MedAdapt 内容服务器

一个专为 Claude 桌面版设计的模型上下文协议（MCP）服务器，通过从 PubMed、NCBI 书架和用户提供的文档中获取和处理教育资源来增强AI辅助医学学习。

概述

MedAdapt 内容服务器与 Claude 桌面版集成，提供搜索、检索和分析医学教育内容的工具。它作为 Claude 和医学知识来源之间的桥梁，允许实现增强的AI辅助学习体验。

快速开始

bash

克隆仓库

git clone https://github.com/ryoureddy/medadapt-content-server.git
cd medadapt-content-server

安装依赖

pip install -r requirements.txt

运行服务器

python content_server.py

功能

• 内容搜索：跨多个来源搜索医学教育资源
• 资源检索：获取完整的文章、书籍章节和用户文档
• 主题概览：生成医学主题的全面概述
• 学习资源推荐：根据主题和学生水平建议适当的学习资源
• 学习计划：创建具有目标和资源的结构化学习计划
• 内容分析：从医学资源中提取关键点、方法论和发现
• 用户内容：导入并分析用户提供的文档

安装

标准安装

1. 克隆仓库：
   bash
   git clone https://github.com/ryoureddy/medadapt-content-server.git
   cd medadapt-content-server

2. 创建虚拟环境（可选但推荐）：
   bash
   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate # 在 Windows 上使用: .venvScriptsactivate

3. 安装依赖：
   bash
   pip install -r requirements.txt

4. 配置（可选）：

   • 获取 NCBI API 密钥以提高速率限制：https://ncbiinsights.ncbi.nlm.nih.gov/2017/11/02/new-api-keys-for-the-e-utilities/
   • 根据 .env.example 创建一个 .env 文件

使用

运行服务器

bash
python content_server.py

与 Claude 桌面版集成

1. 打开 Claude 桌面版
2. 转到设置 → 模型上下文协议 → 添加服务器
3. 在您的 claude_desktop_config.json 文件中配置以下 JSON：
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%Claudeclaude_desktop_config.json

json
{
"mcpServers": {
"medadapt": {
"command": "/path/to/python",
"args": [
"/path/to/medadapt-content-server/content_server.py"
],
"env": {
"DB_PATH": "/path/to/medadapt-content-server/medadapt_content.db"
}
}
}
}

将 /path/to/python 替换为您的实际 Python 路径（例如，/opt/anaconda3/bin/python 或 C:Python311python.exe）。
将 /path/to/medadapt-content-server/ 替换为您克隆仓库的绝对路径。

重要提示：DB_PATH 环境变量确保数据库文件使用绝对路径创建和访问，防止常见的文件访问错误。

填充初始主题映射

bash
python populate_topics.py

测试

运行测试以验证一切正常：
bash
python test_server.py

使用 Claude 的示例

场景 1：学习医学主题

用户向 Claude 提示：

我想了解心脏周期。你能给我一个总体概述，并帮助我理解关键概念吗？

场景 2：查找特定资源

用户向 Claude 提示：

我需要找到关于 COVID-19 治疗方案的最新研究文章。你能帮我找到相关资源吗？

场景 3：创建学习计划

用户向 Claude 提示：

我是一名二年级的医学生，正在学习神经学。你能为我创建一个关于中风病理生理学的学习计划吗？

可用工具

服务器为 Claude 提供以下工具：- search_medical_content: 通过筛选条件搜索医学内容

• get_resource_content: 获取特定资源的完整内容
• get_topic_overview: 生成医学主题的全面概述
• suggest_learning_resources: 获取个性化的学习资源推荐
• import_user_document: 上传用户提供的学习材料
• generate_learning_plan: 创建带有目标的结构化学习计划
• extract_article_key_points: 从医学文章中提取关键发现

故障排除

常见问题及解决方案

1. 数据库连接错误

   • 症状: sqlite3.OperationalError: unable to open database file
   • 解决方案: 确保在您的Claude Desktop配置中正确设置了DB_PATH环境变量，指向应用程序具有写权限的绝对路径。

2. 文件路径错误

   • 症状: No such file or directory 错误
   • 解决方案: 确保Claude Desktop配置中的所有路径都是没有额外引号或转义字符的绝对路径。

3. API速率限制

   • 症状: 从PubMed或NCBI Bookshelf获取响应缓慢或失败
   • 解决方案: 获取一个NCBI API密钥并将其添加到您的.env文件中

4. Claude Desktop连接

   • 症状: Claude无法连接到MCP服务器
   • 解决方案: 确认服务器正在终端窗口中运行，并且在Claude Desktop中正确配置

项目结构

medadapt-content-server/
│
├── content_server.py # 主MCP服务器实现
├── database.py # SQLite数据库接口
├── pubmed_utils.py # PubMed API工具
├── bookshelf_utils.py # NCBI Bookshelf工具
├── populate_topics.py # 脚本用于填充初始主题数据
├── test_server.py # 测试脚本
├── requirements.txt # Python依赖
├── .env.example # 示例环境变量
└── README.md # 文档

许可证

此项目根据MIT许可证发布 - 详情请参阅LICENSE文件。

致谢

• NCBI提供对PubMed和Bookshelf API的访问
• Anthropic为Claude和MCP集成能力的支持