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MCP Medical Appointments Demo

Name: MCP Medical Appointments Demo
Author: bicatu

by bicatu

Overview Schema Related Servers Score Discussions

TypeScript

Local

Demo de Citas Médicas MCP

Una referencia funcional para el Model Context Protocol — herramientas, recursos, prompts, obtención de información (elicitation), muestreo y finalización — construida en torno a un dominio de programación de citas médicas.

Construido con TypeScript, Hono, MCP SDK y Zod.

Tabla de contenidos

Related MCP server: MCP Appointment Booking Server

Características

Primitivas del servidor MCP

Primitiva	Nombre	Descripción
Herramienta	`search_doctors`	Buscar médicos por nombre o especialidad
Herramienta	`get_available_slots`	Obtener franjas horarias disponibles para un médico en una fecha
Herramienta	`book_appointment`	Reservar una cita (usa elicitation para confirmación)
Herramienta	`cancel_appointment`	Cancelar una cita (usa elicitation para confirmación)
Herramienta	`list_appointments`	Listar citas con filtros
Herramienta	`recommend_specialist`	Recomendación de especialista basada en síntomas (usa sampling)
Recurso	`specialties://list`	Lista estática de todas las especialidades médicas
Recurso	`doctor://{doctorId}/profile`	Perfil dinámico del médico con plantilla
Recurso	`patient://{patientId}/summary`	Información del paciente + historial de citas
Recurso	`appointment://{appointmentId}`	Detalles completos de la cita
Prompt	`schedule-appointment`	Flujo de trabajo guiado de programación de citas (con completion)
Prompt	`patient-history`	Revisión del historial del paciente (con completion)
Prompt	`triage-symptoms`	Triaje de síntomas y recomendación de especialista

Características del cliente MCP

Característica	Cómo se utiliza
Elicitation	`book_appointment` y `cancel_appointment` piden al usuario que confirme antes de proceder
Sampling	`recommend_specialist` utiliza muestreo LLM para emparejar síntomas con especialidades
Roots	El servidor registra una raíz para el espacio de trabajo de citas médicas
Completion	Los prompts utilizan `completable()` para autocompletar nombres de especialidades e IDs de pacientes

Habilidad del Agente

Se proporciona un SKILL.md para este dominio en .github/skills/medical-appointments/SKILL.md. Refleja las capacidades del servidor MCP sin requerir el protocolo MCP: cualquier agente compatible (GitHub Copilot, Claude Code, etc.) puede cargarlo bajo demanda.

Qué cubre la habilidad

Flujo de trabajo de habilidad	Primitiva MCP equivalente
Buscar médicos	Herramienta `search_doctors`
Comprobar franjas disponibles	Herramienta `get_available_slots`
Reservar cita	Herramienta `book_appointment`
Cancelar cita	Herramienta `cancel_appointment`
Listar citas	Herramienta `list_appointments`
Recomendar especialista	Herramienta `recommend_specialist`
Programar cita	Prompt `schedule-appointment`
Historial del paciente	Prompt `patient-history`
Triaje de síntomas	Prompt `triage-symptoms`

La habilidad interactúa con el servicio REST directamente a través de HTTP utilizando el acceso a herramientas nativo del agente.

Limitaciones de la habilidad

Las siguientes características del servidor MCP no tienen equivalente en la especificación de agentskills.io y, por lo tanto, no se replican:

Característica MCP	Limitación
Elicitation	`book_appointment` y `cancel_appointment` utilizan un diálogo de confirmación de interfaz de usuario nativo en el servidor MCP. Las habilidades no tienen equivalente; el agente solicita confirmación a través de la conversación en su lugar.
Sampling	`recommend_specialist` llama a un sub-LLM a través de muestreo MCP para emparejar síntomas con especialidades. La habilidad utiliza el razonamiento propio del agente directamente (funcionalmente equivalente).
Argument completion	Los prompts de MCP utilizan `completable()` para sugerir automáticamente nombres de especialidades e IDs de pacientes en la interfaz de usuario del cliente. Las habilidades no proporcionan finalización interactiva.
Roots	El servidor MCP registra una raíz de espacio de trabajo (`roots/list`). Este es un concepto de transporte MCP sin equivalente en habilidades.
Campos de habilidad específicos de VS Code	Campos como `argument-hint`, `user-invocable` y `disable-model-invocation` son extensiones de VS Code Copilot para el formato SKILL.md. No forman parte de la especificación de agentskills.io y se omiten para mantener la portabilidad de la habilidad.

Inicio rápido

Requisitos previos

Node.js >= 22.0.0
VS Code con GitHub Copilot (para integración MCP)

1. Instalar e iniciar la API REST

npm install
npm run dev:service

Deberías ver:

Bootstrapped: 8 specialties, 12 doctors, 5 patients
Medical Appointment Service running on http://localhost:3000

2. Conectar el servidor MCP en VS Code

El archivo .vscode/mcp.json ya está configurado. VS Code detectará automáticamente y ofrecerá iniciar el servidor MCP. Alternativamente, ejecútalo manualmente:

npm run dev:mcp

3. Pruébalo

En el chat de Copilot de VS Code (modo Agente), intenta:

"Busca cardiólogos"
"¿Qué franjas horarias tiene disponibles la Dra. Sarah Chen el próximo lunes?"
"Reserva una cita con doc-3 para el paciente pat-1"
"Muéstrame el historial de citas de Alice Johnson"
"He tenido dolores de cabeza intensos y mareos, ¿qué especialista debería consultar?"

O utiliza los prompts del selector de prompts:

Schedule Appointment — flujo de trabajo de programación guiado
Patient History — revisar las visitas de un paciente
Triage Symptoms — emparejamiento de especialistas basado en síntomas

Inspector MCP

MCP Inspector es una interfaz de usuario basada en navegador para probar interactivamente servidores MCP: navegar por herramientas, recursos y prompts, e invocarlos directamente.

1. Iniciar la API REST

El servidor MCP llama a la API REST a través de HTTP, por lo que debe estar ejecutándose primero:

npm run dev:service

2. Iniciar el Inspector

En una segunda terminal, ejecuta:

npx @modelcontextprotocol/inspector tsx src/mcp/server.ts

El Inspector iniciará el servidor MCP como un subproceso y abrirá una interfaz de usuario en el navegador en http://localhost:5173. Elige la opción STDIO

Si la API REST se está ejecutando en un puerto no predeterminado, pasa SERVICE_URL:

SERVICE_URL=http://localhost:3000 npx @modelcontextprotocol/inspector tsx src/mcp/server.ts

3. Probar la obtención de información (elicitation)

La obtención de información se activa mediante book_appointment y cancel_appointment. El Inspector mostrará un diálogo de confirmación nativo antes de que se confirme la acción.

Llama a book_appointment con:

{
  "patientId": "pat-1",
  "doctorId": "doc-1",
  "dateTime": "2026-05-05T10:00:00",
  "reason": "Annual checkup"
}

El Inspector se pausará y te pedirá que confirmes antes de que se reserve la cita.

Arquitectura

┌─────────────────┐     stdio      ┌───────────────────┐     HTTP     ┌──────────────────┐
│   VS Code /     │◄──────────────►│   MCP Server      │─────────────►│  Hono REST API   │
│   MCP Client    │                │   (TypeScript)    │  localhost   │  (localhost:3000)│
└─────────────────┘                └───────────────────┘              └──────────────────┘
                                     Tools, Resources,                  In-memory store
                                     Prompts                            + JSON bootstrap

El proyecto utiliza un diseño de dos procesos:

API REST Hono — Servicio HTTP con un almacén de datos en memoria, iniciado desde archivos semilla JSON en data/.
Servidor MCP — Se conecta a través de stdio y expone la API REST a través de primitivas MCP (herramientas, recursos, prompts).

El servidor MCP nunca toca el almacén de datos directamente; llama a la API REST a través de un cliente HTTP, manteniendo las dos capas claramente separadas.

Endpoints de la API REST

Método	Endpoint	Descripción
`GET`	`/api/specialties`	Listar todas las especialidades
`GET`	`/api/specialties/:id`	Obtener especialidad por ID
`GET`	`/api/doctors`	Listar médicos (filtros: `?specialtyId=`, `?name=`)
`GET`	`/api/doctors/:id`	Obtener médico por ID
`GET`	`/api/doctors/:id/slots?date=YYYY-MM-DD`	Obtener franjas disponibles
`GET`	`/api/patients`	Listar todos los pacientes
`GET`	`/api/patients/:id`	Obtener paciente por ID
`POST`	`/api/patients`	Crear un paciente
`GET`	`/api/appointments`	Listar citas (filtros: `?patientId=`, `?doctorId=`, `?status=`, `?date=`)
`GET`	`/api/appointments/:id`	Obtener cita por ID
`POST`	`/api/appointments`	Reservar una cita
`PATCH`	`/api/appointments/:id/cancel`	Cancelar una cita
`PATCH`	`/api/appointments/:id/complete`	Completar una cita

Estructura del proyecto

mcp-demo/
├── data/
│   ├── specialties.json      # 8 medical specialties
│   ├── doctors.json           # 12 doctors across specialties
│   └── patients.json          # 5 sample patients
├── src/
│   ├── types.ts               # Shared domain types
│   ├── service/
│   │   ├── store.ts           # In-memory data store
│   │   ├── app.ts             # Hono app composition
│   │   ├── main.ts            # Service entry point
│   │   └── routes/            # REST route handlers
│   └── mcp/
│       ├── api-client.ts      # HTTP client for the REST API
│       ├── tools.ts           # MCP tool registrations
│       ├── resources.ts       # MCP resource registrations
│       ├── prompts.ts         # MCP prompt registrations
│       └── server.ts          # MCP server entry point
├── .vscode/
│   └── mcp.json               # VS Code MCP server config
├── package.json
└── tsconfig.json

Scripts

Comando	Descripción
`npm run dev:service`	Iniciar la API REST Hono con recarga en caliente
`npm run dev:mcp`	Iniciar el servidor MCP en modo stdio
`npm run build`	Compilar TypeScript a `dist/`
`npm run typecheck`	Comprobar tipos sin emitir archivos

Modelo de dominio

Entidad	Descripción
Especialidad	Especialidad médica (Cardiología, Dermatología, etc.)
Médico	Tiene una especialidad, días disponibles, horario laboral y duración de la franja
Paciente	Nombre, correo electrónico, teléfono, fecha de nacimiento
Cita	Vincula a un paciente con un médico en una fecha/hora específica con un motivo y estado
Franja horaria	Ventana de tiempo disponible o reservada para un médico en un día determinado

Configuración

La API REST escucha en el puerto 3000 por defecto. El servidor MCP se comunica con la API a través de http://localhost:3000 y se conecta a VS Code mediante stdio.

Los datos semilla (especialidades, médicos, pacientes) se cargan desde el directorio data/ al inicio. Edita esos archivos JSON para personalizar el conjunto de datos de la demo.

Contribución

Las contribuciones son bienvenidas. Haz un fork del repositorio, crea una rama de características y abre un pull request.

Licencia

MIT

This server cannot be installed

license - permissive license

Not graded

quality - not tested

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

Commit activity

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