Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

openFDA Regulatory Metadata

von Black-Swan-Causal-LabsVersion 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registrycom.blackswancausallabs/openfda-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Resolve FDA application numbers and product names to regulatory metadata (CDER, CBER, CDRH).

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Recht & Behördendaten

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "openfda": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openfda-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add openfda -- uvx openfda-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "openfda": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openfda-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "openfda": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openfda-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde über die Domain blackswancausallabs.com bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Recht & Behördendateni

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 1735 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 22 % der anderen 1735 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1735 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist openFDA Regulatory Metadata sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Lintsure, INDEC Argentina (no oficial), EcuDataMCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Lintsure

von lintsure

Compliance readiness checks for code: EU AI Act, GDPR, SOC 2, ISO 27001. Local. Not legal advice.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
Installieren

EcuDataMCP

von DweskZ

Ecuador's open government data for AI assistants: CKAN, SRI, BCE, INEC, Supercias, SERCOP and more.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

openFDA MCP

An MCP server exposing FDA regulatory metadata (drugs, biologics, and medical devices) through the openFDA API.

Built by Black Swan Causal Labs as the identifier-resolution layer for a real-world-evidence (RWE) case roster: given an FDA application number or a product name, resolve it to authoritative regulatory metadata.

Why this exists

There are other openFDA MCP servers, and several are broader. This one is narrow on purpose: it is the instrument that resolved the application numbers in a specific published RWE dataset, and it exists so that dataset can name the tool that produced it.

That matters more than it might sound. Whether BLA 125123/2058 resolves to a particular product, or DEN160026 to a particular device class, is a decision made by a piece of software — and a different wrapper can yield a different roster. "We used openFDA" is not a sufficient methods statement; "openfda-mcp v0.1.0" is. If you use this in research, pin the version.

Its practical edge over a general openFDA client is the device half: resolving a CDRH submission number to a risk class takes a three-hop chain (number → product code → classification) with two non-obvious traps, both handled here.

Tools

Drugs and biologics (/drug/* — CDER, CBER)

ToolPurpose
search_drug_labelSearch SPL label text, optionally scoped to a section
lookup_drugsfda_applicationDrugs@FDA record for an NDA/BLA/ANDA number
resolve_drug_to_applicationBrand or generic name → application number(s)
screen_for_rwe_signalsExperimental. Sweep labels for RWE signals

Devices (/device/* — CDRH)

ToolPurpose
lookup_device_submissionK / DEN / P / H number → device record
classify_device_product_codeProduct code → device class + medical specialty
validate_device_applicationFull chain: number → class, specialty, category

Install

pip install openfda-mcp

Add to your MCP client config:

{

"mcpServers": { "openfda": { "command": "openfda-mcp", "env": { "OPENFDA_API_KEY": "${OPENFDA_API_KEY:-}" } } } }

The API key is optional. Without one, openFDA allows 40 requests/min and 1,000/day, which is enough for interactive use. A free key raises it to 240/min and 120,000/day — worth having for bulk sweeps.

Two findings worth knowing

Both were established empirically and are not obvious from FDA's docs.

De Novo grants live in the 510(k) endpoint. DEN###### numbers are stored in the k_number field of /device/510k. There is no De Novo endpoint, and looking for one leads to the wrong conclusion that De Novo numbers can't be resolved. They can.

HDE numbers are not in openFDA at all. Neither the 510(k) nor the PMA endpoint carries H######, so no product code — and therefore no classification — is retrievable. This server still reports device_class: "III" for them, by regulatory inference: HDE is by definition the pathway for devices that would otherwise require a PMA. medical_specialty stays null, because that one really is unavailable, and device_class_source says which is which.

Transient failures are never silent

A genuine absence and a failed request are different things, and this package keeps them different:

  • not found (HTTP 404, or 200 with no results) → returns None; safe to cache
  • transient failure (timeout, connection error, 429, 5xx) → retried with backoff, then raises OpenFDATransientError; never cache this
  • rejected request (other 4xx) → raises OpenFDARequestError

This is a direct response to a real defect: an earlier version swallowed every exception and returned None, so a single read timeout on one application number was cached as a real miss and silently blanked two fields on that record for weeks. Cached failures are indistinguishable from real absences, which makes them the worst kind of silent data loss.

On screen_for_rwe_signals

It is unvalidated. There is no ground-truth oracle for a discovery sweep, and below the strongest hits the results are dominated by applications whose labels use "registry" in an unrelated sense. Treat its output as candidates for human review — not as a finding, and not as a count to report. Establishing recall against a held-out set of known cases is open work.

Development

pip install -e ".[dev]"

pytest # unit tests, offline pytest -m live # live checks against api.fda.gov

Live tests assert against known-good fixtures (K203571 → class II Ophthalmic, DEN160026 → class II Immunology, BLA761180 → LEO Pharma) so a change on FDA's side surfaces as a test failure rather than as quietly wrong data.

License

MIT

PopNx fragen