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Agent Care MCP Server - Azalea Health Integration

Agent Care MCP Server - Azalea Health Integration

ローカル
github.com/vlcosentAI・エージェント082 週間前に更新

Agent Care MCP Server - Azalea Health Integration について

このリポジトリは、Agent Care MCPサーバーをAzalea Healthの外来FHIR APIへ接続するための設定を提供します。Claude Desktopでのサンドボックス環境の構築とテストを想定しており、付属の認証情報では実患者データにアクセスできません。

主な機能

  1. 01Azalea Health FHIR接続の設定
  2. 02外来サンドボックスAPIの利用
  3. 03スクリプトによるビルドと起動
  4. 04MCP Inspectorでのテスト
  5. 05Claude Desktopの設定

活用シーン

  1. 01サンドボックスFHIR接続の構築
  2. 02MCP Inspectorを使ったMCPサーバーのテスト
  3. 03設定済みサーバーのClaude Desktopへの接続

MCP 対応

Agent Care MCPサーバーをAzalea Healthの外来FHIR APIへ接続する設定を提供します。実患者データではなく、テスト用のサンドボックスエンドポイントについて説明しています。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Agent Care MCP サーバー - Azalea Health 連携

このリポジトリには、Agent Care MCP サーバーを Azalea Health の Ambulatory FHIR API に接続するための設定が含まれています。

前提条件

  • Node.js v14 以降
  • npm
  • Claude Desktop(AI とのやり取りに使用)

セットアップ手順

  1. このリポジトリをクローンします。

    git clone https://github.com/vlcosent/agentcare-mcp-azalea.git
    cd agentcare-mcp-azalea
    
  2. 依存関係をインストールします。

    npm install
    
  3. プロジェクトをビルドします。

    npm run build
    
  4. MCP サーバーを起動します。

    • Linux/Mac の場合:./start-azalea.sh
    • Windows の場合:start-azalea.bat

Claude Desktop の設定

claude_desktop_config.json ファイルを次の場所にコピーします。

  • macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • Linux:~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

テスト

MCP Inspector を使用して MCP サーバーをテストできます。

npm install -g @modelcontextprotocol/inspector
mcp-inspector build/index.js http://localhost:5173

Azalea Health FHIR API の設定

このサーバーは、次の認証情報を使用して Azalea Health の Ambulatory Sandbox FHIR API に接続するように設定されています。

これらの認証情報はサンドボックスでのテスト専用であり、実際の患者データへのアクセスは許可されません。

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。