Servidor de contenido MedAdapt

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) especializado para Claude Desktop que mejora el aprendizaje médico asistido por IA al obtener y procesar recursos educativos de PubMed, NCBI Bookshelf y documentos proporcionados por el usuario.

Descripción general

El Servidor de Contenido MedAdapt se integra con Claude Desktop para proporcionar herramientas de búsqueda, recuperación y análisis de contenido educativo médico. Actúa como puente entre Claude y las fuentes de conocimiento médico, lo que permite experiencias de aprendizaje mejoradas con IA.

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Inicio rápido

# Clone the repository
git clone https://github.com/ryoureddy/medadapt-content-server.git
cd medadapt-content-server

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run the server
python content_server.py

Características

• Búsqueda de contenido : Busque contenido educativo médico en múltiples fuentes

• Recuperación de recursos : obtenga artículos completos, capítulos de libros y documentos de usuario

• Resúmenes de temas : genere resúmenes completos de temas médicos

• Recursos de aprendizaje : Sugiera recursos de aprendizaje apropiados según el tema y el nivel del estudiante.

• Planes de aprendizaje : Cree planes de aprendizaje estructurados con objetivos y recursos.

• Análisis de contenido : Extraer puntos clave, metodologías y hallazgos de recursos médicos.

• Contenido del usuario : Importar y analizar documentos proporcionados por el usuario

Instalación

Instalación estándar

1. Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/ryoureddy/medadapt-content-server.git
cd medadapt-content-server

2. Crear un entorno virtual (opcional pero recomendado):

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

3. Instalar dependencias:

pip install -r requirements.txt

4. Configurar (opcional):

   • Obtenga una clave API de NCBI para límites de velocidad mejorados: https://ncbiinsights.ncbi.nlm.nih.gov/2017/11/02/new-api-keys-for-the-e-utilities/

   • Cree un archivo .env basado en .env.example

Uso

Ejecución del servidor

python content_server.py

Integración con Claude Desktop

1. Abra Claude Desktop

2. Vaya a Configuración → Protocolo de contexto de modelo → Agregar servidor

3. Configure con el siguiente JSON en su archivo claude_desktop_config.json ubicado en:

   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

   • Ventanas: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "medadapt": {
      "command": "/path/to/python",
      "args": [
        "/path/to/medadapt-content-server/content_server.py"
      ],
      "env": {
        "DB_PATH": "/path/to/medadapt-content-server/medadapt_content.db"
      }
    }
  }
}

Reemplace /path/to/python con su ruta de acceso de Python (p. ej., /opt/anaconda3/bin/python o C:\Python311\python.exe ). Reemplace /path/to/medadapt-content-server/ con la ruta absoluta de su repositorio clonado.

Importante : La variable de entorno DB_PATH garantiza que el archivo de base de datos se cree y se acceda a él con una ruta absoluta, lo que evita errores comunes de acceso a archivos.

Completar las asignaciones de temas iniciales

python populate_topics.py

Pruebas

Ejecute pruebas para verificar que todo funciona:

python test_server.py

Ejemplo de uso con Claude

Escenario 1: Aprendiendo sobre un tema médico

Mensaje de usuario a Claude:

I'd like to learn about the cardiac cycle. Can you provide a big picture overview and help me understand the key concepts?

Escenario 2: Encontrar recursos específicos

Mensaje de usuario a Claude:

I need to find recent research articles about COVID-19 treatment options. Can you help me find relevant resources?

Escenario 3: Creación de un plan de aprendizaje

Mensaje de usuario a Claude:

I'm a second-year medical student studying neurology. Can you create a learning plan for understanding stroke pathophysiology?

Herramientas disponibles

El servidor proporciona las siguientes herramientas a Claude:

• search_medical_content : Busque contenido médico con filtros

• get_resource_content : recupera el contenido completo de un recurso específico

• get_topic_overview : Generar una descripción general completa de un tema médico

• suggest_learning_resources : Obtenga recomendaciones de recursos personalizadas

• import_user_document : Cargar materiales de aprendizaje proporcionados por el usuario

• generate_learning_plan : Crea un plan de aprendizaje estructurado con objetivos

• extract_article_key_points : Extraer hallazgos clave de artículos médicos

Solución de problemas

Problemas comunes y soluciones

1. Error de conexión a la base de datos

   • Síntoma : sqlite3.OperationalError: unable to open database file

   • Solución : asegúrese de que la variable de entorno DB_PATH esté configurada correctamente en la configuración de Claude Desktop, apuntando a una ruta absoluta donde la aplicación tenga permisos de escritura.

2. Error de ruta de archivo

   • Síntoma : Errores No such file or directory

   • Solución : asegúrese de que todas las rutas en la configuración de Claude Desktop sean rutas absolutas sin comillas adicionales ni caracteres de escape.

3. Limitación de velocidad de API

   • Síntoma : Respuestas lentas o fallidas de PubMed o NCBI Bookshelf

   • Solución : Obtenga una clave API de NCBI y agréguela a su archivo .env

4. Conexión de escritorio de Claude

   • Síntoma : Claude no puede conectarse al servidor MCP

   • Solución : Verifique que el servidor se esté ejecutando en una ventana de terminal y esté configurado correctamente en Claude Desktop

Estructura del proyecto

medadapt-content-server/
│
├── content_server.py     # Main MCP server implementation
├── database.py          # SQLite database interface
├── pubmed_utils.py      # PubMed API utilities
├── bookshelf_utils.py   # NCBI Bookshelf utilities
├── populate_topics.py   # Script to populate initial topic data
├── test_server.py       # Test script
├── requirements.txt     # Python dependencies
├── .env.example         # Example environment variables
└── README.md            # Documentation

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Expresiones de gratitud

• NCBI para proporcionar acceso a las API de PubMed y Bookshelf

• Antrópico para Claude y la capacidad de integración del MCP