本地健康上下文MCP服务器
此项目实现了一个本地MCP(模型上下文协议)服务器,该服务器公开了一个工具(get_patient_background)到Azure AI Foundry托管的代理。\ 它使基于云的医疗“专家”代理能够调用您的私人本地LLM来获取个人健康上下文,而无需将敏感数据发送到云端。
这展示了一个真正的混合AI模式:
- 敏感数据完全保留在您的计算机上
- 云代理处理推理和诊断
- 本地法学硕士(通过Foundry local)提供私人背景
- Dev Tunnel安全地暴露了您的MCP服务器
- Azure AI Foundry协调工具调用
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架构概述
用户->云代理(Azure AI Foundry)->(MCP工具调用)->开发隧道->本地MCP服务器->本地GPU LLM(Foundry本地)
工作流程:
- 用户向云代理报告症状
- 代理调用MCP工具请求个人背景
- MCP服务器加载您的本地
patient_profile.json - 它会向本地GPU LLM发送提示
- 匿名摘要返回给云代理
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存储库结构
src/
mcp-local-health.py # MCP server + GPU inference logic
patient_profile.json # User’s private medical history
requirements.txt # Python dependencies
README.md______________________________________________________________________
设置
1.创建并激活虚拟环境
窗户: python-m venv.venv .venv\\Scripts\\activate
macOS/Linux: python3-m视频 source.ven/bin/activate
2.安装依赖项
pip安装-r要求.txt
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配置您的本地医疗档案
编辑文件 patient_profile.json.
例子:
{
"chronic_conditions": ["mild asthma"],
"medications": ["albuterol inhaler"],
"recent_labs": {
"A1C": 5.4,
"Vitamin D": 32
}
}此文件保留在本地,从不传输。
运行MCP服务器
python mcp-local-health.py
您应该看到: \[MCP\]收听http://0.0.0.0:8081
使用开发隧道公开MCP服务器
创建隧道
devtunnel创建mcp运行状况
添加端口8081
devtunnel端口创建mcp健康-p 8081--协议http
托管隧道
devtunnel主机mcp运行状况
您将获得一个公共URL,例如: https://abcd1234.usw3.devtunnels.ms:8081
连接Azure AI Foundry中的工具
打开你的代理→ 工具→ 添加工具→ MCP.
填写:
| 设置 | 值 |
|---|---|
| 名称 | 患者_背景 |
| 端点 | 您的开发者隧道URL |
| 身份验证 | 无(演示) |
保存——云代理现在调用您的本地LLM工具。
许可证
MIT许可证
