Vascue Public Knowledge Search

Vascue 公共知识搜索（MCP 服务）

一个模型上下文协议服务，用于搜索 Vascue 的公开文档：医疗运营、面向诊所的 Vascue Front Desk、服务提供方保险理赔自动化、诊所管理集成（与 Cliniko 和 Nookal 双向同步；Jane、Mindbody、PracticeHub、HexaHealth、Halaxy、Clinicea、ClinicOffice、Semble、Plato Medical 和 JERA 的集成正在开发中）、安全、案例研究和定价。

它有两种功能等效的形式：

• 托管版（始终保持最新）： https://www.vascue.io/mcp/search — 可流式传输的 HTTP，无需身份验证。

• 自包含版（本仓库）： python server.py — 使用打包的公开页面快照（content/）进行本地 BM25 搜索（每次发布时由 scripts/fetch_content.py 更新）。运行时不调用网络，因此也可离线使用，目录构建的发布版运行的就是此版本。

• 端点： https://www.vascue.io/mcp/search（可流式传输的 HTTP，无需身份验证）

• 服务卡片： https://www.vascue.io/.well-known/mcp/server-card.json

• 注册表名称： io.vascue/public-knowledge-search

• 运营方： Vascue Limited（通过 ISO 27001 认证）

仅限公开内容。 此服务索引公开的产品和教育页面。切勿向其发送患者信息、理赔文件、诊所凭证或预约请求。基于 Agent 的诊所预约是一个独立的研究试点，并非公开 API。

连接

任何支持可流式传输 HTTP 的 MCP 客户端都可以直接连接到该端点。

Claude Code

claude mcp add --transport http vascue-search https://www.vascue.io/mcp/search

Cursor / Claude Desktop / 其他仅支持 stdio 的客户端（通过 mcp-remote）

{
  "mcpServers": {
    "vascue-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://www.vascue.io/mcp/search"]
    }
  }
}

本地自包含服务（stdio；打包的快照，无网络连接）

pip install -r requirements.txt
python server.py

Docker（构建自包含服务）

docker build -t vascue-public-knowledge-search .
docker run -i --rm vascue-public-knowledge-search

工具

两种形式均提供一个 search 工具：无需身份验证，只读。托管端点和本地服务的输入有所不同。

托管端点（https://www.vascue.io/mcp/search）

对 Vascue 的公开页面进行混合（关键词 + 向量）搜索。返回匹配的摘录及其规范的 https://www.vascue.io/... URL，以便答案能够引用来源。

输入	类型	说明
query	string（必填）	自然语言问题或关键词，例如“Vascue 如何处理保险理赔预授权”。
ai_search_options.retrieval.retrieval_type	"hybrid" | "vector" | "keyword"	默认值为 hybrid。
ai_search_options.retrieval.max_num_results	integer 1–50	默认值为 8。
ai_search_options.retrieval.match_threshold	number 0–1	默认值为 0.35。
ai_search_options.retrieval.context_expansion	integer 0–3	要包含的相邻文本块数量。

服务端已禁用查询改写和重排序；服务端仅返回来源文本块，不会生成答案，因此任何内容都不会在没有引用的情况下被呈现为 Vascue 的说法。速率限制：每个客户端每分钟 60 个请求。

调用示例：

{ "name": "search", "arguments": { "query": "Cliniko integration for Vascue Front Desk" } }

此端点由一个 Cloudflare AI Search 实例提供支持，该实例针对 vascue.io 经批准的公开 Markdown 导出内容进行搜索（https://www.vascue.io/.well-known/ai-search.json 上的服务描述文件说明了索引内容和未索引内容）。

本地服务端（server.py）

对捆绑的 content/ 快照进行 BM25 关键词搜索。运行时不会发起网络请求。返回 {"chunks": [...]}，每个文本块包含 url、title、score（0–1，相对于最佳匹配）和 text。

输入	类型	说明
query	string（必填）	自然语言问题或关键词；3–15 个词，每次调用只涉及一个主题。
max_num_results	integer 1–50	默认值为 8。

调用示例：

{ "name": "search", "arguments": { "query": "Cliniko integration", "max_num_results": 5 } }

开发

docker build -t vascue-public-knowledge-search .
node scripts/smoke.mjs docker run -i --rm vascue-public-knowledge-search   # initialize -> tools/list
node scripts/smoke.mjs npx -y mcp-remote https://www.vascue.io/mcp/search --transport http-only

CI 会在每次推送时以及每周运行相同的构建和冒烟测试，因此上方的徽章也可用作端点健康状况指示器。

目录构建规范

从源代码构建服务端的目录（例如 Glama）会运行自包含形式。生成的构建映像各不相同（由 uv 管理、没有 pip 的 Python，或由 PEP 668 管理的外部系统 Python），因此请使用显式 venv：

• 构建步骤：["uv venv /opt/venv && uv pip install --python /opt/venv/bin/python -r requirements.txt"]
• CMD：["/opt/venv/bin/python", "server.py"]
• 无环境变量。

如果存在常规 pip，也可以使用 pip install -r requirements.txt + ["python", "server.py"]。

pip install -r requirements.txt
SMOKE_CALL_QUERY="Cliniko integration" node scripts/smoke.mjs python server.py   # local server
node scripts/smoke.mjs python bridge.py                                          # stdio bridge to the hosted endpoint
python scripts/fetch_content.py                                                  # refresh the content/ snapshot

其他机器可读资源

• https://www.vascue.io/llms.txt
• https://www.vascue.io/openapi.json（公开的只读内容 API）
• https://www.vascue.io/.well-known/agent-skills/index.json（Agent 技能；也可在 vascue-io/skills 查看）

许可证

此仓库（README、manifest、Dockerfile）采用 MIT 许可证。该端点提供的内容为 Vascue 的公开网站内容。