CRC-LNM 多模态科研辅助 MCP
面向ModelScope托管STDIO的完整懒加载纯NumPy单模型版本。一个console script、一个进程内注册六个医学工具；initialize和tools/list不读取模型参数或展开病例。第一次`crc_lnm_predict_multimodal`调用校验并加载唯一的`seed_2024` NumPy运行时资源，后续预测复用同一实例。默认安装不依赖PyTorch、NVIDIA或CUDA包。
MCP 服务配置
复制以下 JSON 到 OPClaw 或其他 MCP 客户端的配置文件中即可使用
{
"mcpServers": {
"crc-lnm-medical-agent": {
"args": [
"crc-lnm-medical-agent"
],
"command": "uvx"
}
}
}可用工具 （6 个）
该服务在 MCP 协议中暴露的工具，AI 可按需调用
crc_lnm_get_model_info 4 个参数 需填 4 项
获取CRC-LNM单模型部署的元数据信息，包括模型ID、版本、阈值、训练参数等。该工具用于查询当前部署模型的规格和配置信息。
必填参数：contract_version、request_id、trace_id、input
crc_lnm_case_data_qc 5 个参数 需填 5 项
对结直肠癌病例数据进行质量控制检查，验证临床信息、CT影像特征和病理特征的完整性和一致性，支持回退策略配置。
必填参数：contract_version、request_id、trace_id、case_ref、input
crc_lnm_prepare_ct_features 5 个参数 需填 5 项
准备结直肠癌病例的CT影像特征，从预计算数据中提取并验证1409维CT特征向量。用于后续淋巴转移预测。
必填参数：contract_version、request_id、trace_id、case_ref、input
crc_lnm_prepare_pathology_features 5 个参数 需填 5 项
准备结直肠癌病例的病理特征，从病理报告数据中提取并验证768维病理特征向量，用于后续淋巴转移预测。
必填参数：contract_version、request_id、trace_id、case_ref、input
crc_lnm_predict_multimodal 5 个参数 需填 5 项
基于CT影像特征、病理特征和临床信息进行结直肠癌淋巴结转移预测。使用NumPy单模型进行推理，返回转移概率、阈值判断和置信度信息。
必填参数：contract_version、request_id、trace_id、case_ref、input
crc_lnm_generate_report 5 个参数 需填 5 项
生成基于质控结果和预测结果的综合研究报告，整合淋巴转移预测结果，生成结构化的研究报告供医学专业人员参考。
必填参数：contract_version、request_id、trace_id、case_ref、input
服务介绍
CRC-LNM Medical Agent 1.0.20
面向 ModelScope 托管 STDIO 的完整懒加载纯 NumPy 单模型版本。一个 console script、一个进程内注册六个医学工具；initialize 和 tools/list 不读取模型参数或展开病例。第一次 crc_lnm_predict_multimodal 调用校验并加载唯一的 seed_2024 NumPy runtime asset，后续预测复用同一实例。默认安装不依赖 PyTorch、NVIDIA 或 CUDA 包。
更新说明 (v1.0.20)
- 发布到原 PyPI 项目：发行包名称统一为
crc-lnm-medical-agent。 - console script 与包名一致：正式启动命令统一为
crc-lnm-medical-agent。 - 版本升级到 1.0.20：精简非必要哈希元数据，保留运行时整体、发布产物、依赖锁定和内部病例绑定的完整性边界。
- ModelScope 配置同步：使用
uvx crc-lnm-medical-agent启动服务。
功能列表
| 工具 | 功能说明 |
|---|---|
crc_lnm_get_model_info |
获取 CRC-LNM 单模型部署的元数据信息，包括模型 ID、版本、阈值、训练参数等 |
crc_lnm_case_data_qc |
对结直肠癌病例数据进行质量控制检查，验证临床信息、CT 影像特征和病理特征的完整性和一致性 |
crc_lnm_prepare_ct_features |
准备结直肠癌病例的 CT 影像特征，提取并验证 1409 维 CT 特征向量 |
crc_lnm_prepare_pathology_features |
准备结直肠癌病例的病理特征，提取并验证 768 维病理特征向量 |
crc_lnm_predict_multimodal |
基于 CT 影像特征、病理特征和临床信息进行结直肠癌淋巴结转移预测 |
crc_lnm_generate_report |
生成基于质控结果和预测结果的综合研究报告 |
ModelScope 正式配置
{
"mcpServers": {
"crc-lnm-medical-agent": {
"command": "uvx",
"args": [
"crc-lnm-medical-agent"
]
}
}
}
ModelScope 中选择托管部署和 STDIO；command 填 uvx，args 只填上面一个纯包名参数（不带版本号）。不要增加 URL、host、port、transport 参数或环境变量。
本地验收
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/release_verify_full.ps1
六工具为模型信息、病例质控、CT 特征准备、病理特征准备、单模型预测和报告生成。内置病例仅为合成演示资源；本包只用于科研辅助，不构成诊断，所有输出均需专家复核。
