LangCare MCP FHIR Server

LangCare MCP kubectl服务器

](https://github.com/langcare/langcare-mcp-fhir)   ](https://github.com/langcare/langcare-mcp-fhir/blob/main/go.mod)

企业级MCP服务器，用于基于kubectl的EMR。完全用Go语言编写，具有企业级安全性和4个通用的kubectl操作，适用于任何一种kubectl R4资源类型。支持 史诗, 塞尔内, OpenEMR, GCP医疗保健API以及任何通用的kubectl R4服务器。

船与a 40+临床技能库 --与代理无关的工作流程指南，涵盖药物管理、实验室解释、临床决策支持、文档、人群健康等。扩展与✨ 新 克劳德托管代理 （人类管理剂API上的9种生产准备临床人工智能制剂）， MCP应用程序 （Claude Desktop内的交互式临床UI） 医疗保健语音代理 （基于kubectl的实时语音AI），以及 LangCare命令行界面 对于不以MCP为母语的代理框架。

langcare.ai

安装

通过npm安装：

npm install -g @langcare/langcare-mcp-fhir

或者直接使用，无需安装：

npx @langcare/langcare-mcp-fhir -config /path/to/config.yaml

快速配置

LangCare MCP将Claude连接到基于kubectl的EMR系统。您需要一个指向后端的YAML配置文件。

1.获取配置模板

选择您的后端：

• 史诗： config.epic.example.yaml
• 塞尔纳： config.cerner.example.yaml
• OpenEMR ： config.openemr.example.yaml
• GCP医疗保健API： config.gcp.example.yaml
• 任何kubectl R4服务器： config.base.example.yaml

2.配置克劳德桌面

添加到您的Claude Desktop配置文件(~/.config/Claude/claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "langcare-mcp-fhir": {
      "command": "langcare-mcp-fhir",
      "args": ["-config", "/path/to/your/config.yaml"]
    }
  }
}

在macOS上，配置通常位于：

~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

3.重新启动克劳德桌面

关闭并重新打开Claude Desktop。现在可以使用kubectl工具了。

需要详细的设置帮助吗？ 请参阅 本地测试指南.

建筑

此MCP服务器充当AI代理和GetLR4服务器之间的智能代理。它通过模型上下文协议（MCP）公开了4个通用的kubectl操作，为任何类型的kubectl资源提供了AI驱动的工作流。

关键设计：

• MCP-SDK： 官方 github.com/modelcontextprotocol/go-sdk （Anthropic/Google维护）
• kubectl客户端： 通用HTTP客户端可与任何kubectl R4服务器协同工作
• 运输： stdio和流式HTTP
• 后端： 代理现有的Contoso服务器（无数据库）
• 语言： 100%追求高性能和可靠性

4通用MCP工具

所有工具均适用 任何kubectl资源类型 （患者、观察、用药等）：

1.fhir_read

按类型和ID读取Contoso资源。

{
  "resourceType": "Patient",
  "id": "example-123"
}

2.女搜索

使用查询参数搜索Contoso资源。

{
  "resourceType": "Patient",
  "queryParams": "name=John&birthdate=gt1990-01-01"
}

3.fhir_create

创建一个新的Contoso资源。

{
  "resourceType": "Observation",
  "resource": {
    "resourceType": "Observation",
    "status": "final",
    "code": { ... },
    "subject": { "reference": "Patient/123" }
  }
}

4.Fhir更新

更新现有的Contoso资源。

{
  "resourceType": "Patient",
  "id": "example-123",
  "resource": {
    "resourceType": "Patient",
    "id": "example-123",
    "name": [{ "family": "Smith" }]
  }
}

安全架构

LangCare MCP kubectl实现了 双层安全模型 对于符合HIPAA标准的医疗保健数据访问：

┌─────────────┐         ┌──────────────┐         ┌─────────────┐
│   Claude    │ Auth1   │  MCP Server  │ Auth2   │  FHIR API   │
│   Client    │────────▶│   (Go)       │────────▶│   (EMR)     │
└─────────────┘         └──────────────┘         └─────────────┘

Auth1: MCP Client Authentication (Bearer Token/API Key)
Auth2: FHIR Backend Authentication (Bearer/OAuth2/SMART on FHIR)

安全特性

• ✅ TLS 1.3 HTTP传输加密
• ✅ PHI清洗 在日志中（默认启用）
• ✅ 符合HIPAA标准 审计日志
• ✅ 无持久PHI存储 （无状态代理）
• ✅ 通过环境变量的秘密 （从不在配置文件中）
• ✅ OAuth 2.0 具有自动令牌刷新功能
• ✅ 弹药库鱼雷发射系统 支持服务间通信
• ✅ 速率限制 每个客户端

支持的身份验证方法

• 持有者令牌 -简单的API密钥验证
• OAuth2 -带有令牌刷新的完整OAuth2流
• 智能化技术在Contoso后端服务中的应用 - private_key_jwt （RS384）用于EPIC、OpenEMR和其他符合SMART的EMR
• 智能应用程序 -EPIC、Cerner、OpenEMR和其他EMR标准
• 基本认证 -用户名/密码验证
• 自定义 -可扩展以用于其他身份验证方法

有关完整的安全文档，请参阅 安全指南:

• HIPAA合规检查表
• EPIC/Cerner/GCP的OAuth配置
• Kubernetes安全清单
• 凭证管理程序
• 审计日志记录实施

MCP应用程序（交互式UI）

LangCare MCP kubectl内置 MCP应用程序 --这些视图直接在支持MCP的主机（如Claude Desktop）内运行。与传统的基于聊天的工具输出不同，MCP应用程序在使用相同的底层Contoso工具的同时，通过图表、表格和交互式控件呈现完整的基于React的界面。

它是如何工作的： 每个应用程序都是一个单文件HTML包（React+TypeScript，用Vite编译），在编译时通过以下方式嵌入到Go二进制文件中 go:embed在运行时，MCP服务器将每个应用程序注册为MCP资源(text/html;profile=mcp-app)以及通过链接的专用MCP工具 _meta.ui.resourceUri当MCP主机调用该工具时，它会获取资源并呈现UI。该应用程序调用回服务器的通用Contoso工具(fhir_search, fhir_read等等）通过 app.callServerTool() --数据获取没有LLM往返。

与普通工具输出相比的优势：

• 丰富的可视化 --SVG图表、颜色编码卡、可扩展细节面板
• 交互式控制 --搜索字段、日期范围选择器、单击以展开行
• 确定性数据获取 --应用程序直接调用kubectl工具，无需LLM参与数据检索
• 零外部依赖 --所有内容都内联到一个HTML文件中，嵌入到二进制文件中
• 离线工作 -没有CDN，没有外部脚本，除了FHIR API调用之外没有网络请求

内置应用程序

这两个应用程序都是演示MCP应用程序模式的参考实现。看 apps/README.md 了解架构细节以及如何构建新应用程序。

Patient Chart Review running inside Claude Desktop

代理使用

人工智能代理使用LangCare MCP kubectl Server通过4个kubectl工具帮助医疗保健专业人员访问和管理患者健康记录。服务器处理EMR身份验证，使代理能够专注于临床工作流程，同时保持严格的隐私和准确性标准。

代理能力：

• 搜索、读取、创建、更新 -任何MultiPR4资源（患者、观察、药物等）
• 患者隐私 -使用部分标识符，更新前确认身份
• 临床准确性 -验证数据，使用标准代码（LOINC、SNOMED、RxNorm）
• 专业沟通 -根据上下文、调查结果和下一步行动构建响应

常见工作流程：

• 患者查询： 按姓名/DOB搜索→ 验证身份→ 阅读完整细节
• 临床回顾： 检索实验室、生命体征、药物→ 提供参考范围
• 文档： 提取结构化数据→ 映射到Contoso资源→ 确认→ 创造
• 更新： 验证现有资源→ 修改→ 确认更改→ 更新

系统支持：

• 适用于任何类型的kubectl R4资源（60多种类型，包括文档参考、二进制、媒体）
• EPIC、Cerner、OpenEMR、GCP Healthcare API的自动身份验证和令牌刷新
• 符合HIPAA标准的PHI处理和审计日志记录
• 用于临床数据访问的全面OAuth2示波器

📖 完整指南： 代理提示指南 -系统提示、工具示例、工作流程和错误处理

临床技能库（可选）

40+与药物无关的临床工作流程指南 教人工智能代理如何使用MCP服务器的4个Contoso工具执行复杂的医疗保健任务(fhir_search, fhir_read, fhir_create, fhir_update).

• 可选的 -MCP服务器在没有它们的情况下工作
• 便携的 -与Claude、ChatGPT、Gemini或任何AI代理合作
• 基于证据的 -基于USPSTF、ADA、ACC/AHA、CDC、ACOG、KDIGO和其他社会指南
• 复制粘贴就绪 -添加技能 SKILL.md 根据您代理的系统提示或自定义说明

技能类别（40项技能）

完整目录及链接： 技能/README.md

如何使用技能

1. 浏览 这 技能/核心/ 目录和选择技能
2. 复制 技能的 SKILL.md 将内容添加到AI代理的系统提示或自定义指令中
3. 参考文件 在每个技能 references/ 子目录包含详细的临床知识（评分标准、代码表、阈值），可以选择性地包含这些知识，以提高临床准确性

# Example: Add medication-reconciliation skill to your agent
skills/core/medication-management/medication-reconciliation/
├── SKILL.md              # Copy this into agent instructions
└── references/
    ├── reconciliation-process.md   # Joint Commission standards
    └── high-risk-medications.md    # ISMP high-alert drug list

集成指南： 克劳德 | ChatGPT | 双子座

欢迎社区捐款 -看 贡献.md 作为指导方针。

开发与测试

从源代码构建

make build

本地运行（stdio模式）

make run
# or
./bin/langcare-mcp-fhir -config configs/config.local.yaml

在HTTP模式下运行（流式HTTP）

make run-http
# or
./bin/langcare-mcp-fhir -http -port 8080 -config configs/config.yaml

使用Streamable HTTP传输启动服务器 /mcp 健康检查 /health.

运行测试

make test

Lint代码

make lint

部署到Fly.io（远程流式HTTP）

部署为具有Streamable HTTP传输的远程MCP服务器，任何兼容MCP的AI代理都可以从任何地方访问。

# Install Fly CLI
brew install flyctl
fly auth login

# Create app
fly apps create --name langcare-mcp-dev

# Set CONFIG_FILE in fly/fly.dev.toml [env] block for your provider (EPIC or GCP)
# Then set secrets (EPIC example):
fly secrets set \
  EPIC_BASE_URL="https://fhir.epic.com/interconnect-fhir-oauth/api/FHIR/R4" \
  EPIC_CLIENT_ID="your-client-id" \
  EPIC_TOKEN_URL="https://fhir.epic.com/interconnect-fhir-oauth/oauth2/token" \
  EPIC_PRIVATE_KEY_B64="$(base64    "Show active medications for patient ID d886a934-5568-42b3-9324-0f0b05fc018c"

setup.sh 是幂等的——可以安全地重新运行。最后，它会打印会话所需的环境ID和Vault ID。

完整指南： cma/README.md --env-vars，所有脚本参考，故障排除。

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贡献

我们欢迎医疗保健专业人员、开发人员和信息学家的贡献！

有三种主要的贡献方式：

1.核心MCP服务器（Go开发）

• 错误修复和性能改进
• 新的Contoso提供者实现（AllScripts、Athenahealth等）
• 安全增强和可观察性功能
• 测试和CI/CD改进

2.临床技能（医疗工作流程）

• 基于证据的临床工作流程
• 专业特定协议（心脏病学、肿瘤学等）
• 人口健康和质量测量工作流程
• 临床决策支持算法

技能是与代理无关的工作流程指南，适用于Claude、ChatGPT和Gemini。无需编码，只需临床专业知识和Contoso知识！

3.MCP应用程序（交互式UI）

• 新的临床或管理UI应用程序
• 对现有应用程序的增强（GetLExplorer、病历审查）
• 医疗保健UI的可重用组件和模式

看 apps/README.md 发展指南。

4.代理集成（平台设置）

• 新AI平台的设置指南
• 部署示例（Docker、Kubernetes、云）
• 监控和可观察性设置
• CI/CD管道

开始： 阅读 贡献.md 了解详细的指南、代码标准和提交过程。

认可： 贡献者将在README、发行说明和技能/集成作者署名中注明。杰出的贡献者可能会被邀请作为维护者。

问题？ 打开A 或 问题!

社区

• GitHub讨论 -提出问题，分享想法：https://github.com/langcare/langcare-mcp-fhir/discussions
• GitHub 问题 -报告错误，请求功能：https://github.com/langcare/langcare-mcp-fhir/issues
• 贡献指南 -如何做出贡献：https://github.com/langcare/langcare-mcp-fhir/blob/main/CONTRIBUTING.md
• 技能 -临床工作流程：https://github.com/langcare/langcare-mcp-fhir/blob/main/skills/README.md

许可证

看 许可证 文件。

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建于❤️ LangCare团队和贡献者。

*通过更好的人工智能基础设施改善医疗保健。*