MCP servers to handle multimodal medical data について
MCP servers to handle multimodal medical dataは、医療データサーバーの例をまとめたプロジェクトです。記載された手順はPython、uv、MNEを使うEEGサーバーのセットアップと、Claude Desktopでの起動設定を扱います。
主な機能
- 01EEGサーバーのセットアップ手順
- 02uvによるPython環境設定
- 03MNE依存関係のインストール
- 04Claude Desktopの設定
活用シーン
- 01記載されたEEGサーバーのセットアップ
- 02EEGサーバーとClaude Desktopの接続
MCP 対応
Claude DesktopでEEGサーバーを設定し、必要時に起動する方法が示されています。サーバーが公開する医療データのツールやリソースは記載されていません。
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。
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。
ツール
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
マルチモーダル医療データを扱う MCP サーバー
(以下は例です)
EEG サーバーのセットアップ手順
このドキュメントでは、EEG サーバーのセットアップと設定手順を説明します。
前提条件
- Python 環境(Anaconda を推奨)
- Python 環境に
uvパッケージマネージャーがインストールされていること
インストール
-
サーバーディレクトリに移動します: ターミナルを開き、
eeg-serverディレクトリに移動します:cd path/to/your/multimodal-medical-mcp-servers/eeg-serverpath/to/your/を、お使いのシステム上のmultimodal-medical-mcp-serversディレクトリの実際のパスに置き換えてください。 -
環境を初期化し、依存関係をインストールします:
uvを使用して環境をセットアップし、必要な Python パッケージをインストールします:uv init uv add mcp[cli] mne
Claude Desktop の設定
この EEG サーバーを Claude Desktop で使用するには、設定を claude_desktop_config.json ファイルに追加する必要があります。このファイルは通常、ユーザーのアプリケーションデータディレクトリにあります。
-
claude_desktop_config.jsonを探すか、作成します。 -
次の JSON 設定ブロックを追加します:
{ "mcpServers": { "eeg-server": { "command": "C:\\Users\\{user}\\anaconda3\\envs\\mcp\\Scripts\\uv.exe", "args": [ "--directory", "C:\\Users\\{path to folder}\\multimodal-medical-mcp-servers\\eeg-server", "run", "server.py" ] } } }重要なプレースホルダー:
{user}を Windows のユーザー名(例:C:\Users\YourUserName\...)に置き換えてください。{path to folder}を、multimodal-medical-mcp-serversリポジトリをクローンまたは配置したディレクトリのフルパス(例:C:\Users\YourUserName\Documents\Projects)に置き換えてください。
サーバーの実行
claude_desktop_config.json で設定すると、Claude Desktop は必要に応じて EEG サーバーを自動的に起動できるようになります。
テストや開発のためにサーバーを手動で実行する必要がある場合は、設定に指定したコマンドをターミナルで直接実行できます(uv を利用できる環境であることを確認してください)。
C:\Users\{user}\anaconda3\envs\mcp\Scripts\uv.exe --directory C:\Users\{path to folder}\multimodal-medical-mcp-servers\eeg-server run server.py
上記の説明に従って、プレースホルダーを忘れずに置き換えてください。
コメント
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。