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bicatu

MCP Medical Appointments Demo

by bicatu

Demo de Citas Médicas MCP

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

Construido con TypeScript, Hono, MCP SDK y Zod.

Tabla de Contenidos

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 de 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

A SKILL.md para este dominio se proporciona 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 agentskills.io y, por lo tanto, no están replicadas:

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 al formato SKILL.md. No forman parte de la especificación 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 Serv

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

Resources

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/bicatu/mcp-skills-demo'

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