Mirobody
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
openFDA identifier resolution: drug labels and applications, device submissions, classification.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
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": {
"fdarecords": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/fdarecords",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add fdarecords -- npx -y @reneturcios/fdarecords mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"fdarecords": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/fdarecords",
"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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"fdarecords": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/fdarecords",
"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.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto CloudCorpRecords bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 3 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, Docker auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications
Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents
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.
FDA records without the portal spelunking. fdarecords is a small client for the openFDA API that covers the two lookup jobs people actually repeat: finding drug information — label text, the Drugs@FDA application behind a product, the application numbers behind a name — and tracing a medical device from its submission number to its regulatory class.
Seven tools do the work. Three of them lean on findings from the original project worth knowing up front: De Novo (DEN) numbers are filed inside the 510(k) endpoint's k_number field, because openFDA has no De Novo endpoint of its own; HDE (H) numbers are not in openFDA at all, so an H lookup answers null without pretending otherwise; and the validation chain still reports class III for an H number, labelled as regulatory inference rather than data.
One tool is a research aid, not an oracle: screen_for_rwe_signals sweeps drug labels for real-world-evidence vocabulary and returns whatever it finds. It is experimental and unvalidated — treat its hits as candidates for a human to review, never as findings.
OPENFDA_API_KEY (optional) — an openFDA API key. When set it travels as the api_key query parameter and buys higher rate limits. Nothing requires it; every tool works keyless.OPENFDA_BASE_URL (optional) — API base URL. Defaults to https://api.fda.gov.Every tool follows the same rules, and they are worth stating plainly because they decide what a "no" looks like:
null. That covers an HTTP 404 and a 200 whose result list is empty.openfda transient failure: .... A transient failure is never reported as a miss, so a null always means "not there", never "couldn't ask".openfda request error: HTTP immediately. must be a non-empty string, or limit must be an integer between 1 and 100.Single-record tools return the first matching record as JSON. The two label tools return the upstream response body exactly as it arrived.
search_drug_label — search SPL label text for a query. Pass a section (an SPL field name such as indications_and_usage) to confine the search to that section. Optional limit, default 10.lookup_drugsfda_application — the Drugs@FDA record for an application_number (NDA, BLA and ANDA numbers all work).resolve_drug_to_application — go from a brand or generic name to the application numbers filed under it, returned as a sorted JSON array of distinct strings.screen_for_rwe_signals — the experimental sweep described above. An optional query adds one more term to the fixed signal set; optional limit, default 10.lookup_device_submission — a device record for a submission_number. K and DEN numbers search the 510(k) endpoint; P numbers search the PMA endpoint; H numbers return null (not in openFDA); anything else is rejected as an unrecognized prefix.classify_device_product_code — the device class and medical specialty for a product_code.validate_device_application — the full chain in one call: from submission_number through its product code to device_class, medical_specialty and device_name, with a device_class_source saying where the class came from. H numbers short-circuit to the labelled inference result; a record with no product code comes back with "device_class": null merged in.GET /drug/label.json is the path pinned on the openFDA API index. The remaining paths follow the same documented pattern for their endpoint families and are labelled as pattern-derived rather than pinned:
GET /drug/drugsfda.json — pattern-derivedGET /device/510k.json — pattern-derivedGET /device/pma.json — pattern-derivedGET /device/classification.json — pattern-derivedThree behaviours are compositions built for this client, and are labelled as such in the code: how resolve_drug_to_application merges its brand-name and generic-name queries, the signal term set screen_for_rwe_signals searches for, and the shape validate_device_application composes from its two records.
Each tool is a subcommand taking one JSON argument string:
npx @reneturcios/fdarecords search_drug_label '{"query":"aspirin"}'
npx @reneturcios/fdarecords search_drug_label '{"query":"chest pain","section":"indications_and_usage","limit":25}' npx @reneturcios/fdarecords lookup_drugsfda_application '{"application_number":"NDA021457"}' npx @reneturcios/fdarecords resolve_drug_to_application '{"name":"Tylenol"}' npx @reneturcios/fdarecords screen_for_rwe_signals '{"query":"diabetes"}' npx @reneturcios/fdarecords lookup_device_submission '{"submission_number":"K123456"}' npx @reneturcios/fdarecords classify_device_product_code '{"product_code":"ABC"}' npx @reneturcios/fdarecords validate_device_application '{"submission_number":"H123456"}' npx @reneturcios/fdarecords --version
Output is the tool's result text (null, a record, an array, or the upstream body). Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error (including a validation or upstream failure), 2 on a usage error.
npx -y @reneturcios/fdarecords mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "fdarecords": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/fdarecords", "mcp"] } } }
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/fdarecords
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/fdarecords lookup_device_submission '{"submission_number":"DEN200001"}'
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (fake fetch only, no network) npm run dev # run the CLI from source
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