mental_health_mcp

이 저장소는 정신 건강 MCP를 구성하는 데 필요한 자료를 보내기 위한 것입니다.

Claude와 함께 프로젝트를 사용하는 방법 (Windows)

1. Claude Desktop 설치

Anthropic 공식 웹사이트 접속: https://claude.ai/download
Windows 버전 다운로드
정상적으로 설치하고 애플리케이션 실행

2. MCP (Model Context Protocol) 구성

Claude Desktop은 MCP를 통해 외부 도구를 통합할 수 있습니다.

구성 파일 위치:

Windows에서 파일 위치는 다음과 같습니다:

C:\Users\SEU_USUARIO\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json

파일이 존재하지 않으면 수동으로 생성할 수 있습니다.

3. MCP 서버 추가

claude_desktop_config.json 파일을 열고 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "Mental Health MCP": {
      "command": "node",
      "args": ["C:\\caminho\\para\\seu\\projeto\\server.js"]
    }
  }
}

다음을:

C:\\caminho\\para\\seu\\projeto\\server.js

server.js 파일이 있는 실제 경로로 바꾸세요.

4. 서비스 실행

Claude에서 사용하기 전에 다음을 시작해야 합니다:

🔹 백엔드 (FastAPI)

터미널에서:

cd mental_health_mcp
source venv/bin/activate  # ou venv\Scripts\activate no Windows
uvicorn main:app --reload

🔹 ngrok으로 API 노출

ngrok http 8000

생성된 URL(예: https://xxxx.ngrok-free.dev)을 복사하세요.

🔹 server.js 업데이트

server.js 파일에서 API URL을 업데이트하세요:

const API_URL = "https://xxxx.ngrok-free.dev/chat";

MCP 서버 시작

node server.js

5. Claude에서 사용하기

Claude Desktop 실행
**Settings (설정)**으로 이동
Developer / MCP 섹션 접속
서버가 활성 상태로 표시되는지 확인
대화를 시작할 때 "+" 버튼을 사용하여 도구에 액세스

중요 알림

이 시스템은 윤리적 위험을 방지하기 위해 의도적인 제한을 두고 설계되었으며, 임상적 진단이나 권장 사항을 제공하지 않습니다.

이 시스템은 정서적 지원 어시스턴트 역할만 수행하며 전문적인 치료를 대체하지 않습니다.

참고 사항

시스템은 Python 기반의 지식 베이스를 사용합니다.
응답은 정의된 키워드와 규칙을 기반으로 합니다.
Claude는 MCP를 사용하는 대화형 인터페이스 역할을 합니다.

완료!

이 단계를 마치면 Claude가 MCP 서버와 통합되어 정서적 지원 API를 사용할 수 있게 됩니다.

개발된 아키텍처:

시스템 아키텍처

이 프로젝트는 세 가지 주요 계층으로 구성됩니다:

1. Python API (FastAPI)

API는 FastAPI 프레임워크를 사용하여 개발되었으며 다음을 담당합니다:

사용자 메시지 수신
텍스트 처리 (정규화 및 분석)
지식 베이스(knowledge_base.py) 조회
잠재적 감정 패턴 식별
다음을 포함한 구조화된 응답 반환:
- 지원 메시지
- 자기 관리 제안
- 위험 수준
- 윤리적 경고

📍 주요 엔드포인트:

POST /chat

요청 예시:

{
  "message": "Não me sinto bem hoje"
}

응답 예시:

{
  "response": "Entendo. Você pode me contar um pouco mais sobre o que vem sentindo?\n\n[...]",
  "risk_level": "low"
}

API 로직은 규칙과 키워드를 기반으로 하여 응답의 예측 가능성과 제어를 보장합니다.

2. 지식 베이스 (knowledge_base.py)

지식 베이스에는 다음이 포함됩니다:

감정 카테고리 (예: 불안, 슬픔, 스트레스)
관련 키워드
사전 정의된 응답
자기 관리 제안
위험 단어 (높은 위험 감지용)

이 구조를 통해 시스템은 외부 모델에 의존하지 않고 결정론적 로직을 사용하여 작동할 수 있습니다.

3. MCP 서버 (Node.js)

MCP 서버는 Claude와 Python API 사이의 중개자 역할을 합니다.

역할:

Claude로부터 호출 수신 (MCP를 통해)
FastAPI API로 요청 전달
API 응답을 Claude로 반환

흐름:

사용자가 Claude에 메시지 전송
Claude가 MCP를 통해 도구 실행
MCP (Node.js)가 Python API로 HTTP 요청 전송
API가 처리 후 응답 반환
MCP가 결과를 Claude로 전달
Claude가 사용자에게 응답 표시

4. API 노출 (ngrok)

Claude는 localhost에 액세스할 수 없으므로 ngrok을 사용하여 API를 노출했습니다:

ngrok http 8000

이는 MCP 서버에서 사용하는 공용 URL을 생성합니다.

전체 시스템 흐름

Usuário → Claude → MCP (Node.js) → API (FastAPI) → Base de Conhecimento
                                             ↓
                                      Resposta estruturada
                                             ↓
Usuário recebe resposta no Claude

기술적 고려 사항

시스템은 임상적 결정을 위해 생성형 인공지능을 사용하지 않습니다.
모든 로직은 제어된 규칙을 기반으로 합니다.
Claude는 대화형 인터페이스 역할만 수행합니다.
MCP는 모델과 외부 시스템 간의 안전한 통합을 가능하게 합니다.

아키텍처 목표

다음 사항을 보장합니다:

응답 제어
윤리적 안전성
유지 관리 용이성
최신 도구와의 통합 (MCP + LLM)

Mental Health MCP