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MCP Server · 数据服务

credential watch

CredentialWatch是一个用于医疗凭证管理的中心化监控系统,提供统一的凭证视图和主动提醒功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python数据分析API集成

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作者 / 组织
humandotlearning
提供方
humandotlearning
运行时
Python

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MCP World

选型结论

credential watch 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

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

uv run -m credentialwatch_agent.main

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

______________________________________________________________________

标题:信誉观察 表情符号🛡️ 颜色来源:蓝色 颜色To:绿色 sdk:毕业 sdk版本:6.0.1 app_file:app.py 固定:false python版本:3.11

信誉观察🛡️

信誉观察 是一个演示产品 “MCP 1岁生日/Gradio特工黑客马拉松”(拥抱脸).

0.我正在构建什么(TL;DR)

  • 域名: 美式医疗保健管理员/提供者资格认证和到期(州执照、董事会证书、DEA/CDS、医疗事故、医院特权等)。
  • 目标: 展示如何 模型上下文协议(MCP) + LangGraph代理 + Gradio + 模态 + SQLite 可以将混乱、碎片化的凭证数据转化为:

- 每个提供者的一个统一的、可查询的视图,以及 - 一个用于过期/有风险凭证的主动警报系统。

  • 约束: 仅使用开放/公共工具和API(没有封闭的供应商API,没有真正的PHI)。

1.问题和动机

现实世界(简化):

  • 提供者团体(诊所、医院、多专业诊所) 数十份合同 不同的健康计划和机构。
  • 多个凭据可能会过期或失效:

- 州许可证、董事会认证、DEA/CDS编号、, - 医疗事故保险, - 医院特权等。

  • 今天:

- 每个健康计划/医院都会发送自己的电子邮件/门户任务,要求更新凭据和目录数据。 - 员工保持本地 电子表格、跟踪器、电子邮件线程,通常格式不一致。

  • 很容易错过到期日,导致:

- 合规问题, - 被驳回的索赔(收入损失), - 无法在某个日期后安排或向提供商收费。

CredentialWatch充当中央雷达:

“对于我的所有提供商,告诉我什么是到期时间,什么是高风险,并记录我们可以采取行动的警报。”

2.解决方案概念

CredentialWatch提供:

  • 一个单一的内部 “真相之源”SQLite数据库 对于提供商、凭据和警报。
  • 三台独立的MCP服务器 (严格分离关注点,每个关注点都可以有自己的HF Space/repo):

1. npi_mcp → 来自的只读公共提供者信息 NPPES NPI注册表API. 1. cred_db_mcp → 内部提供者和凭证数据库操作。 1. alert_mcp → 警报记录、列表和解决方案。

  • A. 基于LangGraph的代理 即:

- 定期运行 到期扫描 并记录警报。 - 回答自由文本问题,如: - “谁的心脏病学证书将在未来60天内到期?” - “给我看看Jane Doe博士的证书快照。”

  • A. Gradio用户界面 哪里:

- 法官/用户与代理人聊天, - 他们可以点击“夜间清扫”按钮, - 他们看到“即将到期”和 提醒收件箱.

3.黑客马拉松和设计限制

  • 事件: 拥抱面孔–MCP一岁生日/Gradio经纪人黑客马拉松。
  • 评判目标:

- 强大的MCP使用(工具/资源作为一流接口)。 - 代理复杂性:规划、多步骤工具使用、长时间运行的流程。 - 清晰的用户体验/可教性。

限制和安全:

  • 仅 公共/开放API (NPPES NPI注册表,OpenAI GPT)。
  • 没有真正的PHI:使用合成/内部ID+公共NPI数据。
  • 安全界限:

- 只读至 外部的 系统。 - 仅写入 内部的 SQLite数据库。

4.技术栈🧱

  • 语言: Python 3.11
  • 包管理: uv
  • 前端/UI: Gradio 6(作为拥抱脸部空间托管)
  • 代理人: 语言图(Python)
  • LLM 开放人工智能 gpt-5.1 (或 gpt-4o)
  • 工具协议: 模型上下文协议(MCP)通过SSE。
  • 后端web框架: FastAPI,运行在 模态.
  • 数据库: SQLite保存在Modal卷上。
  • ORM: SQLAlchemy 2.x。

5.架构概述🧩

逻辑组件

HF空间#1——代理UI(credentialwatch-agent-ui)

  • Gradio前端。
  • LangGraph代理运行时(expiry_sweep_graph, interactive_query_graph).
  • MCP客户端已配置为3台远程MCP服务器(通过SSE)。

HF空间#2 npi_mcp

  • MCP服务器 NPI/nppe 工具(search_providers, get_provider_by_npi).
  • 呼叫 NPI_API Modal上的FastAPI服务。

HF空间#3 cred_db_mcp

  • 用于内部数据工具的MCP服务器(sync_provider_from_npi, add_or_update_credential等等)。
  • 呼叫 CRED_API Modal上的FastAPI服务。

HF空间#4 alert_mcp

  • 用于警报工具的MCP服务器(log_alert, get_open_alerts等等)。
  • 呼叫 ALERT_API Modal上的FastAPI服务。

模态后端

  • FastAPI微服务: NPI_API, CRED_API, ALERT_API.
  • 共享 SQLite数据库 在模态体积上。

6.3台MCP服务器——关注点分离🧱

6.1 npi_mcp

对公共提供商数据的只读访问。

  • search_providers(query, state?, taxonomy?)
  • get_provider_by_npi(npi)

6.2 cred_db_mcp

与内部提供商和凭证数据的接口。

  • sync_provider_from_npi(npi)
  • add_or_update_credential(...)
  • list_expiring_credentials(...)
  • get_provider_snapshot(...)

6.3 alert_mcp

管理代理生成的警报。

  • log_alert(...)
  • get_open_alerts(...)
  • mark_alert_resolved(...)

7.代理行为(LangGraph)🧠

7.1 expiry_sweep_graph

批次/夜间图表。

  1. 呼叫 cred_db_mcp.list_expiring_credentials.
  2. 决定严重程度。
  3. 呼叫 alert_mcp.log_alert.

7.2 interactive_query_graph

聊天/问答图(ReAct风格)。

  • 计划工具调用(NPI、DB、警报)。
  • 总结结果。

8.数据库模型🗄️

DB引擎: 模态体积上的SQLite。

  • providers:内部提供者记录。
  • credentials:许可证、证书等。
  • alerts:生成过期警报。

______________________________________________________________________

如何在当地跑步

要在本地运行CredentialWatch代理UI,请执行以下操作:

  1. 先决条件:

- Python 3.11+ - uv 包管理器

  1. 环境变量:

创建一个 .env 文件或设置以下环境变量:

   OPENAI_API_KEY=sk-...
   # URLs for your deployed MCP servers (or local if running locally)
   NPI_MCP_URL=https://.hf.space/sse
   CRED_DB_MCP_URL=https://.hf.space/sse
   ALERT_MCP_URL=https://.hf.space/sse
  1. 运行代理:
   uv run -m credentialwatch_agent.main

这将在本地启动Gradio界面 http://localhost:7860.

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

医疗凭证管理Python本地部署主动提醒系统SQLite数据库LangGraph代理GradioUI

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

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

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

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 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。

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常见问题

5 条

credential watch 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run -m credentialwatch_agent.main,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。

credential watch 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。

credential watch 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。

credential watch 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。

credential watch 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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