健康记录MCP

Name: 健康记录MCP
Author: jmandel

作者：jmandel67 星标更新：2025-08-15

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

使用MCP和FHIR的电子健康记录工具

EHR工具概述

https://youtu.be/K0t6MRyIqZU?si=Mz4d65DcAD3i2YbO

该项目充当一个专用服务器，提供工具使大型语言模型（LLMs）和其他AI代理能够与电子健康记录（EHRs）进行交互。它利用SMART on FHIR标准实现安全数据访问，并通过**模型上下文协议（MCP）**公开这些工具。

可以将其视为一个安全网关和工具包，使AI能够安全地访问和分析来自不同EHR系统的患者数据。

核心理念

该系统分为三个主要阶段工作：

SMART on FHIR客户端（在此项目中实现）： 使用标准的SMART应用启动框架安全连接到EHR。它提取广泛的患者信息，包括结构化数据（如病情、药物、实验室结果）和非结构化的临床笔记或附件。
MCP服务器（此项目）： 将提取的EHR数据通过一组强大的工具暴露出来，这些工具可以通过模型上下文协议访问。这些工具允许外部系统（如AI模型）查询和分析数据，而无需直接访问EHR本身。
AI/LLM接口（外部消费者）： AI代理或大型语言模型连接到MCP服务器并使用提供的工具对患者的记录“提问”，执行搜索或运行自定义分析。

可用工具

MCP服务器提供了几种工具来与加载的EHR数据进行交互：

grep_record：在获取的所有记录部分（结构化FHIR数据+注释/附件中的文本）上执行文本或正则表达式搜索。适用于查找关键词或特定提及（例如，“糖尿病”，“阿司匹林”）。
query_record：直接针对结构化FHIR数据执行只读SQL SELECT查询。适用于基于已知FHIR资源结构的精确查找（例如，通过LOINC代码查找特定的实验室结果）。
eval_record：直接在获取的数据（FHIR资源+附件）上执行自定义JavaScript代码。为复杂计算、结合多个来源的数据或自定义格式提供了最大的灵活性。

这种设置允许AI工具通过标准化和安全的接口利用全面的EHR数据。

(开发者设置和使用详情可以在代码库和特定模块文档中找到。)

组件及使用

本项目提供了不同的方式来获取EHR数据并通过MCP工具公开：

1. 独立的SMART on FHIR Web客户端

本项目包含一个独立的Web应用程序，允许用户通过SMART on FHIR连接到他们的EHR并获取数据。

托管版本： 您可以使用公开托管的版本：
https://mcp.fhir.me/ehr-connect#deliver-to-opener:$origin
（将$origin替换为打开此链接的窗口的实际源）。
过滤品牌（?brandTags）： 您可以通过向URL添加brandTags查询参数来过滤连接页面上显示的EHR提供商列表。提供逗号分隔的标签列表。仅显示匹配所有提供的标签的品牌（从它们在brandFiles中的配置）。它支持OR（逗号分隔）和AND（插入符^分隔）逻辑，其中AND优先级更高。
- ?brandTags=epic,sandbox：显示标记为epic或sandbox的品牌。
- ?brandTags=epic^dev：显示同时标记为epic和dev的品牌。
- ?brandTags=epic^dev,sandbox^prod：显示(epic和dev)或(sandbox和prod)的品牌。
- 如果省略参数，默认显示标记为prod的品牌。
- 示例：.../ehr-connect?brandTags=hospital^us：显示标记为hospital和us的品牌。
工作原理： 打开后，此页面提示用户选择其EHR提供商。然后启动标准的SMART应用启动流程，将用户重定向到其EHR的登录页面。成功认证和授权后，客户端获取一系列全面的FHIR资源（患者、病情、观察、药物、文档等），并尝试从任何相关附件（如在DocumentReference中发现的PDF、RTF、HTML）中提取纯文本。
数据输出（ClientFullEHR）： 获取完成后，客户端将所有数据收集到一个ClientFullEHR JSON对象中。该对象包含：
- fhir：键是FHIR资源类型（如“患者”），值是相应FHIR资源数组的字典。
- attachments：处理过的附件对象数组，每个对象包括元数据（源资源、路径、内容类型）和内容本身（contentBase64用于原始数据，contentPlaintext用于提取的文本）。
数据交付： 如果使用#deliver-to-opener:$origin哈希打开，客户端会提示用户确认，然后使用window.opener.postMessage(data, targetOrigin)将ClientFullEHR对象发送回打开它的窗口。

2. 通过Stdio的本地MCP服务器（`src/cli.ts`）

此模式适合在本地运行MCP服务器，通常与Cursor或其他命令行AI客户端一起使用。

两步过程：
1. 将数据保存到数据库： 首先，使用--create-db和--db标志运行命令行界面。这启动了一个临时的Web服务器，并使用上述描述的SMART on FHIR Web客户端逻辑获取数据。而不是通过postMessage发送数据，它将ClientFullEHR数据保存到本地SQLite数据库文件中。
```
# 示例：获取数据并保存到data/my_record.sqlite
bun run src/cli.ts --create-db --db ./data/my_record.sqlite
```
  按照提示（在浏览器中打开链接）连接到您的EHR。
2. 运行MCP服务器： 创建数据库文件后，再次运行CLI，仅指向数据库文件。这将数据加载到内存中并启动MCP服务器，监听标准输入/输出上的命令。
```
# 示例：使用保存的数据启动MCP服务器
bun run src/cli.ts --db ./data/my_record.sqlite
```
- 配置（config.*.json）： 此过程依赖于配置文件（如config.epicsandbox.json），该文件定义了brandFiles数组中的可用EHR品牌/端点。数组中的每个条目指定品牌的详细信息，包括：
  - url：品牌定义文件的路径/URL（如static/brands/epic-sandbox.json）。
  - tags：用于分类或过滤的字符串数组（如["epic", "sandbox"]）。
  - vendorConfig：包含SMART on FHIR客户端详细信息（clientId，scopes）。
- 客户端配置（例如，Cursor）： 配置您的MCP客户端以执行此命令。重要的是使用绝对路径，对于src/cli.ts和数据库文件。
```
{
  "mcpServers": {
    "local-ehr": {
      "name": "本地EHR搜索",
      "command": "bun", // 或bun的绝对路径
      "args": [
          "/home/user/projects/smart-mcp/src/cli.ts", // cli.ts的绝对路径
          "--db",
          "/home/user/projects/smart-mcp/data/my_record.sqlite" // 数据库文件的绝对路径
        ]
    }
  }
}
```

3. 通过SSE的完整MCP服务器（`src/sse.ts` / `index.ts`）

此模式运行一个持久服务器，适用于多个客户端可能通过网络连接的情况。它使用服务器发送事件（SSE）作为MCP通信通道。

身份验证： 客户端身份验证依赖于模型上下文协议规定的OAuth 2.1。服务器提供标准端点（如/authorize，/token，/register等）。
数据获取： 当客户端发起OAuth连接时，服务器自行处理SMART on FHIR流程，在授权过程中获取ClientFullEHR数据，并在整个客户端连接期间将其保留在内存中（或持久会话中）。
状态： 虽然功能正常，但MCP规范中关于OAuth 2.1客户端交互的部分仍在发展。目前对此身份验证方法的支持非常有限，使得很难使用标准客户端测试此模式，除非是专门的开发或调试工具。此SSE模式应被视为实验性。