Servidor de contenido MedAdapt

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) especializado para Claude Desktop que mejora el aprendizaje médico asistido por IA al obtener y procesar recursos educativos de PubMed, NCBI Bookshelf y documentos proporcionados por el usuario.

Descripción general

El Servidor de Contenido MedAdapt se integra con Claude Desktop para proporcionar herramientas de búsqueda, recuperación y análisis de contenido educativo médico. Actúa como puente entre Claude y las fuentes de conocimiento médico, lo que permite experiencias de aprendizaje mejoradas con IA.

Inicio rápido

# Clone the repository
git clone https://github.com/ryoureddy/medadapt-content-server.git
cd medadapt-content-server

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run the server
python content_server.py

Características

Búsqueda de contenido : Busque contenido educativo médico en múltiples fuentes
Recuperación de recursos : obtenga artículos completos, capítulos de libros y documentos de usuario
Resúmenes de temas : genere resúmenes completos de temas médicos
Recursos de aprendizaje : Sugiera recursos de aprendizaje apropiados según el tema y el nivel del estudiante.
Planes de aprendizaje : Cree planes de aprendizaje estructurados con objetivos y recursos.
Análisis de contenido : Extraer puntos clave, metodologías y hallazgos de recursos médicos.
Contenido del usuario : Importar y analizar documentos proporcionados por el usuario

Instalación

Instalación estándar

Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/ryoureddy/medadapt-content-server.git
cd medadapt-content-server

Crear un entorno virtual (opcional pero recomendado):

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows, use: .venv\Scripts\activate

Instalar dependencias:

pip install -r requirements.txt

Configurar (opcional):
- Obtenga una clave API de NCBI para límites de velocidad mejorados: https://ncbiinsights.ncbi.nlm.nih.gov/2017/11/02/new-api-keys-for-the-e-utilities/
- Cree un archivo .env basado en .env.example

Uso

Ejecución del servidor

python content_server.py

Integración con Claude Desktop

Abra Claude Desktop
Vaya a Configuración → Protocolo de contexto de modelo → Agregar servidor
Configure con el siguiente JSON en su archivo claude_desktop_config.json ubicado en:
- macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Ventanas: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "medadapt": {
      "command": "/path/to/python",
      "args": [
        "/path/to/medadapt-content-server/content_server.py"
      ],
      "env": {
        "DB_PATH": "/path/to/medadapt-content-server/medadapt_content.db"
      }
    }
  }
}

Reemplace /path/to/python con su ruta de acceso de Python (p. ej., /opt/anaconda3/bin/python o C:\Python311\python.exe ). Reemplace /path/to/medadapt-content-server/ con la ruta absoluta de su repositorio clonado.

Importante : La variable de entorno DB_PATH garantiza que el archivo de base de datos se cree y se acceda a él con una ruta absoluta, lo que evita errores comunes de acceso a archivos.

Completar las asignaciones de temas iniciales

python populate_topics.py

Pruebas

Ejecute pruebas para verificar que todo funciona:

python test_server.py

Ejemplo de uso con Claude

Escenario 1: Aprendiendo sobre un tema médico

Mensaje de usuario a Claude:

I'd like to learn about the cardiac cycle. Can you provide a big picture overview and help me understand the key concepts?

Escenario 2: Encontrar recursos específicos

Mensaje de usuario a Claude:

I need to find recent research articles about COVID-19 treatment options. Can you help me find relevant resources?

Escenario 3: Creación de un plan de aprendizaje

Mensaje de usuario a Claude:

I'm a second-year medical student studying neurology. Can you create a learning plan for understanding stroke pathophysiology?

Herramientas disponibles

El servidor proporciona las siguientes herramientas a Claude:

search_medical_content : Busque contenido médico con filtros
get_resource_content : recupera el contenido completo de un recurso específico
get_topic_overview : Generar una descripción general completa de un tema médico
suggest_learning_resources : Obtenga recomendaciones de recursos personalizadas
import_user_document : Cargar materiales de aprendizaje proporcionados por el usuario
generate_learning_plan : Crea un plan de aprendizaje estructurado con objetivos
extract_article_key_points : Extraer hallazgos clave de artículos médicos

Solución de problemas

Problemas comunes y soluciones

Error de conexión a la base de datos
- Síntoma : sqlite3.OperationalError: unable to open database file
- Solución : asegúrese de que la variable de entorno DB_PATH esté configurada correctamente en la configuración de Claude Desktop, apuntando a una ruta absoluta donde la aplicación tenga permisos de escritura.
Error de ruta de archivo
- Síntoma : Errores No such file or directory
- Solución : asegúrese de que todas las rutas en la configuración de Claude Desktop sean rutas absolutas sin comillas adicionales ni caracteres de escape.
Limitación de velocidad de API
- Síntoma : Respuestas lentas o fallidas de PubMed o NCBI Bookshelf
- Solución : Obtenga una clave API de NCBI y agréguela a su archivo .env
Conexión de escritorio de Claude
- Síntoma : Claude no puede conectarse al servidor MCP
- Solución : Verifique que el servidor se esté ejecutando en una ventana de terminal y esté configurado correctamente en Claude Desktop

Estructura del proyecto

medadapt-content-server/
│
├── content_server.py     # Main MCP server implementation
├── database.py          # SQLite database interface
├── pubmed_utils.py      # PubMed API utilities
├── bookshelf_utils.py   # NCBI Bookshelf utilities
├── populate_topics.py   # Script to populate initial topic data
├── test_server.py       # Test script
├── requirements.txt     # Python dependencies
├── .env.example         # Example environment variables
└── README.md            # Documentation

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Expresiones de gratitud

NCBI para proporcionar acceso a las API de PubMed y Bookshelf
Antrópico para Claude y la capacidad de integración del MCP

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Un servidor de protocolo de contexto de modelo especializado que mejora el aprendizaje médico asistido por IA al conectar Claude Desktop con PubMed, NCBI Bookshelf y documentos de usuario para buscar, recuperar y analizar contenido de educación médica.

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