pop蜂窝-MCP服务器

Name: pop蜂窝-MCP服务器
Author: Cicatriiz

作者：Cicatriiz15 星标更新：2025-07-29

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

PopHIVE MCP 服务器

特色于 Claude，在这里试用：https://claude.ai/directory/ant.dir.gh.cicatriiz.pophive

这是一个提供访问耶鲁公共卫生学院的 PopHIVE（人口健康信息可视化探索器）公共健康数据的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。该服务器通过标准化的 MCP 工具、资源和提示，提供了全面的健康监测数据，包括免疫接种、呼吸系统疾病和慢性病。

🎯 生产就绪：所有关键错误已修复，增强的错误处理机制，并包含了完整的数据集元数据。

📦 桌面扩展就绪：完全符合 Anthropic 的桌面扩展（DXT）规范，支持一键安装到 Claude Desktop 和其他 MCP 支持的应用程序中。

什么是 PopHIVE？

PopHIVE 是耶鲁大学的一个综合平台，它从权威来源聚合接近实时的公共卫生数据，包括 CDC 监测系统、Epic Cosmos 电子健康记录网络和 Google 健康趋势。它是流行病学家、研究人员和公共卫生专业人员的宝贵资源。

👉 探索 PopHIVE： https://www.pophive.org/

概览

PopHIVE 聚合来自多个权威来源的接近实时的健康数据：

CDC 国家免疫调查（NIS）：黄金标准的疫苗覆盖率数据
Epic Cosmos 电子健康记录网络：来自电子健康记录的真实世界临床数据
CDC 实验室监测（NREVSS）：呼吸道病毒检测阳性率
CDC 废水监测（NWWS）：环境病毒监测
Google 健康趋势：人群行为和症状搜索模式

功能

🔧 MCP 工具

filter_data：按州、日期范围、人口统计学和条件筛选数据集
compare_states：跨多个州进行健康指标比较，带有统计分析
time_series_analysis：按时间分析趋势，带有聚合选项
get_available_datasets：所有可用数据集的综合目录
search_health_data：在数据集中搜索特定条件或关键词

📊 MCP 资源

dataset://immunizations_nis：CDC 国家免疫调查数据
dataset://immunizations_epic：Epic Cosmos 按人口统计学划分的免疫数据
dataset://respiratory_ed：呼吸道病毒急诊访问数据
dataset://respiratory_lab：实验室测试阳性率
dataset://respiratory_wastewater：废水病毒监测数据
dataset://respiratory_trends：Google 呼吸道症状搜索趋势
dataset://chronic_obesity：按州和年龄组划分的肥胖率
dataset://chronic_diabetes：糖尿病患病率和血糖控制数据
dataset://hospital_capacity：HHS 医院容量数据
dataset://injury_overdose：CDC 创伤和过量用药数据
dataset://youth_ed_mental_health：CDC 青少年心理健康急诊访问数据

💡 MCP 提示

immunization_gaps：按人口统计学分析疫苗接种覆盖率缺口
respiratory_surge_detection：检测和分析呼吸道疾病激增
chronic_disease_trends：分析慢性疾病的患病率趋势
multi_source_analysis：整合多个数据源的综合分析

安装

选项 1：桌面扩展（推荐）

对于 Claude Desktop 用户：

从发布页面下载 .dxt 文件
双击文件以 Claude Desktop 打开
在安装对话框中点击“安装”
配置任何所需的设置（更新频率、缓存大小）
扩展将在 Claude Desktop 中自动可用

对于其他 MCP 支持的应用程序：

使用支持桌面扩展的任何应用程序中的相同 .dxt 文件
遵循您应用程序的扩展安装过程

选项 2：手动安装

前提条件：

Node.js 18+
npm 或 yarn

设置：

克隆并安装依赖项：

git clone <repository-url>
cd pophive-mcp-server
npm install

配置环境（可选）：

# 创建 .env 文件用于自定义配置
echo "DATA_CACHE_DIR=./data" > .env
echo "UPDATE_FREQUENCY=daily" >> .env

测试服务器：

npm test

启动服务器：

npm start

选项 3：构建自己的扩展

从源创建桌面扩展：

安装 DXT CLI 工具：

npm install -g @anthropic-ai/dxt

克隆并准备：

git clone <repository-url>
cd pophive-mcp-server
npm install

打包为扩展：

dxt pack

安装生成的 .dxt 文件到 Claude Desktop 或其他 MCP 应用程序

配置

环境变量

变量	默认值	描述
`DATA_CACHE_DIR`	`./data`	缓存数据文件的目录
`UPDATE_FREQUENCY`	`daily`	数据刷新频率（`hourly`，`daily`，`weekly`）
`NODE_ENV`	`development`	环境模式

MCP 客户端配置

添加到您的 MCP 客户端配置（例如，Claude Desktop）：

{
  "mcpServers": {
    "pophive": {
      "command": "node",
      "args": ["server/index.js"],
      "cwd": "/path/to/pophive-mcp-server"
    }
  }
}

数据集选择指南

选择适合您分析的数据集：

数据集	地理级别	最佳使用案例	日期范围	更新频率	主要限制
`immunizations_nis`	国家 + 州	国家疫苗接种趋势，州比较	2019-2024	年度	调查数据，有限的人口统计学
`immunizations_epic`	国家 + 州	真实世界的疫苗接种模式，保险分析	2-2024	每月	EHR 网络偏见
`respiratory_ed`	国家 + 州	急诊科监测，疫情检测	2020-2024	每周	仅限医疗保健利用
`respiratory_lab`	国家	临床测试阳性率，实验室监测	2020-2024	每周	仅限国家汇总
`respiratory_wastewater`	区域	环境监测，早期预警	2022-2024	每周	地理覆盖有限
`respiratory_trends`	国家 + 州	人群行为，症状搜索	2020-2024	每周	行为代理，非临床
`chronic_obesity`	国家 + 州	肥胖率，慢性疾病追踪	2020-2024	每季度	仅限临床人群
`chronic_diabetes`	国家 + 州	糖尿病管理，血糖控制	2020-2024	每季度	仅限临床人群
`hospital_capacity`	州	医院利用率，床位容量，人员短缺	2020-2024	每日	仅限新冠时代
`injury_overdose`	国家	药物过量，谋杀，自杀	2019-2025	每月/每季度	仅限国家汇总
`youth_ed_mental_health`	国家	青少年心理健康急诊访问，人口统计趋势	2019-2025	每月	仅限国家汇总

快速数据集选择

对于国家趋势：使用 immunizations_nis，respiratory_lab 或任何 geography="national" 的数据集

对于州比较：使用 respiratory_ed，chronic_obesity，chronic_diabetes 或 immunizations_nis

对于实时监测：使用 respiratory_ed，respiratory_wastewater 或 respiratory_trends

对于临床结果：使用 immunizations_epic，chronic_obesity 或 chronic_diabetes

使用示例

基本数据筛选

// ✅ 工作正常：筛选加利福尼亚州的免疫接种数据
{
  "tool": "filter_data",
  "arguments": {
    "dataset": "immunizations_nis",
    "state": "CA"
  }
}

// ✅ 工作正常：筛选全国免疫接种数据
{
  "tool": "filter_data",
  "arguments": {
    "dataset": "immunizations_nis",
    "state": "US"
  }
}

// ❌ 避免：这将返回 0 结果
{
  "tool": "filter_data",
  "arguments": {
    "dataset": "respiratory_lab",
    "state": "CA"  // respiratory_lab 只有国家级数据
  }
}

州比较

// ✅ 工作正常：比较各州的肥胖率
{
  "tool": "compare_states",
  "arguments": {
    "dataset": "chronic_obesity",
    "states": ["CA", "TX", "FL", "NY"],
    "metric": "prevalence_rate",
    "time_period": "latest"
  }
}

// ✅ 工作正常：比较疫苗接种覆盖率
{
  "tool": "compare_states",
  "arguments": {
    "dataset": "immunizations_nis",
    "states": ["California", "Texas", "New York"],  // 全称也可以
    "metric": "coverage_rate"
  }
}

时间序列分析

// ✅ 工作正常：分析全国呼吸道趋势
{
  "tool": "time_series_analysis",
  "arguments": {
    "dataset": "respiratory_ed",
    "metric": "ed_visits_per_100k",
    "geography": "national",  // 使用 "national" 获取美国级别的数据
    "aggregation": "weekly"
  }
}

// ✅ 工作正常：分析州级趋势
{
  "tool": "time_series_analysis",
  "arguments": {
    "dataset": "respiratory_ed",
    "metric": "ed_visits_per_100k",
    "geography": "CA",
    "start_date": "2024-01-01",
    "end_date": "2024-12-01"
  }
}

搜索健康数据

// ✅ 工作正常：使用国家级地理搜索
{
  "tool": "search_health_data",
  "arguments": {
    "query": "RSV",
    "geography": "national"  // 固定：使用 "national" 而不是 "US"
  }
}

// ✅ 工作正常：搜索特定数据集
{
  "tool": "search_health_data",
  "arguments": {
    "query": "疫苗接种覆盖率",
    "datasets": ["immunizations_nis", "immunizations_epic"]
  }
}

使用提示

// ✅ 工作正常：生成疫苗接种缺口分析
{
  "prompt": "immunization_gaps",
  "arguments": {
    "state": "Texas",
    "demographic_focus": "保险"
  }
}

// ✅ 工作正常：检测呼吸道激增
{
  "prompt": "respiratory_surge_detection",
  "arguments": {
    "region": "California",
    "virus_type": "RSV",
    "time_period": "last_4_weeks"
  }
}

常见问题及解决方案

问题：“未找到数据”或 0 结果

原因：地理不匹配或数据集限制

解决方案：

检查数据集能力：使用 get_available_datasets 查看支持的地理区域
使用正确的地理值：
- 对于国家级数据："geography": "national"（而不是 "US"）
- 对于州：使用州代码（"CA"）或全称（"California"）
尝试替代数据集：某些数据集仅支持国家级分析

// ❌ 问题：错误的地理区域用于国家级数据
{
  "tool": "search_health_data",
  "arguments": {
    "query": "流感",
    "geography": "US"  // 应该是 "national"
  }
}

// ✅ 解决方案：使用正确的地理区域
{
  "tool": "search_health_data",
  "arguments": {
    "query": "流感",
    "geography": "national"
  }
}

问题：州级查询结果为空

原因：数据集仅包含国家级数据

解决方案：

首先检查数据集元数据，使用 get_available_datasets
使用支持州的数据集：respiratory_ed，chronic_obesity，chronic_diabetes，immunizations_nis
切换到国家级分析，对于像 respiratory_lab 这样的数据集

问题：找不到指标

原因：错误的指标名称或数据集不匹配

解决方案：

使用适当的数据集指标：
- 疫苗接种：coverage_rate，sample_size
- 呼吸道：ed_visits_per_100k，positivity_rate
- 慢性病：prevalence_rate，patient_count
使用 get_available_datasets 检查样本数据，带 include_sample: true

工作参数组合

疫苗接种分析

// 国家疫苗接种趋势
{
  "tool": "time_series_analysis",
  "arguments": {
    "dataset": "immunizations_nis",
    "metric": "coverage_rate",
    "geography": "national"
  }
}

// 州疫苗接种比较
{
  "tool": "compare_states",
  "arguments": {
    "dataset": "immunizations_nis",
    "states": ["CA", "TX", "NY", "FL"],
    "metric": "coverage_rate"
  }
}

呼吸道监测

// 急诊科趋势
{
  "tool": "filter_data",
  "arguments": {
    "dataset": "respiratory_ed",
    "state": "CA",
    "condition": "RSV"
  }
}

// 国家实验室监测
{
  "tool": "time_series_analysis",
  "arguments": {
    "dataset": "respiratory_lab",
    "metric": "positivity_rate",
    "geography": "national"
  }
}

慢性病分析

// 按州划分的肥胖率
{
  "tool": "filter_data",
  "arguments": {
    "dataset": "chronic_obesity",
    "state": "TX",
    "age_group": "18-64"
  }
}

// 糖尿病趋势
{
  "tool": "time_series_analysis",
  "arguments": {
    "dataset": "chronic_diabetes",
    "metric": "prevalence_rate",
    "geography": "CA"
  }
}

数据来源与质量

疫苗接种数据

NIS 数据：家庭调查，覆盖率的黄金标准
Epic Cosmos：EHR 数据，带有人口统计学细分
更新频率：年度（NIS），每月（Epic）
地理级别：州
质量：高信心，大样本量

呼吸道疾病监测

急诊访问：接近实时的医疗保健利用
实验室数据：临床测试阳性率
废水：环境病毒监测（早期指标）
搜索趋势：人群行为信号
更新频率：每周
质量：临床数据高质量，环境/行为数据中等

慢性病数据

来源：Epic Cosmos EHR 网络
指标：临床测量（BMI，HbA1c）
更新频率：每季度
地理级别：州，带年龄分层
质量：高 - 真实世界的临床数据

API 参考

工具

filter_data

按各种标准筛选数据集。

参数：

dataset（

pop蜂窝-MCP服务器

项目介绍

PopHIVE MCP 服务器

什么是 PopHIVE？

最近改进

新功能

性能改进

错误修复

概览

功能

🔧 MCP 工具

📊 MCP 资源

💡 MCP 提示

安装

选项 1：桌面扩展（推荐）

选项 2：手动安装

选项 3：构建自己的扩展

配置

环境变量

MCP 客户端配置

数据集选择指南

快速数据集选择

使用示例

基本数据筛选

州比较

时间序列分析

搜索健康数据

使用提示

常见问题及解决方案

问题：“未找到数据”或 0 结果

问题：州级查询结果为空

问题：找不到指标

工作参数组合

疫苗接种分析

呼吸道监测

慢性病分析

数据来源与质量

疫苗接种数据

呼吸道疾病监测

慢性病数据

API 参考

工具

filter_data