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数据服务stdio官方级别未说明来源级核验

Ot Knowledge MCP

MCP Server

一个提供全面职业治疗知识库的模型上下文协议服务器,支持AI助手访问临床条件、循证干预、标准化评估和治疗技术等资源。

工具数

8

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
TypeScript数据分析API集成

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

anpato

提供方

anpato

最后核验

2026/5/17 20:19

运行时

Docker

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。

命令预览

docker run -d \

详细介绍

OT知识MCP服务器

模型上下文协议(MCP)服务器,提供全面的职业治疗知识库。该服务器使AI助手能够访问精心策划的OT资源,包括临床状况、循证干预、标准化评估、治疗技术和专业术语。

特性

  • 条件数据库:按身体系统和年龄组搜索和过滤OT相关条件
  • 循证干预:获得具有证据水平和结果衡量标准的干预措施
  • 标准化评估:按领域和人群查找加班评估和评价工具
  • 处理技术:查找按条件和方法筛选的治疗方法
  • 专业术语表:搜索OT术语、缩写和定义
  • 临床指南:访问权威的临床实践指南
  • Web资源获取:检索web内容并将其转换为markdown格式
  • 开放遥测集成:具有跟踪和度量的完全可观察性
  • 承载令牌身份验证:通过可配置的身份验证实现API安全访问

MCP工具

search_conditions

使用可选过滤器搜索OT条件数据库。

参数:

  • query (可选):在条件名称、描述、别名和症状中进行文本搜索
  • bodySystem (可选):按身体系统(神经、肌肉骨骼、心肺、皮肤、感觉、认知、心理社会、发育)过滤
  • ageGroup (可选):按年龄组筛选(儿科、青少年、成人、老年人)

get_treatments

寻找职业治疗技术。

参数:

  • query (可选):在治疗名称、描述和适应症中进行文本搜索
  • conditionId (可选):按适用条件ID过滤(例如,“笔划”、“tbi”)
  • approachType (可选):按方法筛选(补救、补偿、适应性、预防、教育、基于感觉、认知行为、生物力学、神经发育)
  • ageGroup (可选):按年龄组筛选

lookup_assessments

查找OT评估和评估工具。

参数:

  • query (可选):在评估名称、描述和首字母缩略词中进行文本搜索
  • domain (可选):按领域筛选(adl、iadl、运动、感觉、认知、心理社会、平衡、上肢、功能表现)
  • conditionId (可选):按适用条件ID筛选
  • ageGroup (可选):按人口年龄组筛选

search_glossary

搜索OT术语表和缩写。

参数:

  • query (可选):在术语、定义和使用示例中进行文本搜索
  • category (可选):按类别筛选(解剖、评估、干预、理论、概述、立法)

get_interventions

针对特定情况采取循证干预措施。

参数:

  • conditionId (必填):病情ID(例如,“中风”、“痴呆症”、“自闭症”)
  • evidenceLevel (可选):最低证据级别(强、中、有限、新兴、专家意见)

get_comprehensive_overview

全面了解病情,包括描述、症状、OT作用、治疗、评估和干预措施。

参数:

  • conditionId (必填):病情ID(例如,“中风”、“帕金森病”、“脑瘫”)

search_clinical_guidelines

搜索与OT相关的精心策划的临床实践指南。

参数:

  • topic (可选):按主题或状况筛选(例如,“中风”、“关节炎”、“心理健康”)

fetch_web_resource

从web URL获取内容并转换为markdown。

参数:

  • url (必填):要获取的URL(必须是http或https)
  • includeLinks (可选):在markdown输出中保留超链接(默认值:true)
  • timeout (可选):请求超时(毫秒)(默认值:15000)

安装

先决条件

  • Node.js 22或更高版本
  • pnpm包管理器

本地开发

  1. 克隆存储库:
git clone 
cd ot-knowledge-mcp
  1. 安装依赖项:
pnpm install
  1. 配置环境变量:
cp .env.example .env

编辑 .env 并配置:

  • API_KEY:使用生成 node -e "console.log(require('./dist/middleware/auth.js').generateApiKey())" 或设置自己的安全令牌
  • PORT:服务器端口(默认值:3100)
  • LOG_LEVEL:日志记录级别(跟踪、调试、信息、警告、错误、致命)
  • NODE_ENV:环境(开发或生产)
  • OTEL_SERVICE_NAME:遥测服务名称
  • OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT:OpenTetry收集器端点
  • OTEL_TRACES_SAMPLER:跟踪采样策略
  • OTEL_TRACES_SAMPLER_ARG:采样率
  1. 构建和启动:
pnpm build
pnpm start

或者用于自动重建的开发:

pnpm dev

服务器将在以下时间可用 http://localhost:3100/mcp

Docker部署

构建Docker镜像

docker build -t ot-knowledge-mcp .

使用Docker运行

docker run -d \
  -p 3100:3100 \
  -e API_KEY=ot_sk_your_secure_token \
  -e OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://your-collector:4318 \
  --name ot-knowledge-mcp \
  ot-knowledge-mcp

Docker Compose

version: '3.8'
services:
  ot-knowledge-mcp:
    build: .
    ports:
      - "3100:3100"
    environment:
      - API_KEY=ot_sk_your_secure_token
      - PORT=3100
      - LOG_LEVEL=info
      - NODE_ENV=production
      - OTEL_SERVICE_NAME=ot-knowledge-mcp
      - OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://otel-collector:4318
      - OTEL_TRACES_SAMPLER=parentbased_always_on
    restart: unless-stopped

API终点

健康检查

GET /health

返回服务器运行状况指标,包括PID、内存使用率和CPU使用率。

运行时间

GET /uptime

以秒为单位返回服务器状态和正常运行时间。

MCP端点

POST /mcp
Authorization: Bearer ot_sk_your_token_here
Content-Type: application/json

用于工具调用的主MCP端点。需要承载令牌身份验证。

认证

服务器使用承载令牌身份验证 /mcp 终点。配置 API_KEY 带有安全令牌的环境变量。

生成API密钥:

node -e "console.log(require('./dist/middleware/auth.js').generateApiKey())"

或者按照以下格式手动创建令牌: ot_sk_

发出经过身份验证的请求:

curl -X POST http://localhost:3100/mcp \
  -H "Authorization: Bearer ot_sk_your_token_here" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"method": "tools/list"}'

要禁用身份验证(不建议用于生产),请离开 API_KEY 空空如也 .env.

优雅关闭

服务器实现优雅关机以确保干净终止:

  • 手柄 SIGTERMSIGINT 正确停机信号
  • 停止接受新的HTTP连接
  • 关闭活动的MCP服务器连接
  • 刷新OpenTetry跟踪和指标
  • 如果优雅关机挂起,则强制关机超时30秒
  • 处理未捕获的异常和未处理的promise拒绝

要优雅地停止服务器,请发送 SIGTERM 或按 Ctrl+C (SIGINT).

开放遥测可观测性

该服务器包括OpenTelemetry的全面可观察性:

  • 痕迹:跟踪所有HTTP请求和MCP工具调用
  • 指标:请求计数器、持续时间和自定义指标
  • 仪器仪表:用于HTTP、DNS等的自动Node.js检测

在中配置OpenTetry收集器终结点 OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT 环境变量。跟踪和指标通过HTTP上的OTLP导出。

日志记录

使用Pino进行结构化日志记录:

  • 开发模式 (NODE_ENV=development):打印精美的日志,便于阅读
  • 生产模式 (NODE_ENV=production):用于聚合的JSON格式日志

日志级别: trace, debug, info, warn, error, fatal

项目结构

ot-knowledge-mcp/
├── src/
│   ├── config/          # Configuration (logger, telemetry, metrics)
│   ├── data/            # Knowledge base data (glossary, assessments, interventions)
│   ├── middleware/      # Authentication middleware
│   ├── tools/           # MCP tool implementations
│   ├── types/           # TypeScript type definitions
│   ├── utils/           # Utility functions (web fetch, search, logging)
│   ├── index.ts         # Application entry point
│   └── server.ts        # MCP server configuration
├── dist/                # Compiled JavaScript output
├── .env.example         # Environment variable template
├── Dockerfile           # Docker build configuration
├── package.json         # Dependencies and scripts
└── tsconfig.json        # TypeScript configuration

发展

构建

pnpm build

开始

pnpm start

发展模式

pnpm dev

许可证

\[在此处添加您的许可证\]

贡献

\[在此处添加贡献指南\]

支持

\[在此处添加支持信息\]

目录标签

目录标签

TypeScript数据分析API集成职业治疗本地部署知识库临床条件循证医学医疗AI

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

token

运行时(runtime,运行环境)

Docker

工具数量(toolCount,工具数)

8

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

stdiotoken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。

来源信息

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