Fhir MCP

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🚀 FHIR Careplan - 通用FHIR服务器与工具集

这是一个全面的FHIR（快速医疗互操作性资源）服务器和工具包，专为医疗数据集成、患者护理规划和临床决策支持而设计。该项目提供了一个通用接口，可连接多个FHIR服务器，并具备先进的人工智能临床分析能力。

🚀 快速开始

本项目主要包含两个核心组件：

通用FHIR MCP服务器 (fhir_server.py) - 一个模型上下文协议（MCP）服务器，用于为多个FHIR服务器提供标准化访问。
FHIR工具库 (fhir_tools.py) - 一个全面的Python库，用于FHIR数据的操作、分析以及基于人工智能的临床洞察。

✨ 主要特性

🔗 多服务器FHIR集成

通用FHIR接口：可连接多个FHIR服务器（如Epic、Cerner、HAPI、Firely等）。
与供应商无关：无论底层FHIR服务器的实现如何，都提供标准化的API。
实时连接测试：自动进行服务器健康检查和诊断。
智能故障转移：自动在服务器之间切换，以实现最佳性能。

🤖 人工智能驱动的临床分析

集成OpenAI：从自由文本中提取临床关键词和概念。
语义映射：将临床术语映射到标准化的FHIR代码。
相似患者匹配：查找具有相似临床特征的患者。
预测分析：根据历史数据生成护理建议。

📊 全面的患者数据访问

完整的患者记录：包括人口统计信息、病情、药物治疗、手术记录和就诊记录。
生命体征和实验室检查结果：分类观察数据，包含时间序列信息。
护理计划和团队信息：治疗计划和医疗服务提供者信息。
过敏史和手术史：完整的医疗历史跟踪。

🚀 性能优化

异步操作：采用非阻塞I/O，实现高性能数据访问。
智能缓存：缓存条件代码和常用数据。
批量处理：高效处理多个患者记录。
连接池管理：为多个服务器优化HTTP连接。

📦 安装指南

前提条件

Python 3.11 或更高版本
OpenAI API密钥（用于人工智能功能）
访问FHIR服务器（本地或远程）

设置MCP服务器

克隆仓库

git clone https://github.com/Kushagra-Dutta/Fhir-MCP.git
cd FHIR-MCP

安装依赖项

pip install -r requirements.txt
# 或者使用uv
uv sync

配置环境变量

# 创建.env文件
echo "OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key" > .env

运行FHIR MCP服务器
```
python fhir_server.py
```

本地设置Firely测试数据库

获取Firely服务器许可证密钥
- 访问 Firely Server试用页面
- 填写表格，通过电子邮件接收许可证密钥
- 您将收到许可证密钥和下载文件（许可证有效期为7天）
- 将许可证文件保存为 firelyserver-license.json

使用Docker进行设置

# 拉取Firely服务器镜像
docker pull firely/server

# 运行容器
# 对于Windows CMD：
docker run -d -p 9090:4080 --name firely.server -v %CD%/firelyserver-license.json:/app/firelyserver-license.json firely/server

# 对于PowerShell或macOS/Linux：
docker run -d -p 9090:4080 --name firely.server -v ${PWD}/firelyserver-license.json:/app/firelyserver-license.json firely/server

# 验证容器是否正在运行
docker ps

加载测试数据
- 使用Postman加载测试数据捆绑包
- 在Postman中创建一个新的PUT请求
- 将请求类型设置为原始JSON
- 复制测试数据捆绑包中的内容
- 将请求发送到基础URL (http://localhost:9090)
- 对每个数据捆绑包重复此操作

完成这些步骤后，您将拥有一个可在 http://localhost:9090 访问的测试数据库。

设置MCP聊天机器人客户端

您可以通过分叉仓库或使用Docker来设置MCP聊天机器人客户端。该聊天机器人将作为与FHIR服务器交互的前端界面。

获取聊天机器人设置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/cgoinglove/mcp-client-chatbot.git
cd mcp-client-chatbot

安装PNPM（如果未安装）
```
npm install -g pnpm
```

选择设置方法

Docker Compose设置 🐳

# 安装依赖项
pnpm i

# 配置环境变量
# 编辑.env文件，添加您的API密钥（在pnpm i后自动创建）

# 启动所有服务，包括PostgreSQL
pnpm docker-compose:up

本地设置 🚀

# 安装依赖项
pnpm i

# 设置环境变量
pnpm initial:env

# 启动PostgreSQL（如果已经运行则跳过）
pnpm docker:pg

# 运行数据库迁移
pnpm db:migrate

# 启动开发服务器
pnpm dev

# 可选：构建并启动以进行类似生产环境的测试
pnpm build:local && pnpm start

配置环境变量 创建或编辑 .env 文件，添加所需的API密钥：

# LLM提供商API密钥（添加您计划使用的密钥）
OPENAI_API_KEY=****
GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY=****
ANTHROPIC_API_KEY=****
XAI_API_KEY=****
OPENROUTER_API_KEY=****
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/api

# 身份验证配置
BETTER_AUTH_SECRET=**** # 使用：npx @better-auth/cli@latest secret生成
BETTER_AUTH_URL= # 可选：您访问应用的URL

# 数据库配置
POSTGRES_URL=postgres://your_username:your_password@localhost:5432/your_database_name

# MCP配置
FILE_BASED_MCP_CONFIG=false

# 可选的OAuth设置（用于Google/GitHub登录）
GOOGLE_CLIENT_ID=
GOOGLE_CLIENT_SECRET=
GITHUB_CLIENT_ID=
GITHUB_CLIENT_SECRET=

将MCP服务器连接到聊天机器人
- 在 http://localhost:3000 访问聊天机器人
- 创建账户并登录
- 转到MCP配置
- 点击“添加服务器”
- 复制并粘贴您的 .chatbot-config.json 配置

配置系统提示

导航到聊天机器人仓库中的 src/app/prompts.ts
用 system_prompt.txt 中的自定义提示替换默认系统提示

示例系统提示结构：

export const defaultSystemPrompt = `您是一个强大的智能AI编码助手。
您可以使用一组工具来回答用户的问题。


1. 保持对话风格，但要专业。
2. 用第二人称称呼用户，用第一人称称呼自己。
3. 以Markdown格式格式化您的回复。
4. 绝不撒谎或编造信息。



遵循以下关于工具调用的规则：
1. 始终严格按照工具调用模式进行操作。
2. 绝不调用未明确提供的工具。
3. 仅在必要时调用工具。
4. 在调用每个工具之前，先向用户解释调用原因。



进行代码更改时：
1. 添加所有必要的导入语句和依赖项。
2. 除非用户要求，否则绝不向用户输出代码。
3. 使用适当的代码编辑工具进行实现。

`;

根据您的需求自定义提示部分：
- ：定义AI的交互方式
- ：指定使用工具的规则
- ：设置代码修改的准则
保存更改并重启开发服务器

完成这些步骤后，您的聊天机器人将连接到MCP服务器，并准备好与FHIR数据库进行交互。

💻 使用示例

基础用法

1. 服务器管理

from fhir_tools import UniversalFhirMcpServer

# 初始化服务器
fhir_server = UniversalFhirMcpServer()
await fhir_server.initialize()

# 测试服务器连接
result = await fhir_server.test_server_connectivity("firely_local")
print(result)

# 切换到不同的服务器
await fhir_server.switch_server("hapi_r4")

2. 患者搜索

# 搜索患者
search_criteria = {
"family": "Smith",
"given": "John",
"birthdate": "1990-01-01"
}
patients = await fhir_server.find_patient(search_criteria)

3. 患者数据检索

# 获取全面的患者信息
patient_info = await fhir_server.get_comprehensive_patient_info("patient-123")

# 获取特定类型的数据
conditions = await fhir_server.get_patient_conditions("patient-123")
medications = await fhir_server.get_patient_medications("patient-123")
vital_signs = await fhir_server.get_vital_signs("patient-123")
lab_results = await fhir_server.get_lab_results("patient-123")

高级用法

1. 人工智能驱动的临床分析

# 从自由文本中提取临床关键词
clinical_note = "45岁女性，患有HER2阳性浸润性导管癌，III期A"
keywords = await fhir_server.extract_clinical_keywords(clinical_note)

# 将临床术语映射到FHIR代码
clinical_data = {
"conditions": ["乳腺癌", "糖尿病"],
"age": 45,
"gender": "女性"
}
fhir_codes = await fhir_server.map_to_fhir_codes_fast(clinical_data)

# 查找具有相似临床特征的患者
criteria = {
"age": 45,
"gender": "女性",
"conditions": ["乳腺癌"]
}
similar_patients = await fhir_server.find_similar_patients_simple(criteria)

2. MCP服务器集成

FHIR服务器可以用作MCP服务器，以与AI助手集成：

{
"mcpServers": {
"fhir-server": {
"command": "python",
"args": ["fhir_server.py"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-key-here"
}
}
}
}

📚 详细文档

架构

核心组件

graph TD
A[FHIR Server] --> B[Universal FHIR MCP Server]
B --> C[FHIR Tools Library]
C --> D[Multiple FHIR Servers]
C --> E[OpenAI Integration]
C --> F[Caching Layer]

D --> G[Firely Local]
D --> H[HAPI R4]
D --> I[Epic Systems]
D --> J[Cerner]

E --> K[Clinical Text Analysis]
E --> L[Code Mapping]
E --> M[Patient Matching]

服务器注册表

系统维护了一个全面的FHIR服务器注册表：

Firely Local (http://localhost:9090) - 本地开发服务器
HAPI R4 (http://hapi.fhir.org/baseR4) - 公共测试服务器
Epic、Cerner、Azure - 企业医疗系统（可配置）

配置

服务器配置

系统支持在 fhir_tools.py 中配置多个FHIR服务器：

servers = {
"firely_local": {
"name": "Firely Server Local",
"base_url": "http://localhost:9090",
"version": "R4",
"vendor": "Firely",
"auth_type": "none"
},
"hapi_r4": {
"name": "HAPI FHIR R4 Public",
"base_url": "http://hapi.fhir.org/baseR4",
"version": "R4",
"vendor": "HAPI",
"auth_type": "none"
}
}

环境变量

# 必需
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

# 可选
FHIR_SERVER_URL=http://localhost:9090
FHIR_SERVER_AUTH_TOKEN=your_auth_token

可用工具

核心FHIR操作

switch_server(server_name) - 在FHIR服务器之间切换
test_server_connectivity(server_name) - 测试服务器连接
find_patient(search_criteria) - 搜索患者
get_comprehensive_patient_info(patient_id) - 获取完整的患者数据

临床数据访问

get_patient_observations(patient_id) - 获取患者观察数据
get_patient_conditions(patient_id) - 获取患者病情信息
get_patient_medications(patient_id) - 获取患者用药信息
get_vital_signs(patient_id) - 获取生命体征数据
get_lab_results(patient_id) - 获取实验室检查结果
get_patient_encounters(patient_id) - 获取患者就诊记录
get_patient_allergies(patient_id) - 获取患者过敏史
get_patient_procedures(patient_id) - 获取患者手术记录

人工智能驱动的分析

extract_clinical_keywords(text) - 从文本中提取临床信息
map_to_fhir_codes_fast(clinical_data) - 将术语映射到FHIR代码
find_similar_patients_simple(criteria) - 查找相似患者
extract_condition_codes_from_fhir() - 提取所有病情代码

系统管理

list_available_servers() - 列出所有配置的服务器
get_server_registry() - 获取完整的服务器注册表
diagnose_fhir_server(server_name) - 诊断服务器功能
clear_condition_cache() - 清除病情代码缓存
get_condition_cache_stats() - 获取缓存性能统计信息

测试工具

MCP检查器

MCP（模型上下文协议）检查器是一个强大的开发和测试工具，可帮助调试和验证FHIR服务器交互。它提供对服务器行为和API响应的实时检查。

使用MCP检查器

# 在特定文件上运行MCP检查器
mcp dev fhir_server.py

# 这将：
# 1. 以开发模式启动检查器
# 2. 监控所有FHIR服务器交互
# 3. 将详细信息记录到logs/mcp_dev_inspector.log

功能

实时监控：实时观察FHIR服务器交互
请求/响应日志记录：详细记录所有API调用和响应
错误检测：立即反馈API错误或配置错误
性能指标：跟踪响应时间和服务器性能
调试模式：增强日志记录，用于开发故障排除

日志文件位置

检查器将详细日志写入：

logs/mcp_dev_inspector.log

最佳实践

在开发过程中使用MCP检查器验证服务器行为
监控日志文件，以发现意外错误或性能问题
在实现新的FHIR端点时运行检查器
使用它来调试与外部FHIR服务器的连接问题

业务应用

医院参与平台

该工具包可支持自动化医院参与平台：

患者护理协调
- 自动生成护理计划
- 管理治疗时间表
- 多学科团队协调
临床决策支持
- 基于证据的治疗建议
- 风险评估和早期预警
- 根据类似病例进行结果预测
资源优化
- 资源分配的预测分析
- 自动调度和容量管理
- 通过数据驱动的洞察实现成本优化
质量改进
- 自动跟踪质量指标
- 合规性监控和报告
- 性能分析和基准测试

FHIR时间线代理

概述

FHIR时间线代理 (fhir_timeline_agent.py) 是一个专门的代理，用于根据患者查询，使用真实的FHIR数据生成详细的临床治疗时间线。它专门配置为与Firely本地FHIR服务器配合使用。

特性

自然语言处理：将自由文本患者查询转换为结构化临床数据。
真实患者数据分析：使用实际的FHIR患者记录生成时间线。
人工智能驱动的时间线生成：利用OpenAI GPT - 4生成准确的临床时间线。
交互式CLI界面：用户友好的命令行界面，具有丰富的格式。
全面的患者匹配：根据年龄、性别和病情查找相似患者。

使用方法

# 以交互式聊天界面模式运行
python fhir_timeline_agent.py

# 以演示模式运行，使用示例查询
python fhir_timeline_agent.py --demo

示例查询

• "45岁男性，患有胰腺癌"
• "62岁女性，患有HER2阳性乳腺癌"
• "58岁男性，患有IIIA期肺腺癌"

时间线生成过程

查询处理
- 从自然语言中提取临床关键词。
- 识别年龄、性别、病情、阶段和生物标志物。
FHIR代码映射
- 将临床术语映射到标准化的FHIR代码。
- 使用Firely本地服务器的代码系统。
相似患者搜索
- 在FHIR数据库中查找匹配的患者。
- 根据年龄、性别和病情对匹配结果进行评分。
数据聚合
- 收集全面的医疗历史。
- 包括手术记录、用药记录和就诊记录。
时间线生成
- 使用人工智能创建详细的治疗时间线。
- 按时间顺序组织事件，并提供临床背景信息。

输出格式

代理生成丰富的格式化输出，包括：

患者概况：人口统计信息、诊断、阶段、生物标志物。
治疗时间线：按日期排列的逐步临床事件。
临床结果：治疗反应、生存状态、毒性。
数据来源：服务器信息和分析指标。

配置

该代理硬编码使用：

Firely本地FHIR服务器 (http://localhost:9090)
OpenAI GPT - 4进行时间线生成
丰富的控制台输出进行格式化显示

要求

OpenAI API密钥（在 .env 文件中设置）
运行中的Firely本地FHIR服务器

Python包：

openai>=1.86.0
rich>=13.7.0
python-dotenv>=1.0.0
aiohttp>=3.8.0

最佳实践

在查询中提供完整的患者信息。
包括年龄、性别和主要诊断。
如有可用，添加阶段和生物标志物信息。
使用特定的临床术语以获得更好的匹配效果。

错误处理

代理包含强大的错误处理机制，用于处理：

患者信息缺失
FHIR服务器连接问题
人工智能生成失败
数据解析错误

每个错误都会显示有用的解决建议。

🔧 技术细节

安全与合规

符合HIPAA标准：设计时考虑了医疗数据隐私。
安全通信：所有服务器通信均采用HTTPS/TLS加密。
认证支持：支持多种认证方法（OAuth、API密钥等）。
审计日志：全面的日志记录，用于合规性和调试。

性能特性

异步操作：非阻塞I/O，实现高吞吐量。
连接池管理：高效的HTTP连接管理。
智能缓存：缓存病情代码和元数据。
批量处理：高效处理多个记录。
错误处理：强大的错误处理和重试机制。

测试

运行测试

# 运行基本连接测试
python -c "
import asyncio
from fhir_tools import UniversalFhirMcpServer

async def test():
server = UniversalFhirMcpServer()
await server.initialize()
result = await server.test_server_connectivity('firely_local')
print(result)

asyncio.run(test())
"

服务器诊断

# 全面的服务器诊断
diagnostics = await fhir_server.diagnose_fhir_server("firely_local")
print(diagnostics)

日志记录

系统提供全面的日志记录：

import logging

# 配置日志记录
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

# 日志自动写入logs/mcp_dev_inspector.log

🤝 贡献指南

分叉仓库
创建功能分支
进行更改
为新功能添加测试
提交拉取请求

📄 许可证

本项目采用MIT许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

🆘 支持

如有支持需求或问题：

在GitHub仓库中创建问题
查看日志目录以获取详细的错误信息
使用诊断工具进行服务器故障排除

🔄 版本历史

v0.1.0 - 初始版本，具备核心FHIR功能
v0.2.0 - 添加人工智能驱动的临床分析功能
v0.3.0 - 增强多服务器支持和缓存功能

🎯 路线图

[ ] 高级分析仪表盘
[ ] 实时数据流
[ ] 机器学习模型集成
[ ] 增强安全功能
[ ] 移动应用支持
[ ] 云部署模板

怀着对医疗互操作性和患者护理改善的热爱而构建

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分类：管理

Fhir MCP

🚀 FHIR Careplan - 通用FHIR服务器与工具集

🚀 快速开始

✨ 主要特性

🔗 多服务器FHIR集成

🤖 人工智能驱动的临床分析

📊 全面的患者数据访问

🚀 性能优化

📦 安装指南

前提条件

设置MCP服务器

本地设置Firely测试数据库

设置MCP聊天机器人客户端

Docker Compose设置 🐳

本地设置 🚀

💻 使用示例

基础用法

1. 服务器管理

2. 患者搜索

3. 患者数据检索

高级用法

1. 人工智能驱动的临床分析

2. MCP服务器集成

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架构

核心组件

服务器注册表

配置

服务器配置

环境变量

可用工具

核心FHIR操作

临床数据访问

人工智能驱动的分析

系统管理

测试工具

MCP检查器

使用MCP检查器

功能

日志文件位置

最佳实践

业务应用

医院参与平台

FHIR时间线代理

概述

特性

使用方法

示例查询

时间线生成过程

输出格式

配置

要求

最佳实践

错误处理

🔧 技术细节

安全与合规

性能特性

测试

运行测试

服务器诊断

日志记录

🤝 贡献指南

📄 许可证

🆘 支持

🔄 版本历史

🎯 路线图

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