Mirobody
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
Descripción del creador (original en inglés)
Drug & supplement lookup and interaction checks from free U.S. government health data.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
MEDDATA_API_KEYLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"meddata": {
"command": "uvx",
"args": [
"meddata-mcp"
],
"env": {
"MEDDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add meddata --env MEDDATA_API_KEY=your-value -- uvx meddata-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"meddata": {
"command": "uvx",
"args": [
"meddata-mcp"
],
"env": {
"MEDDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"meddata": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"meddata-mcp"
],
"env": {
"MEDDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub anthesiallc, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
Debes completar: MEDDATA_API_KEY
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.2.1) llegó al registro hace 5 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
mcp-name: io.github.anthesiallc/meddata
A Model Context Protocol server that exposes the MedData API as tools, so any MCP client (Claude Desktop, Cursor, ChatGPT connectors, or an agent framework) can look up drug and supplement data and check interactions conversationally.
It's a thin wrapper: each tool maps to one MedData REST endpoint. All the data work happens in the API.
| Tool | What it does |
|---|---|
search_drugs | Search drugs by brand or generic name; returns RxCUI + details |
get_drug | Full drug profile by RxCUI |
get_drug_by_ndc | Drug profile by NDC package code |
search_supplements | Search supplements by name; returns supplement IDs |
get_supplement | Full supplement fact sheet by ID |
check_interactions | Interactions across a mixed list of 2-10 drugs/supplements |
assess_routine | Full assessment of a routine: per-pair coverage, sources, timing and food conditions |
get_usage | Current billing period usage and plan limit |
check_interactions returns a flat list of interactions. assess_routine returns the reasoning: what each submitted name resolved to, what was consulted for every pair, and the document behind each finding. Reach for it when the answer will be explained or acted on rather than just displayed.
The distinction that matters most is in pairs_checked[].status:
| status | means |
|---|---|
finding | one or more grounded findings, listed in findings[] |
no_finding_in_sources | a source covering this kind of pair was consulted and had nothing. Absence of a finding is not evidence of safety |
not_covered | no source covers this kind of pair, so it was not assessed. Most supplement-supplement pairs land here |
unresolved | an item did not resolve, so nothing could be checked |
not_covered and no_finding_in_sources are different answers, and a flat empty list cannot tell them apart.
assess_routine also takes class_matching (default off). With it on, a drug matches the therapeutic classes a supplement record names, not only the drug names it lists; those findings carry basis.level: "class" and name the class, so an inferred match stays distinguishable from an explicit one. Findings also carry basis.level (formulation / ingredient / class) saying how closely the source matches what was submitted, three-state timing and food conditions where silence is not_documented rather than "no effect", and references[] with the document version and the verbatim passage.
Free tier is 250 calls/month, no credit card:
curl -X POST https://meddata.anthesia.io/api/v1/signup \
-H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"email":"you@example.com"}'
The key comes back in the api_key field of the response.
The easiest way is with uv (no manual venv needed):
# stdio transport (default — for Claude Desktop, Cursor, most local clients)
MEDDATA_API_KEY=md_your_key uvx meddata-mcp
MEDDATA_API_KEY=md_your_key uvx meddata-mcp --http
Or install with pip into its own environment:
pip install meddata-mcp
MEDDATA_API_KEY=md_your_key meddata-mcp
Note: install into a dedicated environment. The
mcpSDK requires a newer
starlettethan the MedData API app pins, so the two will conflict if installed
together.
Environment variables:
MEDDATA_API_KEY (required) — your MedData API key.MEDDATA_BASE_URL (optional) — defaults to https://meddata.anthesia.io.MEDDATA_TIMEOUT (optional) — request timeout in seconds, default 30.Add to claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config):
{
"mcpServers": { "meddata": { "command": "uvx", "args": ["meddata-mcp"], "env": { "MEDDATA_API_KEY": "md_your_key" } } } }
Add the same block to ~/.cursor/mcp.json (or the project .cursor/mcp.json).
The server is hosted on Smithery, so MCP clients that support Smithery can connect without installing anything. You provide your MedData API key in the Smithery config and it routes to the server.
Any LangChain or LangGraph agent can use these tools through langchain-mcp-adapters:
# pip install langchain-mcp-adapters langgraph "langchain[anthropic]"
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
client = MultiServerMCPClient( { "meddata": { "transport": "stdio", "command": "uvx", "args": ["meddata-mcp"], "env": {"MEDDATA_API_KEY": "md_your_key"}, } } ) tools = await client.get_tools()
tools to a LangGraph/LangChain agent, e.g.
LlamaIndex works the same way via its MCP tool spec.
git clone https://github.com/anthesiallc/meddata-mcp && cd meddata-mcp
python -m venv .venv .venv/Scripts/python -m pip install -e ".[http]" # Windows; [http] adds uvicorn for --http
MEDDATA_API_KEY=md_your_key .venv/Scripts/python -m meddata_mcp.server