SOS.city public record
Public records for every city: permits, alerts, wildfires, laws and funding, linked to the source.
作者による説明(英語の原文)
Resolve FDA application numbers and product names to regulatory metadata (CDER, CBER, CDRH).
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"openfda": {
"command": "uvx",
"args": [
"openfda-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add openfda -- uvx openfda-mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"openfda": {
"command": "uvx",
"args": [
"openfda-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"openfda": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"openfda-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
レジストリ名はドメイン blackswancausallabs.com で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは3 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:SOS.city public record, USVI Public Records, Korean Government Documents (HWPX)
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Public records for every city: permits, alerts, wildfires, laws and funding, linked to the source.
Search and read U.S. Virgin Islands public records: laws, court records, audits, hearings, reports.
Turns a draft into a Korean government report or press release as HWPX in each ministry's format
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
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.
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.
Drugs and biologics (/drug/* — CDER, CBER)
| Tool | Purpose |
|---|---|
search_drug_label | Search SPL label text, optionally scoped to a section |
lookup_drugsfda_application | Drugs@FDA record for an NDA/BLA/ANDA number |
resolve_drug_to_application | Brand or generic name → application number(s) |
screen_for_rwe_signals | Experimental. Sweep labels for RWE signals |
Devices (/device/* — CDRH)
| Tool | Purpose |
|---|---|
lookup_device_submission | K / DEN / P / H number → device record |
classify_device_product_code | Product code → device class + medical specialty |
validate_device_application | Full chain: number → class, specialty, category |
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.
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.
A genuine absence and a failed request are different things, and this package keeps them different:
None; safe to cacheOpenFDATransientError; never cache thisOpenFDARequestErrorThis 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.
screen_for_rwe_signalsIt 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.
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.
MIT