MCP de recursos de salud mental de Tainan

Convierte los recursos de salud mental dispersos en más de una docena de niveles de menús del Departamento de Salud de Tainan en algo que se puede consultar con una sola frase.

你說：我們機構在哪幾份官方名單上？
它做：查四個來源 → 寬欣心理治療所 ＋ 芯寬欣，兩個據點都在，
      而且你們在「免費諮商合作名單」裡，每週一至五 8:00-21:00

La razón de ser de este proyecto

Estos datos se pueden consultar manualmente. El problema es que esas URL tienen este aspecto:

https://health.tainan.gov.tw/page.asp?mainid=0A3943E7-033E-4686-8514-7BD39368D32D

Sin semántica, solo una cadena de GUID. No puedes adivinarlas; solo puedes ir haciendo clic capa a capa desde la página de inicio.

Por eso el valor de este proyecto no está en «obtener datos», sino en automatizar la comparación cruzada entre fuentes:

• ¿A quién se le escapa cada una de las tres listas oficiales?

• ¿A qué centro de salud mental comunitaria pertenece realmente un distrito administrativo?

• ¿En qué días de la semana se concentran las franjas horarias de asesoramiento gratuito y qué días no hay ninguna?

Hacer esto manualmente lleva medio día, y el mes que viene, en cuanto los datos cambien, hay que volver a hacerlo.

Related MCP server: Taiwan Government Open Data MCP Server

Instalación en cinco minutos

git clone https://github.com/scatjay/kxmind-tainan-mental-mcp.git
cd kxmind-tainan-mental-mcp
pip install -r requirements.txt

Añade en claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "tainan-mental": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/你的路徑/kxmind-tainan-mental-mcp/server.py"]
    }
  }
}

Reinicia Claude y di «ejecuta ping». Si ves el número de registros, significa que la conexión funciona.

No hay que registrarse ni solicitar ninguna clave. El repositorio ya incluye una instantánea de los datos.

Nueve herramientas

Capa de lectura

Capa de análisis: esta es la capa importante

Tres ejemplos que funcionan en directo

1. find_myself("寬欣") — consultarse a uno mismo

「寬欣」出現在 6 個地方：
  【地圖／心理治療、諮商所】寬欣心理治療所    北區育德一街227號1、2樓  (06)2510966
  【地圖／心理治療、諮商所】芯寬欣心理治療所  北區北安路一段273號      (06)2510560
  【免費諮商合作名單】      寬欣心理治療所    週一 每週一至五 8:00-21:00
  【衛生局名冊】…

2. diff_clinic_sources() — a quién se le escapa cada una de las tres listas oficiales

衛生局名冊 32 家 ／ 資源地圖 26 家 ／ 兩邊都有 24 家

只在名冊、地圖沒有（8 家）
   誼仁、欣空間、欣橋、星語、愛相會、好心情、山實、沐盼

只在地圖、名冊沒有（2 家）
   心物語、李慧芳

No es una omisión unilateral: son dos documentos oficiales que se ignoran mutuamente.

3. which_center("永康區") — la pregunta que nadie acierta

永康區 → 善化區社區心理衛生中心   (06)581-0105

No es el propio Yongkang. Las áreas de servicio de los 6 centros suman exactamente 37 distritos, sin solapamientos ni omisiones, así que cualquier distrito administrativo tiene respuesta y la demo no se queda en blanco.

🔴 Disciplina en directo: leer la instantánea por defecto, no golpear el sitio web del gobierno con toda la clase a la vez

En data/ está la instantánea capturada el 2026-08-27, con la marca de tiempo de la captura. Todas las herramientas la leen por defecto.

Motivo: en un taller hay más de diez personas, la misma IP y al mismo tiempo. Golpear el sitio web del gobierno a la vez puede activar la limitación de velocidad, y la calidad del WiFi del lugar suele ser desconocida.

Para actualizar los datos:

python fetch_snapshot.py

o llama a refresh_snapshot() — pero en directo solo el instructor lo demuestra una vez; el resto lee la instantánea.

Fuentes de datos

Todos son datos públicos, no requieren solicitar ningún permiso. Cada registro pasó el 2026-08-27 por una verificación adversarial independiente (100 registros aprobados, 22 descartados por URL caída o contenido que no coincidía).

Calidad de los datos: estos escollos están documentados en el código

Los que encontramos al escribir esto, y todos quedaron en los comentarios:

• En los 58 registros de asesoramiento gratuito, <name> es siempre la misma cadena: «Reservar asesoramiento psicológico gratuito». La ubicación real está en el campo «諮商地點» de ExtendedData. Si lees directamente name, obtienes 58 puntos idénticos.

• El CSV tiene BOM doble (EF BB BF EF BB BF). utf-8-sig solo elimina una capa, y el primer nombre de columna conserva caracteres invisibles.

• Áreas de servicio de los centros de salud mental: en la primera versión usé «regex para extraer todos los XX區 dentro de 900 caracteres alrededor del nombre del centro», y el centro de Shanhua acabó con 26 distritos, con falsos positivos como «服務區» (área de servicio), «願景園區» (parque de visión) y «社區» (comunidad). La consulta por casualidad daba bien, pero una herramienta que acierta por casualidad no se puede usar para enseñar. Lo cambié para que lea la línea 服務區域： (área de servicio:), y ahora las 6 sedes suman exactamente 37 distritos.

• Los nombres de las instituciones hay que normalizarlos para poder compararlos: 台南/臺南, con o sin el prefijo «社團法人» (asociación).

⚠️ Avisos de uso

• Los datos aquí son una instantánea de información pública, no un sistema en tiempo real. Antes de hacer una derivación, se recomienda llamar para confirmar.

• «¿Cuántas instituciones de salud mental hay en Tainan?» no tiene una única respuesta: count_by_layer() te dirá por qué, y además solo hay 7 «instituciones designadas» que pueden admitir hospitalización forzosa, no 41.

• Esta herramienta no procesa ningún dato de casos individuales. Lo que se consulta son instituciones, no personas.

Licencia

MIT. Los derechos de autor de los datos pertenecen al Departamento de Salud del Gobierno de la Ciudad de Tainan y a la Plataforma de Datos Abiertos del Gobierno de la Ciudad de Tainan.