POC — Сервер MCP + клинический агент

POC технической осуществимости для двух сервисов плана Фазы 2, построенный на собственном сервере Model Context Protocol и API Anthropic.

1. Сканирование и анализ документов — сортировка, чтение, структурирование, предложение продления для утверждения врачом, а также опрос пациента по вопросам, на которые документы не ответили.

2. Агент анамнеза — вывод сценария на основе описания врача, его валидация, регистрация как навыка специальности и маршрутизация от терапевта к специалисту, когда того требует случай.

Всего 11 потоков / 70 шагов, выполненных на реальном сервере MCP. Ни один ответ не был смоделирован: если не хватало учётных данных, шаг останавливался.

Вердикт в двух строках

Цель 1 — работоспособна, с одной оговоркой, которую POC не решает в одиночку: точность распознавания реального почерка не измерялась, и именно она определяет, пригоден ли сервис. Цель 2 — механизм работает; является ли сценарий, выведенный LLM, клинически хорошим, — это медицинская оценка содержания, а не техническая осуществимость.

Полный вердикт с пошаговой проверкой находится в findings.md.

Related MCP server: atlas_mcp

Как запустить

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

Откройте просмотрщик по адресу http://localhost:5180 и выполняйте шаги.

Перед первым шагом: песочница отсутствует — каждый запуск является событием тарификации. Установите лимит расходов в консоли Anthropic. В MANUAL-SETUP.md приведены пошаговые инструкции для этого и всего остального, что можете сделать только вы.

Рекомендуемый порядок: сначала doc-triagem/step-01 (самый дешёвый шаг, ~0,002 долл. США; если он не сработает, всё остальное не имеет смысла), затем счастливые потоки doc-*, doc-lote, потоки ana-* и, наконец, альтернативные. Полный запуск стоит около 0,60 долл. США; doc-lote — самый дорогой (~0,22 долл. США из 0,60 долл. США).

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

Просмотрщик

Просмотрщик — не украшение, а место, где читается POC. Каждый шаг показывает:

• сырой HTTP-запрос к серверу MCP, который можно редактировать поле за полем;

• фикстуру, которую он потребляет, отображаемую встроенно (фотографии как изображения, PDF в фрейме) — и кнопку Заменить…, которая принимает вашу рукописную фотографию для повторного запуска без изменения файлов;

• трассировку кода, через которую проходит вызов, в порядке: транспорт → инструмент → предметная область → LLM. Кликабельно, открывается в редакторе (укажите POC_EDITOR в .env).

Как это устроено

Сервер MCP на Streamable HTTP stateless — sessionIdGenerator: undefined, enableJsonResponse: true, новый экземпляр сервера и транспорта на каждый запрос. Каждый вызов превращается в POST JSON-RPC с ответом в формате JSON, что позволяет просмотрщику отобразить вызов как настоящий HTTP. Node 22, запускающий .ts напрямую через tsx, без сборки.

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

Две вещи проходят через обе цели и заслуживают отдельного внимания:

Трёхэтапный конвейер окупился дважды. Стоимость: сортировка работает на Haiku и отвечает на дешёвый перцептивный вопрос до того, как OCR на Sonnet проанализирует изображение. Безопасность: разделение чтения и интерпретации дало естественное место, где инъекция может быть транскрибирована, отмечена и отклонена, а не выполнена.

Детерминированное правило — это то, что не позволяет предложению превратиться в решение. Вето на продление, лимит расходов, каталог навыков, валидация врачом — ничто из этого не зависит от того, вспомнила ли модель сама, и ничто не стоит ни токена.

Область охвата

Данный POC охватил самый простой рабочий вариант. Безопасность, производительность и нормативные требования намеренно вынесены за рамки и являются предметом следующих этапов — findings.md перечисляет каждый из них в разделе «Открытые вопросы».

Модели имеют запланированную дату вывода из эксплуатации — поэтому ANTHROPIC_MODEL и ANTHROPIC_MODEL_TRIAGEM хранятся в .env, а не в коде. findings.md фиксирует известные на момент выполнения даты.

Документы