mental_health_mcp

Этот репозиторий предназначен для отправки материалов, необходимых для настройки mental health MCP.

Как использовать проект с Claude (Windows)

1. Установка Claude Desktop

1. Перейдите на официальный сайт Anthropic: https://claude.ai/download

2. Скачайте версию для Windows

3. Установите как обычно и откройте приложение

2. Настройка MCP (Model Context Protocol)

Claude Desktop позволяет интегрировать внешние инструменты через MCP.

Расположение файла конфигурации:

В Windows файл находится по адресу:

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

Если его не существует, вы можете создать файл вручную.

3. Добавление MCP-сервера

Откройте файл claude_desktop_config.json и добавьте:

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

Замените:

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

на реальный путь, где находится файл server.js.

4. Запуск сервисов

Перед использованием в Claude необходимо запустить:

🔹 Backend (FastAPI)

В терминале:

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

🔹 Публикация API через ngrok

ngrok http 8000

Скопируйте сгенерированный URL (например, https://xxxx.ngrok-free.dev)

🔹 Обновление server.js

В файле server.js обновите URL API:

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

Запуск MCP Server

node server.js

5. Использование в Claude

1. Откройте Claude Desktop

2. Перейдите в Settings (Настройки)

3. Перейдите в раздел Developer / MCP

4. Убедитесь, что сервер отображается как активный

5. При начале разговора используйте кнопку "+" для доступа к инструменту

Важное предупреждение

Эта система была разработана с намеренными ограничениями для предотвращения этических рисков, она не ставит диагнозы и не дает клинических рекомендаций.

Она действует только как помощник для эмоциональной поддержки и не заменяет профессиональное наблюдение.

Примечания

• Система использует базу знаний на Python

• Ответы основаны на ключевых словах и заданных правилах

• Claude выступает в качестве разговорного интерфейса с использованием MCP

Готово!

После выполнения этих шагов Claude будет интегрирован с вашим MCP-сервером и сможет использовать ваш API эмоциональной поддержки.

Разработанная архитектура:

Архитектура системы

Проект состоит из трех основных уровней:

1. API на Python (FastAPI)

API было разработано с использованием фреймворка FastAPI и отвечает за:

• Получение сообщения пользователя

• Обработку текста (нормализация и анализ)

• Запрос к базе знаний (knowledge_base.py)

• Идентификацию возможных эмоциональных паттернов

• Возврат структурированного ответа с:

  • поддерживающим сообщением

  • рекомендациями по уходу за собой

  • уровнем риска

  • этическим предупреждением

📍 Основной эндпоинт:

POST /chat

Пример запроса:

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

Пример ответа:

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

Логика API основана на правилах и ключевых словах, что гарантирует предсказуемость и контроль ответов.

2. База знаний (knowledge_base.py)

База знаний содержит:

• Эмоциональные категории (например, тревога, грусть, стресс)

• Связанные ключевые слова

• Предопределенные ответы

• Рекомендации по уходу за собой

• Критические слова (для обнаружения повышенного риска)

Эта структура позволяет системе работать без зависимости от внешних моделей, используя детерминированную логику.

3. MCP-сервер (Node.js)

MCP-сервер работает как посредник между Claude и API на Python.

Обязанности:

• Получение вызовов от Claude (через MCP)

• Пересылка запросов к API FastAPI

• Возврат ответа API в Claude

Поток:

1. Пользователь отправляет сообщение в Claude

2. Claude активирует инструмент через MCP

3. MCP (Node.js) отправляет HTTP-запрос к API Python

4. API обрабатывает и возвращает ответ

5. MCP возвращает результат в Claude

6. Claude отображает ответ пользователю

4. Публикация API (ngrok)

Поскольку Claude не имеет доступа к localhost, для публикации API был использован ngrok:

ngrok http 8000

Это генерирует публичный URL, который используется MCP-сервером.

Полный поток системы

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

Технические соображения

• Система не использует генеративный искусственный интеллект для принятия клинических решений

• Вся логика основана на контролируемых правилах

• Claude выступает только как разговорный интерфейс

• MCP обеспечивает безопасную интеграцию между моделью и внешними системами

Цель архитектуры

Обеспечить:

• контроль ответов

• этическую безопасность

• простоту обслуживания

• интеграцию с современными инструментами (MCP + LLM)