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MCP Server · 运维云端

MCP Raw2structured

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。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 2
结构化数据Python自然语言处理

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
Satya-Bharadwaj
提供方
Satya-Bharadwaj

工具数量

2

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

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

MCP Raw2structured 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

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

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  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 2 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。

公开资料仍需确认:安装命令

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*

______________________________________________________________________

🧩 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 (field, value, source_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

层描述
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Condition, Observation, MedicationRequest等。)
MCP 服务器暴露了两种工具(structure_note, map_to_fhir) 通过 FastMCP 协议

______________________________________________________________________

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)

______________________________________________________________________

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]" }]
      }
    }
  ]
}

______________________________________________________________________

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:

______________________________________________________________________

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

______________________________________________________________________

📁 文件结构

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

临床笔记处理Python本地部署FHIR映射结构化数据医疗AI自然语言处理

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 2 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 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

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 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

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 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

MCP Raw2structured 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

MCP Raw2structured 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Raw2structured 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。

MCP Raw2structured 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。

MCP Raw2structured 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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