MedEval MCP Server
MedEval MCP Server
実行中のMedEval医療機器規制ワークスペースへの認証付きStreamable HTTP MCPアクセス。
公開エンドポイント: https://xiaoyuu.me/mcp
このサーバーは、MedEvalのプロジェクト選択、エビデンス取得、CEP/CERセクションコンテキスト、Agentの可観測性、生成/評価タスク制御、および不変のドキュメントリビジョンを、Codex互換のMCPクライアントに公開します。
セキュリティモデル
すべてのMCPリクエストには
Authorization: Bearer <token>が必要です。MCPプロセスは
127.0.0.1にバインドされ、NginxのみがHTTPS経由で公開します。アダプターはループバックのMedEval APIのみを呼び出せます。
削除、クリーンアップ、キャンセル、ロールバック、または任意のサーバーファイルアップロードツールは公開されません。
アクセストークンはサーバー上の
/etc/medeval-mcp.envにのみ保存され、決してコミットしてはなりません。このデプロイメントは1つの共有MedEvalインスタンスを使用します。トークンを持つ人は誰でもそのプロジェクトを検査し、公開された書き込みツールを呼び出すことができます。テナント分離が必要な場合は、別のデプロイメント/トークンを使用してください。
MedEval自体は、サーバー運用者が設定したモデルおよび文献プロバイダーを引き続き呼び出すことができます。MCPアダプターがプライベートであるという理由だけで、それらの下流操作がオフラインであると想定しないでください。
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Codexでの使用
Codexはベアラートークン付きのStreamable HTTP MCPサーバーをサポートしています。トークンはconfig.tomlではなく環境変数に設定してください。
1. トークンを設定する
PowerShell:
$env:MEDEVAL_MCP_TOKEN = "the-token-provided-by-the-server-owner"macOS/Linux:
export MEDEVAL_MCP_TOKEN='the-token-provided-by-the-server-owner'2. Codexを設定する
これを~/.codex/config.tomlに追加します:
[mcp_servers.medeval]
url = "https://xiaoyuu.me/mcp"
bearer_token_env_var = "MEDEVAL_MCP_TOKEN"
tool_timeout_sec = 1800
startup_timeout_sec = 30
default_tools_approval_mode = "writes"ChatGPTデスクトップアプリ、Codex CLI、またはIDE拡張機能を再起動します。/mcpを使用してmedevalが接続されていることを確認します。
writes承認モードでは、読み取り専用の検査は通常どおり実行され、生成、評価、ワークスペース作成、またはドキュメントパッチの前にプロンプトが表示されます。
一般的なワークフロー
medeval_healthを呼び出します。medeval_list_projectsを呼び出します。ワークスペースまたはタスクIDを推測してはなりません。必要に応じてxiaoyuu.meからソース資料をアップロードします。リモートMCPは意図的にクライアントコンピューター上のパスを読み取ることができません。
トレーサブルな取得には
medeval_search_project_evidenceまたはmedeval_build_section_contextを使用します。明示的な承認後にのみ生成/評価を開始し、返されたタスクIDを保持します。
遅いタスクを盲目的に再送信するのではなく、
medeval_get_task_progress、medeval_list_runs、medeval_get_runを検査します。編集の場合は、現在のリビジョンを読み取り、その
base_revision_idでパッチを適用し、結果のdiffを検証します。
製品の事実はアップロードされた製品資料から取得する必要があります。外部文献は補足的なエビデンスであり、意図された用途、適応症、仕様、リスク、または試験結果を黙って置き換えてはなりません。
利用可能なツール
読み取り専用ツール:
medeval_healthmedeval_list_projectsmedeval_get_workspacemedeval_list_workspace_documentsmedeval_list_runsmedeval_get_runmedeval_get_agent_contextmedeval_list_project_documentsmedeval_search_project_evidencemedeval_build_section_contextmedeval_list_generation_templatesmedeval_get_task_progressmedeval_get_generation_taskmedeval_list_document_revisionsmedeval_read_document_revisionmedeval_diff_document_revisions
非破壊的な書き込みツール:
medeval_create_workspacemedeval_start_generationmedeval_start_evaluationmedeval_patch_document_revision
独自インスタンスを実行する
要件:
Python 3.11+
同じホスト上で到達可能なMedEval FastAPIバックエンド
公開用のHTTPSリバースプロキシ
git clone https://github.com/hanxiaoyu-cmd/medeval-mcp-server.git
cd medeval-mcp-server
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install -e .
cp .env.example .env.envから変数をエクスポートしてから実行します:
python -m medeval_mcp_serverデフォルトのリスナーは127.0.0.1:8765で、MCPルートは/mcp、公開ヘルスルートは/healthzです。
本番デプロイメント
systemdおよびNginxのサンプルファイルはdeploy/にあります:
medeval-mcp.serviceは非特権の堅牢化されたプロセスを実行します。nginx-location.confは/mcpをバッファリングなしでプロキシし、長時間のツール呼び出しを維持します。
次のコマンドでトークンを生成します:
python -c 'import secrets; print(secrets.token_urlsafe(36))'ルートが読み取り可能な環境ファイルに保存します:
MEDEVAL_MCP_TOKEN=<generated-token>
MEDEVAL_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000
MEDEVAL_MCP_PUBLIC_HOSTS=your-domain.example,127.0.0.1,localhostファイルモードを600に設定し、nginx -tでNginxを検証し、トークンを共有する前に未認証の拒否と認証済みのMCP初期化の両方を確認します。
開発
python -m pip install -e ".[dev]"
python -m pytest
python -m compileall -q srcライセンス
MIT
This server cannot be deployed
Maintenance
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