Mirobody
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
MCP Server for evipedia.ai — evidence-based reviews of health & longevity interventions
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": {
"evipedia": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"evipedia-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add evipedia -- npx -y evipedia-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"evipedia": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"evipedia-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": {
"evipedia": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"evipedia-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 forever-healthy 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 (0.1.30) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js 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.
_2026-Forever_Healthy-573D7D.svg)
A small Model Context Protocol server that lets AI agents query evipedia.ai — our continuously-updated encyclopedia of evidence reviews on health & longevity interventions — and suggest new interventions for review.
search_reviews(query) → matching reviews (name/synonym/keyword/category), each with its URL and conclusionlist_reviews() → the full catalogue as {topic, slug} pairs (canonical topic + the slug you pass to get_review/get_conclusion)list_updates(days?) → the change feed, newest first: {title, slug, status, date} per recently published (new) or revised (updated) review. With no arguments it returns the last 7 days, capped at 100 entries; pass days for a wider window (e.g. days: 30)get_conclusion(slug|url) → just the review's plain-text conclusionget_review(slug|url) → the full review as raw Markdownget_metadata(slug|url) → structured medical metadata as JSON — review dates (datePublished/dateModified/lastReviewed, a freshness signal not in the Markdown), the typed about entity with alternate names, and an ordered citation list with PubMed PMIDsThe read tools accept either a bare slug (e.g. rapamycin) or a full evipedia.ai URL (e.g. https://evipedia.ai/rapamycin) — the URL's last path segment is the slug, so a search result's URL can be passed straight through.
suggest_review(intervention, goal?, references?, email?) → submit a new review for an intervention to evipedia's public suggestion form (the same one at evipedia.ai/suggest)get_version() → the running server's package name and versionThe server is published to npm as [`evipedia-mcp`](https://www.npmjs.com/package/evipedia-mcp) and runs over stdio via npx — no global install needed. It's also listed in the official MCP Registry as `io.github.forever-healthy/evipedia-mcp`, so MCP-aware clients can discover and install it automatically.
Client config: Local MCP (Requires Node.js ≥ 18)
{
"mcpServers": { "evipedia": { "command": "npx", "args": ["-y", "evipedia-mcp"] } } }
For environments where a local install is not possible or desired, we also provide a hosted MCP server at https://mcp.evipedia.ai/ that can be used over HTTP.
Client config: Remote MCP via HTTP
{
"mcpServers": { "evipedia": { "type": "http", "url": "https://mcp.evipedia.ai/mcp" } } }
.mcp.json (or run claude mcp add).claude_desktop_config.json.You can use the bundled `/demo` skill to smoke-test the respective connection.
It walks through the read tools (get_version, search_reviews, list_reviews, list_updates, get_review, get_conclusion, get_metadata) against live evipedia.ai data.
The server is a thin client that only uses evipedia.ai's public endpoints. It does not depend on the evipedia content repo — the public surfaces are the API by design.
https://evipedia.ai with a small in-process cache (both JSON indexes are tiny)suggest_review, which POSTs to evipedia's public suggestion form (Formspree)Base URL: https://evipedia.ai
| Endpoint | Description |
|---|---|
GET /reviews.json | Full catalogue: canonical_name, alternate_names[], permalink, permalink_md, permalink_meta, category, creation_date, dateModified, lastReviewed, er_conclusion |
GET /search.json | Search index: short_topic, alternate_names, ep_keywords, ep_category, url |
GET /updates.json | Change feed, newest first: title, permalink, status (new/updated), date |
GET /{permalink}.md | Complete review as raw Markdown (frontmatter + full body) |
GET /{permalink}.meta.json | Flattened medical metadata: slug, topic, url, datePublished/dateModified/lastReviewed, about (type/name/alternateName), ordered citation[] (name, url, pmid?) |
GET /llms.txt | Agent/human signpost — includes the stable section anchor list |
GET /sitemap.xml | Canonical review URLs |
GET /feed.xml | RSS feed of latest updates |