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MCP Server · AI代理

Agentic Appointment Scheduling System

一个基于AI代理的自动化预约调度系统,支持预约的创建、取消、重新安排以及医生列表查询等功能,适用于医疗机构的预约管理。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
AI代理PythonClaude

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作者 / 组织
avinesh-valsan
提供方
avinesh-valsan
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

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0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Agentic Appointment Scheduling System 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv venv

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

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代理预约调度系统

概述

这 代理预约调度系统 使用代理框架自动化与医生预约、重新安排和管理预约的过程。 该系统集成了 MCP(多功能协议) 接口、基于API的通信以及用于可视化的可选仪表板。

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目标

  • 设计一个基于人工智能的代理,能够处理与预约相关的任务。
  • 通过API和MCP服务器演示多组件交互。
  • 实现对预约的程序化和可视化监控。

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系统能力

代理可以执行以下操作:

  • 添加appointment –创建新约会。
  • 取消预约 –取消现有约会。
  • 重新安排预约 –修改预约的时间或日期。
  • get_doctors –检索可用医生的列表。
  • 获取所有预约 –显示所有已安排的约会。

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项目结构

appointment_scheduling_agent/
│
├── as_2/
│   ├── api.py               # Core FastAPI server handling API requests
│   ├── dashboard.py         # Optional Streamlit dashboard for visualization
│   ├── core/                # Core modules and helper functions
│   ├── data/                # Data storage for appointments and doctors
│   ├── server/              # MCP server implementation
│   ├── requirements.txt     # Python dependencies
│   └── __pycache__/         # Compiled cache files

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安装

步骤1:克隆存储库

git clone https://github.com//appointment_scheduling_agent.git
cd appointment_scheduling_agent/as_2

步骤2:创建虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate    # For Windows: venv\Scripts\activate

步骤3:安装依赖项

pip install -r requirements.txt

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如何运行系统

该系统需要 至少两个(可选三个) 单独的终端来运行所有组件。

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终端1:运行核心API(FastAPI)

必须运行此程序,其他组件才能工作。

uvicorn api:app --reload --port 8000

它的作用: 在启动中央API集线器 http://127.0.0.1:8000. 这将处理所有预约和医生数据。

______________________________________________________________________

终端2:运行AI代理桥(MCP)

这将AI代理连接到后端API。

uvicorn server.main:mcp --reload --port 8001

它的作用: 在以下位置启动MCP服务器 http://127.0.0.1:8001. AI代理(例如Claude或其他兼容代理)在此处连接以访问调度工具。

______________________________________________________________________

终端3:运行仪表板(可选)

这个可视化仪表板有助于监控和管理约会。

streamlit run dashboard.py

它的作用: 在浏览器中启动仪表板视图,以便于交互和可视化。

______________________________________________________________________

📋 API终点

API服务器运行后,您可以通过Swagger界面与之交互 👉 http://127.0.0.1:8000/docs

方法端点描述
发布/appointments安排新的预约
获取/appointments检索所有已安排的约会
删除/appointments/{id}按ID取消特定预约
获取/doctors检索可用医生列表

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示例提示

您可以使用以下自然语言提示测试系统:

  • “与Ramesh Gupta博士预约明天上午11点。”
  • “取消我与Sushma Desai医生的预约。”
  • “将我与Sunita Sharma博士的预约重新安排到周五下午3点。”
  • “显示我的所有约会。”
  • “列出可用的医生。”

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使用的技术

  • Python 3.10+
  • 快速API
  • FastMCP框架
  • 流光灯(仪表板)
  • JSON用于数据存储

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工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI代理Python本地部署预约管理医疗调度FastAPI自动化

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Agentic Appointment Scheduling System

MCP World · 本页

0stdio有1 个2026-05-17
Everything Claude Code

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0stdio有1 个2026-05-17
Filesystem 560c4363

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13未说明未标注2 个2026-05-17
Time 7365cb6d

MCP.so

2SSE有2 个2026-05-17
Server Everything (everything)

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11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Agentic Appointment Scheduling System 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Agentic Appointment Scheduling System 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Agentic Appointment Scheduling System 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Agentic Appointment Scheduling System 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Agentic Appointment Scheduling System 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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