VitalDB MCP Server - Advanced Edition
VitalDB 데이터를 자연어로 탐색하고 고급 분석을 수행할 수 있는 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다.
✨ 주요 기능
🔍 1. 고급 데이터 필터링
통계 기반 필터링: "평균 심박수가 100 이상인 케이스 찾기"
조건식 지원:
>100
,>=80
,<60
,50-100
등대규모 분석: 최대 100개 이상의 케이스 동시 처리
📊 2. 일괄 분석
배치 처리: 여러 케이스를 한 번에 분석
다중 트랙 분석: 한 케이스의 여러 신호를 동시 분석
통계 추출: 평균, 중앙값, 표준편차, 왜도, 첨도 등
🔗 3. 상관관계 분석
두 신호 간 상관계수 계산
케이스별 상관관계 및 전체 상관관계
산점도 시각화 (추세선 포함)
📈 4. 그룹 비교
두 그룹 통계 비교
t-test 자동 수행
p-value 계산 및 유의성 판단
🎨 5. 고급 시각화
무제한 케이스 플롯: 오버레이 또는 서브플롯
분포 시각화: 히스토그램, 박스플롯, 바이올린 플롯
히트맵: 시간대별 트랙 값 변화
상관관계 산점도: 회귀선 포함
🔬 6. 이상치 탐지
Z-score 방법: 표준편차 기반
IQR 방법: 사분위수 기반
시각화: 이상치 위치 자동 표시
📂 7. 데이터 내보내기
CSV 저장: 분석 결과를 파일로 저장
다중 케이스/트랙 지원
🚀 설치 방법
1. 의존성 설치
2. Claude Desktop 설정
설정 파일 위치: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
3. Claude Desktop 재시작
설정 후 Claude Desktop을 완전히 종료하고 다시 시작하세요.
💡 실제 활용 예시
"마취 중 평균 심박수가 100 이상이었던 환자들의 수술 중 체온 변화 특징은?"
이런 복잡한 질문도 자연어로 가능합니다!
🛠️ 사용 가능한 도구
기본 도구
find_cases
: 트랙 기반 케이스 검색get_case_info
: 케이스 정보 조회search_available_tracks
: 사용 가능한 트랙 목록
고급 분석
filter_cases_by_statistics
: 통계 조건 필터링batch_analyze_cases
: 일괄 분석analyze_correlation
: 상관관계 분석compare_groups
: 그룹 비교detect_anomalies
: 이상치 탐지time_window_analysis
: 시간 구간 분석export_to_csv
: CSV 내보내기
시각화
plot_multiple_cases
: 다중 케이스 플롯 (무제한)plot_distribution
: 분포 시각화plot_scatter_correlation
: 산점도 상관관계plot_heatmap
: 시간대별 히트맵
📋 VitalDB 트랙 종류
생체 신호
ECG_II
,ECG_V5
: 심전도PLETH
: 맥파RESP
: 호흡 파형
혈압
ART
: 동맥압CVP
: 중심정맥압PAP
: 폐동맥압NIBP_SYS
,NIBP_DIA
,NIBP_MBP
: 비침습적 혈압
산소/가스
SpO2
: 산소포화도EtCO2
: 호기말 이산화탄소FiO2
: 흡입산소농도
마취/진정
BIS
: 뇌파지수MAC
: 최소폐포농도
기타
HR
: 심박수RR
: 호흡수TEMP
: 체온
🔧 문제 해결
1. MCP 서버가 연결되지 않는 경우
Claude Desktop을 완전히 종료하고 재시작
설정 파일의 경로가 정확한지 확인
Python 경로가 올바른지 확인
2. VitalDB 다운로드 느린 경우
인터넷 연결 확인
샘플링 간격을 크게 설정 (예: interval=1.0)
작은 케이스 수로 시작
3. 패키지 오류
📚 프로젝트 구조
🎓 학습 리소스
📝 라이선스
MIT License
제작: VitalDB MCP Server Advanced Edition
버전: 2.0.0
최종 업데이트: 2025-10-07
This server cannot be installed
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
Enables natural language exploration and advanced analysis of VitalDB medical datasets. Supports statistical filtering, correlation analysis, group comparisons, anomaly detection, and comprehensive visualization of physiological signals and patient data.