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MCP Raw2structured

MCP Server

raw2structured是一个基于Python的模型上下文协议(MCP)服务器,用于将非结构化的临床笔记转换为结构化的FHIR类似表示。它使用确定性启发式和语义线索将自由文本笔记分割成临床部分(如主诉、现病史、药物、过敏等),并输出一个带有句子级引用的结构化框架,可通过LLM层丰富或映射到可互操作的FHIR资源。

工具数

2

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
结构化数据Python自然语言处理

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

Satya-Bharadwaj

提供方

Satya-Bharadwaj

最后核验

2026/5/17 20:21

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

🧠 MCP 工具:将原始数据转换为结构化数据

概述

raw2structured 是 一 个 基于Python的模型上下文协议(MCP) 转换服务器 非结构化临床笔记 转换为结构化且类似FHIR的表示形式。\ 它利用确定性启发式方法和语义线索,将自由文本笔记分割成临床部分(例如。, *主要症状/主诉*, *HPI(Human Performance Improvement)——人性能动改善*, *药物*, *过敏*)\ 并且输出一个 结构化骨架 带有句子级别的引用,这些引用可以通过大型语言模型(LLM)层进行丰富,或者映射为可互操作的FHIR资源。

这个模块构成了 第一阶段 评估的预先授权工作流程:\ → *原始笔记* → “raw2structured”可以翻译为“从原始到结构化”。这个短语通常用于描述将原始数据或信息转换为有组织、有结构的形式的过程 → *结构化JSON* → “priorauth-checker”可以翻译为“预先授权检查器”或“预先审批检查工具”,具体取决于上下文和使用场景。在医疗或保险领域,它可能指的是用于检查预先授权(如医疗预授权或保险预审批)状态的工具或系统 → *资格决定*

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🧩 特性/功能

  • 🧠 这个表情符号通常代表“大脑”或“思考”,在中文里可以翻译为“脑子”或“思考中”。所以,可以翻译为“脑子”或“正在思考”。 启发式路段划分 基于上下文提示词
  • 📚 书籍 句子级别的引用追踪 为了可解释性和来源追踪
  • 🔄 旋转(循环) 适用于大型语言模型(LLM)的结构化框架fieldvaluesource_ref) 用于模型辅助完成
  • DNA(脱氧核糖核酸) FHIR映射 将结构化内容转换为资源包的工具
  • 工具或器具 符合MCP标准的服务器 可以独立运行或组合成多工具AI流水线

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🏗️ 建筑学

描述
句子拆分器 使用基于正则表达式的解析方法将临床文本分词为带索引的句子
分区分配器将每个句子归类到启发式临床类别下(如主诉(HPI)、既往病史(PMH)等)
结构化框架构建一个带有占位符字段和引用参考的骨架JSON
FHIR 映射器 将填充的JSON转换为类似FHIR的资源ConditionObservationMedicationRequest等。)
MCP 服务器暴露了两种工具(structure_notemap_to_fhir) 通过 FastMCP 协议

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当服务器运行时,它会暴露两个MCP工具:

工具描述
(无对应中文)(无对应中文)structure_note(note: str)
将自由文本笔记分割成启发式部分,并输出带有引用的结构化框架 map_to_fhir(structured_content: dict)

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将结构化内容(包含已填充的字段/值对)映射为类似FHIR的资源包

🧩 示例用法

Patient presents with chest pain radiating to the shoulder for 2 days.
She reports nausea and mild shortness of breath.
Currently taking metoprolol 25 mg daily.
No known drug allergies.
Plan: Continue beta-blocker and schedule stress test.

输入

{
  "structured_skeleton": {
    "Chief Complaint": [
      { "field": null, "value": null, "source_ref": "[1]" }
    ],
    "History of Present Illness": [
      { "field": null, "value": null, "source_ref": "[2]" }
    ],
    "Current Medications": [
      { "field": null, "value": null, "source_ref": "[3]" }
    ],
    "Allergies": [
      { "field": null, "value": null, "source_ref": "[4]" }
    ],
    "Assessment and Plan": [
      { "field": null, "value": null, "source_ref": "[5]" }
    ]
  },
  "citation_key": [
    { "id": 1, "text": "Patient presents with chest pain..." },
    { "id": 2, "text": "She reports nausea..." }
  ]
}

1️⃣ 结构化笔记输出(LLM输入框架)

{
  "resourceType": "Bundle",
  "type": "collection",
  "entry": [
    {
      "resource": {
        "resourceType": "Observation",
        "code": { "text": "Pain" },
        "valueString": "chest pain radiating to the shoulder",
        "note": [{ "text": "From [1]" }]
      }
    },
    {
      "resource": {
        "resourceType": "MedicationRequest",
        "medicationCodeableConcept": { "text": "metoprolol 25 mg daily" },
        "note": [{ "text": "From [3]" }]
      }
    }
  ]
}

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2️⃣ map_to_fhir 输出

  • 🧠 设计理念/设计原理 以可解释性为先:
  • 每条提取的句子都可以通过引文密钥进行追溯。 模块化:
  • 该工具可以独立运行,也可以在大型语言模型(LLM)循环中运行,或者通过MCP(可能是指某种中间件或通信协议)进行链式调用。 互操作性:
  • 输出与FHIR资源结构相一致。 安全:

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防御性解析确保对格式错误的文本或空部分具有鲁棒性。

mcp-raw2structured/
├── .gitignore
├── .python-version
├── main.py
├── pyproject.toml
├── raw2structured.py         # MCP server implementation
├── uv.lock
└── README.md

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📁 文件结构

目录标签

目录标签

结构化数据Python自然语言处理临床笔记处理本地部署FHIR映射医疗AI

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

2

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

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。

仍需确认:installCommand

来源信息

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