DATASUS SIH/SUS — Brazil Hospital Admissions (AIH) MCP

DATASUS SIH/SUS — ブラジルの入院（AIH）MCP サーバー、1992～2025年

SUS の入院に関する質問に回答する MCP サーバー（Model Context Protocol）です。DATASUS の SIH/SUS、AIH 簡易データを、TabNet を使わず、FTP から .dbc をダウンロードせず、SQL を書かずに、AI アシスタント内で利用できます。34年間（1992～2025年、420,103,883 件の入院）を対象とする12個のツールを備えています。ICD-10 の章およびグループ別の原因（1998年以前は ICD-9）、月次系列、プライマリケアで対応可能な疾患による入院（ICSAP）（ブラジルのリスト）、州および市町村別の粗率、年齢別率、年齢標準化率を調べられます。各層別データには入院数、入院日数、SUS による支払額、死亡数が含まれ、各回答にはデータ収集時期の来歴と出典の引用が付記されます。

英語での説明。 ブラジルの病院入院（DATASUS SIH/SUS、「AIH」レコード）を扱う MCP サーバーです。1992～2025年のデータを対象に、ICD-10 の章およびグループ別の原因（1998年以前は ICD-9）、月次系列、プライマリケアで対応可能な疾患（ICSAP/ACSC、ブラジルのリスト）、州および市町村別の粗率、年齢別率、年齢標準化率について、Claude、ChatGPT、その他の MCP クライアント内で回答します。すべての回答にデータの来歴と出典の引用が付いています。FTP からのダウンロードも、DBC のデコードも、SQL も不要です。 npx -y sih-br-mcp

回答できる質問

MCP クライアントで自然な言葉で質問できます。ツールとパラメーターはアシスタントが選択します。

• 「2024年にエスピリトサント州で肺炎による入院は何件ありましたか？年齢層別に教えてください。」（get_hospitalizations）
• 「ロライマ州の ICSAP 率は2010年から2023年にかけて低下しましたか？」（get_icsap_indicators）
• 「2023年の人口10万人当たり入院率を、年齢標準化して北部と南東部で比較してください。」（get_hospitalization_rates、compare_regions）
• 「私の市町村で、プライマリケアで対応可能な疾患のうち、入院が最も多いものは何ですか？」（rank_csap_groups）
• 「1998年以降のデング熱による入院の月次推移を教えてください。」（get_hospitalization_trends）
• 「J18.9 はプライマリケアで対応可能な疾患ですか？」（classify_as_csap）

代替ツールとの比較

R や Python で SIH/SUS を扱っている方には、すでに実績のあるツールがあります。このサーバーはそのどれも置き換えるものではありません。クエリチェーンの中で異なる役割を担い、ETL やマイクロデータのダウンロードなしに、アシスタント内で質問された時点で集計結果を返します。詳細、並べて比較した例、測定値については、docs/comparativo-alternativas.mdをご覧ください。

ツール	機能	選ぶ場面
sih-br-mcp（本ツール）	34 年分の集計結果を AI アシスタントに直接返します。ICSAP、標準化率、回答ごとの出典情報にも対応しています	質問が集計単位（州、自治体、年、月、CID、年齢、性別、人種、ICSAP）に関するもので、回答の監査可能性が必要な場合
microdatasus 3.0.0（R、CRAN）	DATASUS のマイクロデータ（SIH、SIM、SINASC、SIA、CNES、SINAN）をダウンロードして処理します。DBC を扱い、変数にラベルを付けます	AIH の個別レコード、キューブに含まれない変数、または DATASUS の別のシステムが必要な場合
PySUS 2.11.2（Python）	ブラジルの公開医療データを扱うツールです。DATASUS の FTP から DBC／DBF を読み込みます	Python のパイプラインを使用していて、マイクロデータを使った独自の ETL を行いたい場合
read.dbc 1.2.0（R、CRAN）	保健省の .dbc 形式を読み込み、展開します	ファイルをすでに持っていて、開くだけでよい場合
csapAIH（R、GitHub）	ブラジルのリストに基づいて AIH を ICSAP に分類します（このサーバーが照合に使用する基準です）	R で自分のマイクロデータを分類する場合
brpop 0.7.0（R、CRAN）	自治体、州、性別、年齢層別のブラジルの人口推計を提供します	独自の率を計算するため、R で分母となる人口データが必要な場合
healthbR 0.4.0（R、CRAN）	本サーバーの R 版です。同じ Parquet ミラーからブラジルの公開医療データにアクセスします	R を使用していて、分析を続けるためにデータを data.frame として取得したい場合

このサーバーを使わないでください。質問に AIH の個別レコード、キューブに含まれない変数（実施した処置、医療機関の CNES、受診の種別、二次診断）、または DATASUS の別のシステム（SIM、SINASC、SIA、SINAN）が必要な場合です。その場合は microdatasus、PySUS、または healthbr-data の Parquet ミラーを使用してください。各層のキューブに含まれるデータについては、docs/tool-specifications.mdをご覧ください。年、月、州、自治体、CID の章およびグループ、性別、年齢、人種／肌の色、ICSAP グループ別の入院件数、在院日数、支払額（R$）、死亡件数が含まれます。

データの取得元

このサーバーは、プロジェクト healthbr-data の公開チャネル sih/cubos/ の利用者です。

Ministério da Saúde / DATASUS (RD<UF><AAMM>.dbc, FTP)
  → healthbr-data sih/rd/ (Parquet 1:1, manifesto com MD5 e data de download)
  → healthbr-data pipeline sih-cubos (scripts/pipeline/sih-cubos/build-aggregations.R)
  → https://data.sidneybissoli.com/sih/cubos/  (cubos + sidecar por ano + manifest.json + tables/)
  → este servidor (cache local sob demanda, SHA-256 conferido contra o manifesto)

2026/09/08 までは、キューブのビルダーはこのリポジトリにありました（scripts/build-aggregations.R、 rebuild-cubes.yml）。それ以降は healthbr-data がデータの生成元となり、このリポジトリでは キューブを生成も公開もしていません（CONTEXT.md、決定 27）。完全なレシピは healthbr-data/scripts/pipeline/sih-cubos/README.md とカード sih-cubos にあります。

• キューブ： 呼び出しで要求された年のデータだけをダウンロードし、 ~/.cache/sih-br-mcp/cubos/（SIH_CACHE_DIR）に保存します。サイドカー sih_provenance_<ano>.json も同じ場所に保存されます。SIH_CUBES_BASE_URL は別のチャネルを 指定します。SIH_CUBES_CACHE=off にするとキャッシュが無効になります（smoke と golden で使用）。
• ネットワーク： チャネルへのすべてのリクエストは src/upstream.ts（ポートフォリオ共通の fetch、@sbissoli/mcp-upstream、1.1.0 以降）を経由します。User-Agent、ヘッダーを受信するまでの 試行ごとのタイムアウト 15 秒、429／5xx／ネットワークエラー時の 2 回の再試行とバックオフ、 ファイルのタイムアウト内でのレスポンス本文のストリーム処理を行います。このポリシーはチャネル （55 MB を 1.2 秒）に対して測定され、モジュールのヘッダーに記載されています。各レスポンスの プロベナンスブロックは v1.3 の契約に準拠します（1.7.1 以降）。retrieval（呼び出しによって チャネルに発生したリクエスト数、試行回数、異常の数。レスポンスがディスクから返された場合は null）、revision（参照した年のいずれかに未確定のコンピテンシー期間がある場合は provisional、それ以外は current）、キューブのブロック内の derived と derivation_note、および警告がある場合の notices（ミラーより古いキューブ、鮮度未確認）が含まれます。
• 鮮度： src/freshness.ts はサイドカーと sih/rd/manifest-summary.json を比較し、キューブが ミラーより古い場合に警告します。再構築を行うのはデータの生成元です（rebuild-sih-cubes.yml。 毎週火曜日およびミラーのメンテナンス後に実行）。
• 事前集計（ブロック icsap_summary は 0.14.0 以降、causas_summary は 0.15.0 以降）： 公開済みキューブから派生した、同じチャネル内のショートカットです。ICSAP は 276 KB のサマリーと 年別の層別データ、原因別データは粒度 A（sih_causas_resumo.parquet。34 年分で 569 KB。 入院数、日数、費用、死亡数を含む year × uf × cid_chapter × cid_revision × is_csap × exclusion） と、性別、5 年刻みの年齢層、人種を加えた粒度 B（年別）です。粒度に収まる呼び出しは、 キューブを一切ダウンロードせずに応答します。「1992 年以降の年別の入院数と費用」の場合、 1.25 GB ではなく 569 KB で済みます。ルーティングは保守的です。粒度に収まらない条件（月、 3 桁の CID カテゴリ、CSAP グループ、5 年刻みの年齢層に収まらない年齢）はキューブにフォール バックし、正確な値を返します。各年で事前集計を使用するのは、マニフェスト内の derived_from が 公開済みキューブの SHA-256 と一致する場合に限られます。再派生を伴わない再構築では、その年は 低速経路に戻り、誤った数値を返すことはありません。
• 分類テーブル（src/data/）：公開契約 sih/cubos/tables/ のコピーです。 npm run tables:check でマニフェストに対する SHA-256 を検証します（CI で実行）。 ここでは編集しないでください。データの提供元は生成元です。
• 人口（pop_uf.parquet、pop_uf_agregado.parquet、pop_municipios.parquet）： 0.12.0 以降、同じチャネルから取得し、manifest.json の population ブロックに署名されています （生成元：healthbr-data の build-population.R と build-sih-population.yml。IBGE、 Projeção 2024 の州別データ、DATASUS POPBR／POPSVS の市町村別データ）。レート関連ツール （get_hospitalization_rates、rate_per_10k を指定した compare_icsap_trends）と get_available_years は、初回呼び出し時に 3 つのファイルを SHA-256 の検証後にキャッシュへ ダウンロードします。すでに pop_uf.parquet があるデータフォルダーが優先されます （fixture、ローカルビルド）。人口データのプロベナンスでは、マニフェストの built_at を返します。

使い方

npm パッケージ：sih-br-mcp（Node 22+）。 データは同梱されていません。キューブ、テーブル、人口データは初回呼び出し時にチャネルから取得され、ローカルキャッシュに保存されます。

npx -y sih-br-mcp           # stdio

MCP クライアント（Claude Desktop、Claude Code）の設定：

{ "mcpServers": { "sih": { "command": "npx", "args": ["-y", "sih-br-mcp"] } } }

ソースコードから実行する場合：

npm install
npm run build
node dist/index.js          # stdio

環境変数：SIH_DATA_DIR（キャッシュの代わりに、準備済みのキューブがあるフォルダーを指定）、 SIH_CACHE_DIR、SIH_CUBES_BASE_URL、SIH_CUBES_CACHE=off、 SIH_FRESHNESS_CHECK=off。

リモートサーバー（Streamable HTTP）

リモートコネクター（claude.ai）向けに、同じ12個のツールをHTTP経由で提供します。

npm run start:http          # http://localhost:8080/mcp  (GET /healthz para sondar)

上記の環境変数に加えて、PORT と SIH_HTTP_HOST を使用します。セッションはありません。各リクエストでサーバーとトランスポートが新しく作成されるため、どのインスタンスでもすべての呼び出しに対応できます。本番環境では Cloudflare Container（Dockerfile、人口データはイメージに事前ダウンロード済み）で実行し、worker/ のエッジ Worker の背後に配置します。エッジ Worker はドメイン、レート制限、任意の認証、計測を担当します。設計とコストについては docs/plan-004-servidor-remoto.md を参照してください。

検証

npm ci && npm run build
npm test                    # vitest: decisão de rota (puro) + envelope e outputSchema das 12 (caso cheio e caso magro)
npm run smoke:stdio         # superfície das ferramentas × baselines/surface-stdio.json
npm run smoke:http          # mesma superfície e chamadas pelo transporte HTTP (dist/http.js)
npm run golden:tools        # 12 ferramentas byte a byte × baselines/golden-tools.json (fixture 2023/RR)
npm run freshness:selftest  # frescor offline sobre um trecho versionado do manifesto
npm run cache:selftest      # cache local (download + SHA-256) contra um canal falso
npm run tables:check        # tabelas de src/data × manifesto do canal
npm run equiv:summary       # pré-agregados da ICSAP × caminho clássico, byte a byte
npm run equiv:series        # roteamento para o cubo leve de séries
npm run equiv:causas        # pré-agregados de causas (grão A e B) × cubo, byte a byte

CI（.github/workflows/ci.yml）では、Node 22 と 24 でこれらすべてを実行します。fixture の tests/fixtures/sih/ は、builder で生成された2023/RRの実際のキューブのコピーです（現在は healthbr-data にあります）。これにより、あらゆる変更の影響を測定できます。

2つのテスト群の役割分担は次のとおりです。scripts/*.mjs のスクリプトは値を固定します（数値が変わるとベースラインで検出します）。tests/*.test.ts のテストスイートは不変条件を検証します（質問に応じて適切なキューブが応答すること、すべての応答に出典情報が含まれること、テキストが構造と一致すること、tools/list が公開する outputSchema に準拠すること。SDK と同じバリデーターで検証します）。そのため、キューブを再公開してもテスト結果には影響しません。各ツールには充実ケースと最小ケースがあります。最小ケースでは、オプションフィールドがない応答を扱います。fixture が常に充実している golden では到達できないケースです。また、エラーを穏当に処理する経路（「データのない年」）も検証します。出力スキーマは src/output-schemas.ts にあり、入力スキーマと同様に、測定した形式に基づいて手書きされています。

レジストリで照合できるサーフェスのフィンガープリント

各リリースでは、MCP Registry のエントリーに、このバージョンが提供するサーフェス（initialize、ツール、リソース、プロンプト）の sha256 と、認証情報なしで応答するメソッドを公開します。バージョンを上げずにサーフェスを変更すると、ビルドは失敗します（surface.lock.json）。レジストリのフィンガープリントを使って、クライアント側でも同じ内容を照合できます。正規形式と手順については、@sbissoli/mcp-surface の SPEC.md を参照してください（英語）。自分で照合する場合（Node 18+、依存関係なし）：

curl -sO https://raw.githubusercontent.com/SidneyBissoli/mcp-br-commons/main/packages/mcp-surface/exemplos/verify.mjs
node verify.mjs io.github.SidneyBissoli/sih-br-mcp

メンテナンス方法：npm run surface:lock はブロックを server.json に書き込み（mcp-surface registro）、ロックのテストは古くなった server.json があると失敗します。また、publish.yml は最後に mcp-surface conferir-registro を実行し、ロックを読み込まずに、クライアントと同じように、レジストリ上のこのバージョンのエントリーと稼働中のエンドポイントを照合します。このアイデアは、dev.to の replay に関する記事を執筆した2人の読者（Mike Dabydeen と Valentina Koniukhova）によるものです。

ドキュメント

• CONTEXT.md — 番号付きのアーキテクチャ上の決定事項（27はプロデューサーの移行、29はリモートサーバー）。
• docs/analise-001（対象期間）、analise-002（CID-9 時代、1992–1997年）、 analise-003（CID-9 から導出した ICSAP リスト）、plan-002（DuckDB Node Neo）、 plan-003（自動再構築、現在は healthbr-data にあります）、plan-004（claude.ai 向け HTTPS リモートサーバー）、plan-005（事前集計済み ICSAP 系列）、plan-006 （事前集計済み原因キューブ）、tool-specifications.md。

ライセンス

MIT（LICENSE）。データは保健省／DATASUS のものです。Parquet 形式での再配布と派生キューブは healthbr-data のもので（CC-BY-4.0）す。