MedifinderMCP Server

Name: MedifinderMCP Server
Author: MediFinderBot

本地服务

github.com/MediFinderBot通信协作084 周前更新

代码仓库

关于 MedifinderMCP Server

MedifinderMCP Server 为 Claude 等 AI 助手提供药品库存查询能力，适用于医疗机构库存数据的查询与分析。它通过 MCP 暴露工具、资源和提示词，支持按药品、地点及区域查看库存信息。

主要功能

01按药品名称或地点搜索
02查询药品库存及供应地点
03查看区域库存统计
04提供数据库诊断工具
05提供药品查询提示词和资源

适用场景

01查找特定地区可供应某种药品的医疗中心
02核对药品库存并查看区域统计
03诊断数据库连接或表结构问题

MCP 相关

MCP 服务向客户端提供药品搜索、库存与统计工具，以及产品、库存、地点和统计资源；另含用于搜索和分析的提示词。

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

MedifinderMCP 服务

一个用于查询药品库存的 MCP（模型上下文协议）服务，旨在与 Claude 等 AI 助手协同工作。

概览

MedifinderMCP 服务通过模型上下文协议（MCP）提供用于查询药品库存数据库的工具和资源。它支持 AI 助手和其他客户端执行以下操作：

按名称或地点搜索药品
查询不同医疗机构的药品供应情况
获取特定药品的库存信息
查看各地区的药品供应统计数据
分析整个医疗系统的库存状态

数据库架构

该应用使用规范化的数据库架构：

Region
  - region_id (PK)
  - name
  - code
  - created_at
  - updated_at

MedicalCenter
  - center_id (PK)
  - code
  - name
  - region_id (FK -> Region)
  - category
  - reporter_name
  - institution_type
  - reporter_type
  - address
  - latitude
  - longitude
  - created_at
  - updated_at

ProductType
  - type_id (PK)
  - code
  - name
  - description
  - created_at
  - updated_at

Product
  - product_id (PK)
  - code
  - name
  - type_id (FK -> ProductType)
  - description
  - dosage_form
  - strength
  - created_at
  - updated_at

Inventory
  - inventory_id (PK)
  - center_id (FK -> MedicalCenter)
  - product_id (FK -> Product)
  - current_stock
  - avg_monthly_consumption
  - accumulated_consumption_4m
  - measurement
  - last_month_consumption
  - last_month_stock
  - status_indicator
  - cpma_12_months_ago
  - cpma_24_months_ago
  - cpma_36_months_ago
  - accumulated_consumption_12m
  - report_date
  - status
  - created_at
  - updated_at

User
  - user_id (PK)
  - phone_number
  - name
  - preferred_location
  - created_at
  - updated_at

SearchHistory
  - search_id (PK)
  - user_id (FK -> User)
  - product_query
  - location_query
  - search_radius
  - results_count
  - created_at

项目结构

medifinder-mcp/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── config.py            # Configuration management
│   ├── db/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── connection.py    # Database connection handling
│   │   └── queries.py       # SQL queries
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base.py          # Base model with timestamp fields
│   │   ├── region.py        # Region model
│   │   ├── medical_center.py # Medical center model
│   │   ├── product_type.py  # Product type model
│   │   ├── product.py       # Product model
│   │   ├── inventory.py     # Inventory model
│   │   ├── user.py          # User model
│   │   └── search_history.py # Search history model
│   ├── mcp/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── server.py        # MCP server setup
│   │   ├── tools.py         # Tool implementations
│   │   ├── resources.py     # Resource implementations
│   │   └── prompts.py       # Prompt templates
│   └── utils/
│       ├── __init__.py
│       └── helpers.py       # Helper functions
├── main.py                  # Application entry point
├── requirements.txt         # Dependencies
└── README.md                # Documentation

MCP 功能

工具

search_medicines：按名称或地点搜索药品
get_medicine_locations：查找有某种药品供应的地点
get_medicine_stock：获取特定药品的库存信息
get_regional_statistics：获取各地区的药品统计数据
get_medicine_status：获取药品整体统计数据
diagnose_database：检查数据库连接和内容
troubleshoot_connection：详细诊断数据库连接
create_database_schema：根据模型创建数据库表

资源

product://{id}：按 ID 获取产品详情
stock://{name}：按产品名称获取库存信息
locations://{region}：获取特定地区的医疗中心
statistics://stock：获取整体库存统计数据
statistics://regions：获取各地区的统计数据

提示词

medicine_search_prompt：按名称搜索药品的模板
medicine_availability_prompt：查询药品供应情况的模板
medicine_statistics_prompt：分析药品统计数据的模板
regional_availability_prompt：分析各地区药品供应情况的模板

安装

克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/medifinder-mcp.git
cd medifinder-mcp

创建虚拟环境并安装依赖项：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

创建 .env 文件以设置环境变量：

DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=medifinderbot
DB_USER=your_user
DB_PASSWORD=your_password
DEBUG=True
ENV=development
SERVER_NAME=MedifinderMCP
SERVER_VERSION=1.0.0
MCP_SERVER_NAME=MedifinderMCP
MCP_SERVER_DESCRIPTION=MCP server for medicine inventory queries
MAX_SEARCH_RESULTS=50
SEARCH_SIMILARITY_THRESHOLD=0.3

创建数据库：

# Connect to PostgreSQL
psql -U postgres

# Create database and user
CREATE DATABASE medifinderbot;
CREATE USER your_user WITH PASSWORD 'your_password';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE medifinderbot TO your_user;

# Exit PostgreSQL
\q

初始化数据库架构：启动服务后，使用 create_database_schema 工具创建数据表。

使用方法

在本地运行服务

你可以直接运行 MCP 服务：

python main.py

使用 MCP Inspector

在开发和测试期间，MCP Inspector 提供了一种便捷的方式来与服务交互：

安装 MCP CLI：
```
pip install mcp[cli]
```
以开发模式运行服务：
```
python -m mcp dev main.py
```
MCP Inspector 将在浏览器中打开，你可以：
- 测试工具和资源
- 查看诊断工具的输出
- 尝试不同的查询

与 Claude Desktop 集成

要将此服务与 Claude Desktop 配合使用：

创建批处理文件以确保可靠启动（run-mcp-server.bat）：

@echo off
cd /d %~dp0
call venv\Scripts\activate.bat
python main.py

在 Claude Desktop 中安装服务：
```
mcp install run-mcp-server.bat -f .env
```

或者，手动编辑 Claude Desktop 的配置文件：

{
  "mcpServers": {
    "MedifinderMCP": {
      "command": "C:\\path\\to\\project\\venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["C:\\path\\to\\project\\main.py"],
      "env": {
        "DB_HOST": "localhost",
        "DB_PORT": "5432",
        "DB_NAME": "medifinderbot",
        "DB_USER": "your_user",
        "DB_PASSWORD": "your_password",
        "DEBUG": "True",
        "ENV": "development",
        "SERVER_NAME": "MedifinderMCP",
        "SERVER_VERSION": "1.0.0",
        "MCP_SERVER_NAME": "MedifinderMCP",
        "MCP_SERVER_DESCRIPTION": "MCP server for medicine inventory queries",
        "MAX_SEARCH_RESULTS": "50",
        "SEARCH_SIMILARITY_THRESHOLD": "0.3"
      }
    }
  }
}

在 Claude Desktop 中，从服务下拉列表中选择 MedifinderMCP 服务，即可在对话中启用它。

故障排除

常见问题

数据库连接问题：
- 使用 troubleshoot_connection 工具诊断连接问题
- 检查 .env 文件中的数据库凭据
- 确保 PostgreSQL 在指定端口上运行
缺少表：
- 使用 create_database_schema 工具创建数据库表
- 检查日志中是否有创建架构时发生的错误
结果为空：
- 如果查询没有返回结果，可能是表中没有数据
- 你需要通过数据导入流程将数据导入表中
会话绑定错误：
- 如果看到“Instance is not bound to a Session”错误，请确保在活动会话中将模型实例转换为字典
- 查看 queries.py 文件中的处理方式，了解具体示例
缺少依赖项：
- 运行 pip install -r requirements.txt，确保安装了所有依赖项
- 常见缺少的依赖项包括：mcp、python-dotenv、psycopg2-binary

诊断工具

排查问题时，请使用以下内置诊断工具：

diagnose_database：检查以下内容：
- 数据库连接是否正常
- 表是否存在
- 表中是否包含数据
troubleshoot_connection：提供以下内容的详细信息：
- 数据库连接设置
- 连接错误
- 表结构
- 建议的修复方法
create_database_schema：创建数据库表，并提供以下信息：
- 已创建表的列表
- 发生的错误
- 测试记录创建结果

许可证

MIT 许可证

贡献者

Lenin Carrasco - 初始工作

支持 Markdown

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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。

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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。