POC — MCP 서버 + 임상 에이전트

2단계 계획의 두 서비스에 대한 기술적 타당성 POC로, 자체 Model Context Protocol 서버와 Anthropic API 위에 구축되었습니다.

1. 문서 스캔 및 분석 — 선별, 읽기, 구조화, 의사가 승인할 갱신 제안, 문서가 답하지 않은 사항을 환자와 조사.

2. 문진 에이전트 — 의사의 설명에서 스크립트를 추론하고, 검증하며, 전문 분야 스킬로 등록하고, 사례에 따라 일반의에서 전문의로 라우팅.

실제 MCP 서버에 대해 실행된 11개 플로우 / 70개 단계입니다. 어떤 응답도 시뮬레이션되지 않았습니다: 자격 증명이 없는 곳에서는 단계가 중단되었습니다.

두 줄 요약

목표 1 — 사용 가능, POC가 혼자 해결하지 못하는 한 가지 주의사항: 실제 필기체에 대한 정확도는 측정되지 않았으며, 이것이 서비스의 유용성을 결정합니다. 목표 2 — 메커니즘은 작동 중입니다. LLM이 추론한 스크립트가 임상적으로 좋은지 여부는 내용에 대한 의학적 판단이지 기술적 타당성이 아닙니다.

전체 평결과 단계별로 검증된 내용은 findings.md에 있습니다.

Related MCP server: atlas_mcp

실행 방법

cp .env.example .env       # preencha ANTHROPIC_API_KEY
npm install
npm run poc                # servidor MCP (5190) + viewer (5180)

http://localhost:5180에서 뷰어를 열고 단계를 실행하세요.

첫 번째 단계 전: 샌드박스가 없습니다 — 모든 실행은 과금 이벤트입니다. Anthropic 콘솔에서 지출 한도를 설정하세요. MANUAL-SETUP.md에 이 작업과 사용자만 할 수 있는 나머지 작업에 대한 단계별 안내가 있습니다.

권장 순서: 먼저 doc-triagem/step-01 (가장 저렴한 단계, 약 US$ 0.002 — 실패하면 이후 단계는 의미 없음), 그 다음 doc-* 정상 플로우, doc-lote, ana-*, 마지막으로 대체 플로우. 모두 실행 시 약 US$ 0.60 비용; doc-lote가 가장 비쌉니다(US$ 0.60 중 약 US$ 0.22).

npm run check    # tsc + validação dos fluxos + suíte de defesas (27 casos)

뷰어

뷰어는 장식이 아닙니다 — POC를 읽을 수 있는 곳입니다. 각 단계는 다음을 보여줍니다:

• MCP 서버로 가는 원시 HTTP 요청 (필드별로 편집 가능);

• 소비하는 픽스처 (인라인 렌더링, 사진은 이미지로, PDF는 프레임에) — 그리고 손으로 쓴 사진을 받아 파일을 건드리지 않고 재실행할 수 있는 교체... 버튼;

• 호출이 통과하는 코드 트레일 (순서: 전송 → 도구 → 도메인 → LLM). 클릭 가능, 편집기에서 열림 (.env에 POC_EDITOR 설정).

구성 방식

Streamable HTTP stateless 방식의 MCP 서버 — sessionIdGenerator: undefined, enableJsonResponse: true, 요청마다 새로운 서버 및 전송 인스턴스. 각 호출은 JSON 응답이 있는 POST JSON-RPC가 되며, 이를 통해 뷰어는 호출을 실제 HTTP로 표시할 수 있습니다. Node 22에서 tsx로 .ts를 직접 실행, 빌드 없음.

mcp-server/      servidor MCP: transporte, tools, domínio, chamadas à LLM
handlers/        os poucos passos cujo corpo não cabe num template declarativo
flows/           os 11 fluxos, em steps.json editáveis
fixtures/        receitas, exames, PDFs — inclusive os de prompt injection
public/          o viewer
server.ts        o viewer (back-end)
checar-defesas.ts / checar-fluxos.py    a suíte que `npm run check` roda

두 가지 사항이 두 목표에 걸쳐 있으며 그 자체로 가치가 있습니다:

3단계 파이프라인은 두 배로 효과를 발휘했습니다. 비용: 선별은 Haiku에서 실행되며 Sonnet의 OCR이 이미지를 보기 전에 저렴한 지각적 질문에 답합니다. 보안: 읽기와 해석을 분리하여 주입이 실행되는 대신 전사, 신호, 거부될 수 있는 자연스러운 장소를 제공했습니다.

결정론적 규칙이 제안이 결정으로 바뀌는 것을 막습니다. 갱신 거부, 지출 한도, 스킬 카탈로그, 의사 검증 — 어느 것도 모델이 스스로 기억하는 데 의존하지 않으며, 토큰 비용이 들지 않습니다.

범위

이 POC는 작동하는 가장 간단한 사용 사례를 다루었습니다. 보안, 성능 및 규제는 의도적으로 범위 밖이며 다음 단계의 작업입니다 — findings.md는 각 항목을 "미해결 문제"로 명명하고 있습니다.

모델은 정해진 날짜에 폐기됩니다 — 따라서 ANTHROPIC_MODEL과 ANTHROPIC_MODEL_TRIAGEM은 코드가 아닌 .env에 있습니다. findings.md는 실행 당시 알려진 날짜를 기록합니다.

문서