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数据服务stdio官方级别未说明来源级核验

Mimic MCP Server

MCP Server

MCP Server与PostgreSQL结合,用于大规模临床数据分析,旨在提高开发效率并保持或提升运行时效率。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

1

资源数

0
PythonClaude开发工具Claude DesktopClaudeVS Code

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

ambakick

提供方

ambakick

最后核验

2026/5/17 20:57

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install psycopg[binary] rich click pandas matplotlib

详细介绍

MIMIC-IV上的MCP服务器×PostgreSQL

项目目标: 评估在Azure Database for PostgreSQL上分层的模型上下文协议(MCP)服务器是否可以匹配或优于直接SQL,同时减少开发人员进行大规模临床分析的工作量。

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1.问题陈述

MIMIC-IV等临床数据集包含数千万行和数百个属性。针对这种广度编写和维护原始SQL容易出错且速度较慢。我们要求:

_基于MCP的抽象能否同时提高开发人员的生产力 与传统的仅使用SQL的工作流相比,保持(或提高)运行时效率?_

为了回答这个问题,我们将直接SQL与 MCP服务器→ Postgres 相同工作负载上的路径——从简单的 COUNT(*) 在…上 mimiciv_hosp.emar_detail (≈8700万行)转换为多表注释聚合。

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2.仓库布局

.
├── mimic-postgres/          # Scripts to create schemas & ingest MIMIC‑IV CSVs
├── src/            # Fork of azure_postgresql_mcp with env configs
└── README.md              # This file

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3.先决条件

  • Python 3.10+
  • 节点18+(可选,用于额外的MCP工具)
  • PostgreSQL Azure数据库–灵活的服务器 (Standard_D4s v5或更大)
  • MIMIC-IV凭证和数据下载权限
# core libs
pip install psycopg[binary] rich click pandas matplotlib
# benchmarking
pip install httpx pytest pytest‑benchmark
# MCP server
pip install mcp[cli] azure-identity azure-mgmt-postgresqlflexibleservers

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4.数据集加载

cd data-loading
psql "$PGURI" -f 00_create_mimiciv_note_schema.sql
psql "$PGURI" -f 01_create_emar_tables.sql
python 02_bulk_copy.py --csv-root /path/to/mimic-iv

Standard_D4s上的估计摄取时间: ~45分钟 72 GB(1170万个钞票行+87万个EMAR行)。

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5.启动MCP服务器

cd mcp-server
python azure_postgresql_mcp.py

环境变量(PGHOST, PGUSER, PGPASSWORD, PGDATABASE)必须在Claude Desktop/VS Code配置中设置或提供。

使用 微软Entra 身份验证而不是密码,设置:

export AZURE_USE_AAD=True
export AZURE_SUBSCRIPTION_ID=...
export AZURE_RESOURCE_GROUP=...

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6.运行基线

6.1直接SQL

python benchmarks/run_sql.py --query count_emar_detail

输出一行,如:

count=87,371,064 elapsed=101550.2 ms

6.2 MCP服务器

python benchmarks/run_mcp.py --query count_emar_detail

样本输出:

count=87,371,064 elapsed=67560.1 ms

多个运行(默认值=30)被聚合到CSV中 benchmarks/results/.

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7.主要结果(预览)

查询直接SQLMCP服务器Δ(ms)Δ%
COUNT(*) 在…上 emar_detail101550毫秒67560毫秒−33,990−33 %
LOC实施工作负载#16823−45−66 %

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8.今后的工作

  • 启用Entra ID+RBAC并重新基准测试连接延迟。
  • 通过自定义MCP工具添加pgvector语义搜索基准。
  • 运行临床医生用户体验试验,比较MCP+Claude与SQL IDE。

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9.许可证和引用

MIT许可证——见 LICENSE.

如果您使用此代码或结果,请引用:

Menon S.K., N. (2025). MCP Server × PostgreSQL on MIMIC‑IV: productivity and performance comparison. Georgia Tech CS 6423 Final Project Report.

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10.致谢

  • PhysioNet用于访问MIMIC-IV数据集
  • PostgreSQL的Azure数据库
  • MCP规范和Claude Desktop工具的拟人化

目录标签

目录标签

PythonClaude开发工具临床数据分析本地部署PostgreSQLMCPServer开发效率大规模数据处理

支持客户端

Claude DesktopClaudeVS Code

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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