCP服务器
您可以将MCP用于：
- LM工作室: https://lmstudio.ai/\[\[我使用本地人工智能代理进行开发测试\]\]
- 克劳德代码/桌面
- 光标
- 米斯特拉莱
- ChatGPT
- 人工智能定制项目
- 等等
但首先，您需要一个有效的身份验证令牌！
添加到您的MCP客户端配置中（例如，Claude Desktop配置）：
注： 替换 /path/to/Carestral-mcp/src 使用您的实际安装路径。
1.STDIO模式
{
"mcpServers": {
"hospiai": {
"command": "python",
"args": ["-m", "server"],
"cwd": "/path/to/Carestral-mcp/src"
}
}
}或紫外线
{
"mcpServers": {
"hospiai": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/Carestral-mcp/src",
"run",
"server.py"
]
}
}2.HTTP模式（推荐）
{
"mcpServers": {
"hospiai": {
"url": "http://localhost:8080/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer "
}
}
}
}可用工具
1.评估_症状
评估患者症状并提供严重程度和建议。
参数：
symptoms（数组，必填）：患者正在经历的症状列表duration（字符串，可选）：症状出现多长时间severity（字符串，可选）：患者的主观严重程度评级（轻度/中度/重度）
例子：
{
"symptoms": ["fever", "cough", "chest_pain"],
"duration": "3 days",
"severity": "moderate"
}2.查找_专家
根据症状或状况找到合适的医疗专家。
参数：
condition（string，必填）：医疗状况或主要症状urgency（字符串，可选）：紧急程度（常规/紧急/紧急）
例子：
{
"condition": "chest_pain",
"urgency": "urgent"
}3.创建_报告
创建转诊，将患者与适当的医疗服务提供者联系起来。
参数：
patient_id（字符串，必填）：患者标识符specialty（string，必填）：转诊医学专业symptoms（字符串，必填）：患者症状总结priority（字符串，可选）：优先级（常规/紧急/统计）
例子：
{
"patient_id": "P12345",
"specialty": "cardiology",
"symptoms": "Chest pain radiating to left arm, shortness of breath",
"priority": "urgent"
}可用资源
carestral://symptoms/database
常见症状综合数据库，包括：
- 严重程度
- 紧迫性指标
- 推荐特色菜
- 红旗警告
carestral://specialties/list
医学专业信息包括：
- 专业描述
- 典型等待时间
- 专业领域
提示模板
试验_患者
交互式患者分诊工作流程，评估症状并建议下一步行动。
论据：
symptoms：患者报告的症状duration：症状出现多久了
参考字母
生成专业的医疗转诊信。
论据：
patient_name：患者姓名condition：需要转诊的医疗状况specialist：需要专家类型
发展
运行测试
# Install dev dependencies
pip install -e ".[dev]"
# Run tests
pytest代码质量
# Format and lint with ruff
ruff check .
ruff format .创建自己的Auth网站
有关令牌验证，请参阅FastMCP文档 这里
步骤：
- 在前端生成公钥和私钥
- 添加/.knowledge/jwks.json端点
- 在前端添加带有私钥的令牌生成
您可以在此处访问我们的网站网址：https://hospi-ai-v8rf.vercel.app/dashboard/tokens
服务器部署
实际上，我们正在使用Alpic MCP服务器（一种法国解决方案） 查看更多 但你也可以使用：
医疗保健免责声明
⚠️ 重要：此MCP服务器旨在协助医疗保健专业人员并提供初步评估。它是 非 专业医疗建议、诊断或治疗的替代品。如对医疗状况有任何疑问，请务必咨询合格的医疗服务提供者。
许可证
MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。
作者
- Mathéo Vovard
- 若昂·加布里埃尔