MedEval MCP (local)

Puerta de enlace del Model Context Protocol solo local para el banco de trabajo regulatorio de dispositivos médicos MedEval privado.

Permite que un cliente MCP opere espacios de trabajo de MedEval, materiales canonicalizados, recuperación de evidencia, generación y evaluación de CEP/CER, observabilidad del flujo de trabajo y revisiones de documentos inmutables. MedEval sigue siendo el sistema de registro; este proyecto es un adaptador delgado y acotado.

Límite de seguridad

• solo transporte stdio; sin listener MCP de red

• se conecta a loopback por defecto, con aceptación explícita para IPs de red privada de confianza

• identificadores explícitos de espacio de trabajo/tarea

• raíces de carga local en lista blanca

• sin herramientas de eliminación, shell, despliegue o gestión de secretos

• los inicios asíncronos devuelven IDs de tarea y deben ser consultados, no duplicados

• los hechos del producto no pueden derivarse de literatura externa

• las ediciones de documentos requieren el base_revision_id actual

Ver SECURITY.md.

Requisitos

• Windows u otro entorno Python 3.11+

• MedEval ejecutándose en http://127.0.0.1:8000

• dependencias de paquetes Python de pyproject.toml

Instalación

cd C:\path\to\medeval-mcp
py -3.11 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e ".[test]"
Copy-Item .env.example .env

El proceso MCP lee variables de entorno normales. Los clientes MCP generalmente las proporcionan en su configuración de servidor en lugar de cargar .env automáticamente.

Configuración

Configuración local mínima:

MEDEVAL_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000
MEDEVAL_PROJECT_ROOT=C:\path\to\medeval
MEDEVAL_ALLOWED_FILE_ROOTS=C:\path\to\medeval;C:\path\to\materials

Si MedEval habilita MEDEVAL_API_TOKEN, proporcione a este proceso MCP el mismo MEDEVAL_API_TOKEN; se envía como X-API-Token. Un token de navegador/sesión firmado puede proporcionarse en su lugar como MEDEVAL_BEARER_TOKEN.

Cliente macOS a un backend LAN de confianza

Cuando MedEval está escuchando en otra computadora en la misma LAN de confianza, use su IP privada literal y acepte explícitamente:

MEDEVAL_BASE_URL=http://192.168.0.166:8001
MEDEVAL_ALLOW_PRIVATE_NETWORK=true
MEDEVAL_PROJECT_ROOT=/Users/your-name/MedEval
MEDEVAL_ALLOWED_FILE_ROOTS=/Users/your-name/MedEval:/Users/your-name/Documents

El MCP sigue siendo un proceso stdio local en el Mac. Las direcciones IP públicas y los nombres de dominio siguen siendo rechazados.

Conectar desde Codex

Use examples/codex.mcp.json como definición del servidor MCP. El comando debe apuntar al Python .venv de este proyecto y usar:

-m medeval_mcp.server

Reinicie Codex después de cambiar la configuración MCP, luego pídale que llame a medeval_health.

Ejecutar manualmente

MCP stdio usa la salida estándar para mensajes de protocolo, por lo que una ejecución manual parece inactiva:

.\.venv\Scripts\python.exe -m medeval_mcp.server

Use un cliente MCP o Inspector para interactuar con él.

El lanzador local incluido configura el backend loopback y las raíces de carga antes de iniciar stdio:

.\scripts\run_local.ps1

Prueba de humo de protocolo y backend:

.\.venv\Scripts\python.exe scripts\mcp_smoke.py --health

Superficie de herramientas

La primera versión proporciona 21 herramientas:

• espacio de trabajo: salud, lista de proyectos, crear/obtener espacio de trabajo, documentos del espacio de trabajo

• observabilidad: lista de ejecuciones, detalle de ejecución, contexto de agente acotado

• evidencia: documentos de proyecto, búsqueda de evidencia, contexto de sección

• ingesta: carga y canonicalización de material local en lista blanca

• generación: lista de plantillas, iniciar generación, estado de generación/tarea

• evaluación: iniciar evaluación

• revisiones: lista, lectura acotada, diff, parche de bloqueo optimista

medeval_start_generation por defecto usa tag_index_agent, que utiliza el escritor segmentado en serie de dependencias de MedEval. Las estrategias de contexto completo siguen siendo opcionales.

Pruebas

.\.venv\Scripts\python.exe -m pytest

Las pruebas usan transportes HTTP simulados y no inician generación LLM ni consumen cuota de modelo. Una prueba de humo de integración separada lista las herramientas MCP y llama al endpoint local /api/health ya en ejecución.

Aún no incluido

• transporte HTTP Streamable remoto

• despliegue xiaoyuu.me

• claves API multiusuario y propiedad del espacio de trabajo

• preparación de carga remota

• eliminación destructiva de proyecto/tarea