INDIAN MEDICINES (MCP SERVER)

Name: INDIAN MEDICINES (MCP SERVER)
Author: nowitsidb

本地服务

github.com/nowitsidb健康医疗780 周前更新

代码仓库

关于 INDIAN MEDICINES (MCP SERVER)

INDIAN MEDICINES 是一个 MCP 服务，可查询和分析来自所提供数据库的药品记录。它支持精确与模糊名称搜索、成分和价格筛选、成分分析及替代药品建议，适用于药品信息查询流程。

主要功能

01精确及模糊药品名称搜索
02按有效成分搜索
03按价格、厂商或处方要求筛选
04分析成分并比较相似药品
05建议替代药品并汇总数据库统计

适用场景

01按准确或拼写有误的名称查找药品
02比较成分相近药品的价格
03按厂商或处方状态筛选记录

MCP 相关

该服务通过 MCP 向客户端提供 15 个药品搜索、筛选、分析和实用功能端点。

#medicine #api #healthcare

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

印度药品（MCP 服务）

一款全面的 API 服务，可用于查询药品信息、获取替代药品建议和分析药品成分。该服务提供多个端点，用于搜索、筛选和分析药品数据，并支持模糊匹配和价格比较等高级功能。

📋 简介

MedicineDB API 服务是一款高性能工具，旨在全面提供药品信息。它提供丰富的功能，既支持基本的药品查询，也支持高级的成分分析和替代药品建议。该服务能够高效处理大型数据集，同时提供准确且相关的结果。

✨ 功能

高级搜索功能
- 精确匹配和模糊匹配药品名称
- 基于成分／原料的搜索
- 支持分页的多条件筛选
- 按制造商和价格范围筛选
分析工具
- 成分字符串解析器和分析器
- 数据库统计分析
- 成分分类
医疗决策支持
- 替代药品建议
- 相似药品之间的价格比较
- 按处方要求筛选
性能优化
- 使用多个索引加快查询
- 高效的相似度计算
- 预先提取成分

🛠️ 技术栈

技术	用途
	核心编程语言
	服务端框架
	数据存储格式

库：

difflib：用于模糊字符串匹配和药品名称相似度比较
re：用于解析成分字符串和提取成分
collections：用于优化数据结构（defaultdict、Counter）
math：用于价格分桶和分页计算
typing：用于类型提示
dataclasses：用于结构化数据

🚀 安装

克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/medicines-db.git
cd medicines-db

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

准备药品数据库：

# Ensure your JSON data file is at the correct path
# Default path: /Users/siddharthbajpai/Downloads/MCP_SERVER/medicines.json
# Update DATA_PATH in the code if needed

运行服务：

python medicines_server.py

📘 使用方法

该服务通过 MCP（模型上下文协议）架构提供多个 API 端点。你可以使用任何 MCP 客户端与服务交互。

基本示例：

from mcp.client import MCPClient

# Connect to the server
client = MCPClient("medicines-db")

# Search for a medicine
result = client.search_medicines("paracetamol", max_results=5)
print(result)

# Get alternatives to a specific medicine
alternatives = client.suggest_alternatives("Dolo 650")
print(alternatives)

📚 API 参考

该服务通过 MCP 框架提供 15 个 API 端点：

搜索端点

1. `get_medicine_by_name`

GET /get_medicine_by_name

按药品的确切名称检索药品记录，并可选择包含更便宜的替代药品。

参数：

name（字符串，必需）：药品的确切 Name 字段值
include_alternatives（布尔值，可选，默认值=true）：是否在结果中包含更便宜的替代药品

响应：

{
  "medicine": {
    "Name": "Dolo 650",
    "Manufacturer": "Micro Labs Ltd",
    "Composition": "Paracetamol (650mg)",
    "MRP": "30.29",
    "Prescription": "No",
    "Price_INR": "₹30.29",
    "Price_Category": "Low",
    "Active_Ingredients": ["Paracetamol"],
    "Ingredient_Count": 1,
    "Is_Combination": false,
    "Requires_Prescription": false,
    "Prescription_Type": "Over-the-Counter"
  },
  "cheaper_alternatives": [
    {
      "medicine": {...},
      "price_savings": "₹10.30",
      "savings_percentage": "34.0%",
      "similarity_score": "1.00"
    }
  ]
}

2. `search_medicines`

GET /search_medicines

在所有药品字段中进行全文搜索。

参数：

query（字符串，必需）：要搜索的子字符串（不区分大小写）
max_results（整数，可选，默认值=10）：要返回的匹配记录数量上限

响应：

[
  {
    "Name": "Dolo 650",
    "Manufacturer": "Micro Labs Ltd",
    "Composition": "Paracetamol (650mg)",
    "MRP": "30.29",
    "Price_INR": "₹30.29",
    ...
  },
  ...
]

3. `fuzzy_search_by_name`

GET /fuzzy_search_by_name

使用模糊匹配，根据提供的部分名称搜索名称相似的药品。

参数：

partial_name（string，必填）：要搜索的部分或拼写有误的药品名称
similarity_threshold（number，可选，默认值=0.6）：纳入结果的最低相似度分数（0.0-1.0）
max_results（integer，可选，默认值=10）：要返回的匹配记录数上限

响应：

[
  {
    "similarity_score": "0.92",
    "medicine": {
      "Name": "Dolo 650",
      ...
    }
  },
  ...
]

4. `search_by_composition`

GET /search_by_composition

搜索含有特定活性成分的药品。

参数：

ingredient（string，必填）：要搜索的活性成分名称
max_results（integer，可选，默认值=10）：要返回的匹配记录数上限

响应：

[
  {
    "Name": "Dolo 650",
    "Composition": "Paracetamol (650mg)",
    ...
  },
  ...
]

筛选端点

5. `filter_by_price_range`

GET /filter_by_price_range

按价格范围筛选药品。

参数：

min_price（number，可选，默认值=0）：最低价格，单位为 INR
max_price（number，可选，默认值=null）：最高价格，单位为 INR
max_results（integer，可选，默认值=20）：要返回的匹配记录数上限

响应：

[
  {
    "Name": "Crocin Pain Relief",
    "MRP": "49.43",
    "Price_INR": "₹49.43",
    ...
  },
  ...
]

6. `filter_by_manufacturer`

GET /filter_by_manufacturer

按制造商筛选药品。

参数：

manufacturer（string，必填）：制造商全名或部分名称
max_results（integer，可选，默认值=20）：要返回的匹配记录数上限

响应：

[
  {
    "Name": "Dolo 650",
    "Manufacturer": "Micro Labs Ltd",
    ...
  },
  ...
]

7. `filter_by_prescription_requirement`

GET /filter_by_prescription_requirement

按处方要求筛选药品。

参数：

prescription_required（boolean，必填）：处方药为 True，非处方药为 False
max_results（integer，可选，默认值=20）：要返回的匹配记录数上限

响应：

[
  {
    "Name": "Dolo 650",
    "Prescription": "No",
    "Requires_Prescription": false,
    "Prescription_Type": "Over-the-Counter",
    ...
  },
  ...
]

8. `paginated_search`

GET /paginated_search

支持分页和多个筛选条件的高级搜索。

参数：

query（string，可选，默认值=""）：常规搜索词（搜索所有字段）
page（integer，可选，默认值=1）：页码（从 1 开始）
page_size（integer，可选，默认值=10）：每页结果数
manufacturer（string，可选，默认值=""）：按制造商筛选（全名或部分名称）
min_price（number，可选，默认值=0）：最低价格筛选条件
max_price（number，可选，默认值=null）：最高价格筛选条件
prescription_required（boolean 或 null，可选，默认值=null）：按处方要求筛选（null 表示不限）
ingredient（string，可选，默认值=""）：按活性成分筛选

响应：

{
  "meta": {
    "total_results": 150,
    "page": 1,
    "page_size": 10,
    "total_pages": 15
  },
  "results": [
    {
      "Name": "Dolo 650",
      ...
    },
    ...
  ]
}

分析端点

9. `find_similar_medicines`

GET /find_similar_medicines

查找成分与指定药品相似的药品。

参数：

medicine_name（string，必填）：参考药品的名称
max_results（integer，可选，默认值=5）：要返回的相似药品数上限

响应：

{
  "reference_medicine": {
    "Name": "Dolo 650",
    ...
  },
  "similar_medicines": [
    {
      "similarity_score": "1.00",
      "medicine": {
        "Name": "Crocin Pain Relief",
        ...
      }
    },
    ...
  ]
}

10. `analyze_composition`

GET /analyze_composition

分析药品成分字符串，提取并整理其中的成分。

参数：

composition（string，必填）：成分字符串（例如 "Ambroxol (30mg/5ml) + Levosalbutamol (1mg/5ml)"）

响应：

{
  "raw_composition": "Ambroxol (30mg/5ml) + Levosalbutamol (1mg/5ml)",
  "ingredients": [
    {
      "raw_text": "Ambroxol (30mg/5ml)",
      "name": "Ambroxol",
      "dosage": "30mg/5ml",
      "dosage_value": "30",
      "dosage_unit": "mg"
    },
    {
      "raw_text": "Levosalbutamol (1mg/5ml)",
      "name": "Levosalbutamol",
      "dosage": "1mg/5ml",
      "dosage_value": "1",
      "dosage_unit": "mg"
    }
  ],
  "medicines_with_this_composition": [
    {
      "Name": "Ascoril LS Syrup",
      ...
    },
    ...
  ]
}

11. `count_medicines_by_composition`

GET /count_medicines_by_composition

统计并列出成分相同或含有特定成分的所有药品。

参数：

composition（string，必填）：要搜索的成分组合或成分
exact_match（boolean，可选，默认值=false）：若为 True，仅查找成分组合完全相同的药品；若为 False，则查找含有该成分的药品。

响应：

{
  "query": "Paracetamol",
  "exact_match": false,
  "total_medicines_found": 500,
  "total_manufacturers": 25,
  "price_statistics": {
    "min_price": "₹10.50",
    "max_price": "₹150.75",
    "avg_price": "₹45.30",
    "total_medicines_with_price": 490
  },
  "medicines": [...],
  "by_manufacturer": {
    "Cipla": {
      "count": 50,
      "medicines": [...]
    },
    ...
  }
}

12. `categorize_medicines`

GET /categorize_medicines

按活性成分对药品分类，并返回最常见的类别。

参数：

max_categories（integer，可选，默认值=10）：要返回的类别数上限

响应：

[
  {
    "category": "Paracetamol",
    "medicine_count": 500,
    "example_medicines": [...]
  },
  {
    "category": "Amoxicillin",
    "medicine_count": 300,
    "example_medicines": [...]
  },
  ...
]

实用工具端点

13. `get_medicine_statistics`

GET /get_medicine_statistics

获取药品数据库的统计概览。

参数： 无

响应：

{
  "total_medicines": 15000,
  "prescription_count": 7500,
  "otc_count": 7000,
  "unknown_prescription_status": 500,
  "manufacturer_counts": {
    "Sun Pharma": 1200,
    "Cipla": 900,
    ...
  },
  "price_distribution": {
    "min_price": "₹1.50",
    "max_price": "₹2500.00",
    "avg_price": "₹125.45",
    "price_ranges": {
      "₹0 - ₹99.99": 5000,
      "₹100 - ₹199.99": 4000,
      ...
    }
  },
  "common_ingredients": {
    "Paracetamol": 500,
    "Amoxicillin": 300,
    ...
  }
}

14. `get_all_manufacturers`

GET /get_all_manufacturers

获取数据库中所有制造商的列表。

参数： 无

响应：

[
  {
    "name": "Sun Pharma",
    "medicine_count": 1200
  },
  {
    "name": "Cipla",
    "medicine_count": 900
  },
  ...
]

15. `suggest_alternatives`

GET /suggest_alternatives

根据成分相似度和价格推荐替代药品。

参数：

medicine_name（string，必填）：参考药品的名称
max_suggestions（integer，可选，默认值=5）：建议的替代药品数量上限

响应：

{
  "reference_medicine": {
    "Name": "Dolo 650",
    "MRP": "30.29",
    ...
  },
  "alternatives": [
    {
      "medicine": {
        "Name": "Calpol 650",
        "MRP": "26.50",
        ...
      },
      "ingredient_similarity": 1.0,
      "price_difference_percentage": -12.5,
      "price_comparison": "cheaper",
      "absolute_price_difference": 3.79
    },
    ...
  ]
}

📊 数据结构

系统需要一个由药品对象组成的 JSON 数组，结构如下：

[
  {
    "Name": "Medicine Name",
    "Manufacturer": "Company Name",
    "Composition": "Ingredient1 (10mg) + Ingredient2 (20mg)",
    "MRP": "123.45",
    "Prescription": "Yes"
  },
  ...
]

系统会使用额外计算的字段丰富这些数据：

Price_INR：带货币符号的格式化价格
Price_Category：价格分类：低/中/高/高端
Active_Ingredients：提取出的成分列表
Ingredient_Count：活性成分数量
Is_Combination：药品是否含有多种成分
Requires_Prescription：是否需要处方的布尔值
Prescription_Type：易于理解的处方状态

⚡ 性能优化

服务实现了多项优化：

多个索引，用于快速查找：
- 名称索引
- 制造商索引
- 成分索引
- 价格索引
- 处方索引
成分提取在启动时只执行一次，避免重复解析
相似度计算采用高效算法：
- 使用 SequenceMatcher 计算字符串相似度
- 使用 Jaccard 系数计算成分相似度
价格分桶，加快范围查询

🤝 参与贡献

欢迎贡献！以下是你可以提供帮助的方式：

Fork 此仓库
创建功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
提交更改（git commit -m 'Add some amazing feature'）
将分支推送到远程仓库（git push origin feature/amazing-feature）
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请确保根据需要更新测试。

📄 许可证

本项目采用 MIT License，详情请参阅 LICENSE 文件。

由 Siddharth Bajpai 开发

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

阅读入门指南

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。

INDIAN MEDICINES (MCP SERVER)

关于 INDIAN MEDICINES (MCP SERVER)

主要功能

适用场景

MCP 相关

配置

工具

详细介绍

印度药品（MCP 服务）

📖 目录

📋 简介

✨ 功能

🛠️ 技术栈

🚀 安装

📘 使用方法

📚 API 参考

搜索端点

1. get_medicine_by_name

2. search_medicines

3. fuzzy_search_by_name

4. search_by_composition

筛选端点

5. filter_by_price_range

6. filter_by_manufacturer

7. filter_by_prescription_requirement

8. paginated_search

分析端点

9. find_similar_medicines

10. analyze_composition

11. count_medicines_by_composition

12. categorize_medicines

实用工具端点

13. get_medicine_statistics

14. get_all_manufacturers

15. suggest_alternatives

📊 数据结构

⚡ 性能优化

🤝 参与贡献

📄 许可证

评论

第一次接触 MCP？

MCP（Model Context Protocol）是什么？

MCP 服务和客户端有什么区别？

本地服务与远程服务怎么选？

如何在 Claude、Cursor 等客户端中安装服务？

收录的项目经过审核吗？“认证”标识代表什么？

我维护的项目已被收录，怎样认领？

1. `get_medicine_by_name`

2. `search_medicines`

3. `fuzzy_search_by_name`

4. `search_by_composition`

5. `filter_by_price_range`

6. `filter_by_manufacturer`

7. `filter_by_prescription_requirement`

8. `paginated_search`

9. `find_similar_medicines`

10. `analyze_composition`

11. `count_medicines_by_composition`

12. `categorize_medicines`

13. `get_medicine_statistics`

14. `get_all_manufacturers`

15. `suggest_alternatives`