MCP Server Healthcare

NHS臨床コーディングワークフロー向けのModel Context Protocol（MCP）サーバー — 臨床メモに対するICD-10-CM/OPCS-4/HCCコードの提案、SAR/FOI情報ガバナンスリクエストの追跡、DSARマッピングリポジトリリクエストの分類および臨床レビューを通じた処理、バッチコーディング、Cerner FHIR R4サンドボックスを介した患者データの読み書き。

任意のMCPクライアント（Claude Desktop、Claude Code、Copilot StudioのMCPコネクタなど）がこれらのツールを直接呼び出すことができます — REST APIレイヤーは不要です。

元々はbobbynoble/clinical-coding-botの一部として構築されました。このリポジトリはスタンドアロンのMCPサーバーであり、ラップするビジネスロジックの独自コピーを持つため、そのリポジトリへの依存関係はありません。

ツール

cerner_post_condition、cerner_post_procedure、cerner_writeback_episodeは、設定されているCerner環境に対して実際の書き込みを実行します（デフォルトでは非本番サンドボックス — app/fhir_cerner.pyを参照）。

Related MCP server: fhir-synthetic-mcp

セットアップ

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env   # fill in Azure OpenAI / Search / Cerner credentials as needed

すべてのツールは設定された認証情報に関係なく読み込まれますが、suggest_clinical_codesにはAzure OpenAI + Azure AI Searchの設定が必要であり、cerner_*ツールにはCERNER_CLIENT_ID/CERNER_CLIENT_SECRETが必要です — 対応する認証情報なしで呼び出すと、サーバーがクラッシュするのではなく、明確なエラーで失敗します。

実行

Stdio（Claude Desktop、Claude Code、ほとんどのローカルMCPクライアント）:

python -m MCP_Server_Healthcare

Claude Desktop設定の例（claude_desktop_config.json）:

{
  "mcpServers": {
    "clinical-coding-bot": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "MCP_Server_Healthcare"],
      "cwd": "/absolute/path/to/mcp_server_healthcare"
    }
  }
}

Streamable HTTP（リモートアクセス、例：Copilot Studioやホスト型MCPクライアントから）:

python -m MCP_Server_Healthcare --transport http --port 8010

HTTPトランスポートでは、.envにCODING_API_KEYを設定する必要があります — すべてのリクエストは一致するX-API-Keyヘッダーを保持する必要があり、そうでない場合は401で拒否されます（フェイルクローズ）。デフォルトでは127.0.0.1で待ち受けます。MCP_HOST=0.0.0.0を設定すると（TLS/リバースプロキシの背後に配置して）、localhostを超えて公開できます。

リポジトリ構成

MCP_Server_Healthcare/   the MCP server itself (server.py has the tool
                         definitions; __main__.py the stdio/http entry point;
                         auth.py the HTTP transport's API-key gate)
app/                     business logic each tool wraps — coder.py (RAG
                         coding), sar_foi.py, dsar.py, batch.py,
                         fhir_cerner.py. Each stores its state in a SQLite
                         file created alongside it on first run.

注記

• ブロッキングネットワーク呼び出し（Azure OpenAI/Search、Cerner FHIR）はasyncio.to_threadでオフロードされるため、1つの遅い呼び出しが同じサーバー上の他のツール呼び出しを停滞させることはありません。

• SQLiteファイル（app/sar_foi.db、app/batch.db、app/dsar.db）は初回実行時に自動的に作成され、gitignoreされています。