Servidor MCP de Senechal

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que actúa como complemento del proyecto Senechal, proporcionando datos de salud desde la API de Senechal a las aplicaciones LLM.

Descripción general

Este servidor proporciona una interfaz estandarizada para que los LLM accedan a los datos de salud desde la API de Senechal. Expone:

Recursos : Datos de salud que se pueden cargar en el contexto de un LLM
Herramientas : Funciones que los LLM pueden llamar para obtener datos de salud
Indicaciones : Plantillas reutilizables para analizar datos de salud

Related MCP server: OpenAPI MCP Server

Instalación

Clonar este repositorio

Crear un entorno virtual:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

Instalar dependencias:
```
pip install -r requirements.txt
```

Configuración

Copie el archivo .env.example a .env y agregue su clave API y URL de Senechal:

# Required: Senechal API Key
SENECHAL_API_KEY=your_api_key_here

# Required: API base URL
SENECHAL_API_BASE_URL=https://your-api-host/api/senechal

Tanto la clave API como la URL API son necesarias para que el servidor funcione.

Configuración de Windows

Al ejecutar en Windows, asegúrese de:

Utilice barras invertidas o rutas de escape adecuadas en la configuración
Utilice la ruta completa a su entorno virtual de Python en claude-desktop-config.json:

{
    "mcpServers": {
        "senechal-health": {
            "command": "C:\\path\\to\\venv\\Scripts\\python.exe",
            "args": [
                "C:\\path\\to\\senechal_mcp_server.py"
            ],
            "env": {
                "SENECHAL_API_KEY": "your_api_key_here"
            }
        }
    }
}

Tenga en cuenta que las variables de entorno en la configuración de MCP no utilizan el archivo .env , por lo que deberá configurarlas explícitamente en la configuración.

Uso

Prueba de la configuración cliente/servidor

La forma más sencilla de probar la configuración es ejecutar el cliente de ejemplo:

# In one terminal, start the server
python senechal_mcp_server.py

# In another terminal, run the example client
python example_client.py

Iniciar el servidor

python senechal_mcp_server.py

Modo de desarrollo con MCP Inspector

mcp dev senechal_mcp_server.py

Instalar en Claude Desktop

El servidor incluye un archivo de configuración para Claude Desktop:

mcp install senechal_mcp_server.py

Luego puede seleccionar “Senechal Health” en el menú de herramientas en Claude Desktop.

Recursos disponibles

senechal://health/summary/{period} - Obtenga un resumen de salud por día, semana, mes o año
- Ejemplo: senechal://health/summary/day?span=7&metrics=all
- Parámetros:
  - period : día, semana, mes, año
  - span : Número de períodos (predeterminado: 1)
  - metrics : Lista separada por comas o "todos" (predeterminado)
  - offset : Número de períodos a compensar a partir de ahora (predeterminado: 0)
senechal://health/profile - Obtener el perfil de salud del usuario
- Contiene datos demográficos, medicamentos y suplementos.
senechal://health/current - Obtenga mediciones de salud actuales
- Ejemplo: senechal://health/current?types=1,2,3
- Parámetros:
  - types : lista opcional separada por comas de identificaciones de tipos de medición
senechal://health/trends - Conozca las tendencias de salud a lo largo del tiempo
- Ejemplo: senechal://health/trends?days=30&types=1,2,3&interval=day
- Parámetros:
  - days : Número de días a analizar (predeterminado: 30)
  - types : lista opcional separada por comas de identificaciones de tipos de medición
  - interval : Intervalo de agrupación: día, semana, mes (predeterminado: día)
senechal://health/stats - Obtenga análisis estadísticos de métricas de salud
- Ejemplo: senechal://health/stats?days=30&types=1,2,3
- Parámetros:
  - days : Periodo de análisis en días (predeterminado: 30)
  - types : lista opcional separada por comas de identificaciones de tipos de medición

Herramientas disponibles

fetch_health_summary - Obtener un resumen de salud para un período específico
- Parámetros:
  - period (obligatorio): día, semana, mes, año
  - metrics (opcional): Métricas separadas por comas o "todas" (predeterminado)
  - span (opcional): Número de períodos a devolver (predeterminado: 1)
  - offset (opcional): Número de períodos a compensar (predeterminado: 0)
fetch_health_profile - Obtener el perfil de salud del usuario
- No se requieren parámetros
fetch_current_health - Obtener las últimas mediciones de salud
- Parámetros:
  - types (opcional): Lista de identificaciones de tipos de medición para filtrar por
fetch_health_trends - Obtener datos de tendencias de salud
- Parámetros:
  - days (opcional): Número de días a analizar (predeterminado: 30)
  - types (opcional): Lista de identificaciones de tipos de medición para filtrar por
  - interval (opcional): intervalo de agrupación: día, semana, mes (predeterminado: día)
fetch_health_stats : obtiene análisis estadísticos de métricas de salud
- Parámetros:
  - days (opcional): Período de análisis en días (predeterminado: 30)
  - types (opcional): Lista de identificaciones de tipos de medición para filtrar por

Indicaciones disponibles

analyze_health_summary : solicitud para analizar resúmenes de salud
- Proporciona una plantilla para identificar métricas anormales, tendencias y sugerir acciones.
- Destinado a ser utilizado con datos de senechal://health/summary/day?span=7
compare_health_trends : solicitud para comparar tendencias de salud en diferentes períodos de tiempo
- Proporciona una plantilla para comparar tendencias en diferentes períodos de tiempo (7, 30, 90 días)
- Diseñado para usarse con datos del punto final de tendencias de salud

Ejemplos de interacciones

Cargando datos de resumen de salud

# In an LLM application, load a week of health summaries
content, mime_type = await session.read_resource("senechal://health/summary/day?span=7")

Llamadas a herramientas de datos de salud

# In an LLM conversation
result = await session.call_tool(
    "fetch_health_trends", 
    arguments={
        "days": 30, 
        "interval": "day"
    }
)

# More complex example combining tools and resources
profile = await session.call_tool("fetch_health_profile")
trends = await session.call_tool(
    "fetch_health_trends", 
    arguments={"days": 90, "interval": "week"}
)

Uso de indicaciones de análisis de salud

# Get a prompt for analyzing health data
prompt_result = await session.get_prompt("analyze_health_summary")
for message in prompt_result.messages:
    print(f"[{message.role}]: {message.content.text}")

Consulte el archivo example_client.py para obtener un ejemplo completo y funcional.

Puntos finales de API

El servidor Senechal MCP se comunica con los siguientes puntos finales de API de Senechal:

/health/summary/{period} - Obtener resúmenes de salud
/health/profile - Obtener perfil de salud
/health/current - Obtener mediciones actuales
/health/trends - Conozca las tendencias de salud
/health/stats - Obtener estadísticas de salud

Senechal MCP Server