Mirobody
제작자: thetahealth
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
내 컴퓨터에서 실행★ 1,408Apache-2.06일 전 업데이트
설치
Genefoundry
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
MCP gateway federating 22 biomedical MCP servers behind one endpoint: gnomAD, ClinVar, HPO, VEP.
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i3개 중 3개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i아직 측정 안 함★ –
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 클라우드에서 실행
- 전송 방식: Streamable HTTP
- 카테고리: 클리닉 및 건강
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
설치하기 전에
- 기본 점검: 3개 중 3개 통과
- 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
- 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.
필요한 것
- 클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
- Settings → Connectors 열기
- Add custom connector 누르기
- 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
- 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
https://genefoundry.org/mcp터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http genefoundry https://genefoundry.org/mcp또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"genefoundry": {
"url": "https://genefoundry.org/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"genefoundry": {
"type": "http",
"url": "https://genefoundry.org/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
- 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
- Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
- 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
- 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
https://genefoundry.org/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
할 수 있는 일
서버가 도구 목록을 보여 주기 전에 로그인을 요구해요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 berntpopp 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- … 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- ✓ 통과
엔드포인트 응답
830ms 만에 응답(HTTP 401)
- ✓ 통과
OAuth로 로그인
OAuth 로그인을 지원한다고 밝혀서, AI 앱이 로그인 화면으로 안내해 줘요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
클리닉 및 건강 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 869개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 869개 중 72%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 869개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Genefoundry, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.10.10)은 9일 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP
대안
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
FHIR MCP Server
제작자: wso2
MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications
내 컴퓨터에서 실행★ 137Apache-2.09일 전 업데이트
설치
Google Health MCP
제작자: davidmosiah
Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents
내 컴퓨터에서 실행★ 79MIT4개월 전 업데이트
설치
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
genefoundry-router
A thin FastMCP 3.x aggregator that federates the GeneFoundry *-link MCP fleet behind a single Streamable-HTTP endpoint. A host adds one server — genefoundry — and gets every biomedical backend with collision-free _ naming and search-based discovery.
[!IMPORTANT]
Research use only. Not clinical decision support. Do not use for diagnosis,
treatment, triage, or patient management.
Why
An MCP host that mounted all 21 backends directly would face a wall of several hundred tools — more than a model can reason over, and a guarantee of name collisions. The router collapses that into one endpoint and replaces the flat catalog with a search surface, so a model finds the right tool by intent instead of by scrolling.
It is a *client* to each backend and a *server* to hosts: it namespaces and shapes the surface, but never rewrites a backend's data. The caller's token is never forwarded upstream.
Quick start
The fleet is hosted — no install required:
claude mcp add --transport http genefoundry https://genefoundry.org/mcpHealth check: genefoundry.org/health.
To run your own against the live fleet (Python 3.14+, uv):
uv sync --group devcp .env.example .env # set GF_*_URL backend URLs and GF_AUTH_MODE uv run genefoundry-router run --host 127.0.0.1 --port 8000 curl -s localhost:8000/health | python -m json.tool
An offline fake fleet (make dev-fleet + make run-dev, or one-shot make test-e2e) runs the real router against impersonated backends over real Streamable-HTTP — no Docker, no network.
Tools
The router does not surface the federated catalog flat. A model sees three things:
| Tool | Purpose |
|---|---|
search_tools | Relevance search over the entire federated catalog |
call_tool | Invoke a hit by its _ name |
| *pinned entry points* | Each backend's front-door tool, always visible — declared per-backend as entrypoints: in servers.yaml |
search_tools(query="splicing prediction") # → spliceai_predict_splicing (+ schema)call_tool(name="spliceai_predict_splicing", arguments={...})
Pinning makes each domain's canonical tool reachable deterministically rather than by relevance luck. See How discovery works — including the two traps that bite MCP clients.
Federated backends
22 backends, 285 tools, each surfaced namespaced — e.g. gnomad_search_genes.
| Namespace | Domain | Data source | Tools | Repo |
|---|---|---|---|---|
pubtator | Literature & entity annotation | PubTator3 | 35 | pubtator-link |
gnomad | Variant / gene / population frequency | gnomAD | 22 | gnomad-link |
orphanet | Rare disease ontology & associations | Orphadata | 19 | orphanet-link |
clingen | Gene–disease curation | ClinGen | 17 | clingen-link |
hpo | Phenotype ontology & associations | Human Phenotype Ontology | 17 | hpo-link |
mavedb | Variant-effect assay scores | MaveDB | 15 | mavedb-link |
uniprot | Protein function | UniProt | 15 | uniprot-link |
clinpgx | Pharmacogenomics / gene-drug guidelines | ClinPGx | 13 | clinpgx-link |
genereviews | Gene–disease literature | GeneReviews | 13 | genereviews-link |
mgi | Mouse phenotype & models | MGI | 13 | mgi-link |
mondo | Disease ontology / cross-references | Mondo | 13 | mondo-link |
gencc | Gene–disease curation | GenCC | 12 | gencc-link |
metadome | Protein tolerance landscapes | MetaDome | 11 | metadome-link |
stringdb | Protein–protein interaction networks | STRING | 10 | stringdb-link |
gtex | Tissue expression | GTEx Portal | 9 | gtex-link |
hgnc | Gene nomenclature | HGNC | 9 | hgnc-link |
panelapp | Diagnostic gene panels & curation | PanelApp | 9 | panelapp-link |
autopvs1 | Variant ACMG PVS1 | AutoPVS1 | 7 | autopvs1-link |
spliceai | Splicing prediction | SpliceAI Lookup | 7 | spliceailookup-link |
vep | Variant annotation / consequence | Ensembl VEP | 7 | vep-link |
clinvar | Variant clinical significance | ClinVar | 6 | clinvar-link |
litvar | Variant literature | LitVar2 | 6 | litvar-link |
Data & provenance
The router serves no data of its own; each backend owns its sources, licences and citation guidance, and the router mirrors their disclaimers.
What it does own is integrity of the tool surface. A backend can serve a clean tool at review time and later change its definition — the channel for a rug pull. The router fingerprints every normalized tool definition and diffs the live fleet against a reviewed, packaged baseline (genefoundry_router/data/fleet-baseline.json), enforced at startup and on a schedule. See Deployment → drift detection.
Documentation
- Configuration & authentication — every
GF_*variable, the OAuth/JWT resource-server modes, and the startup guards. - Deployment — container release, digest pinning, rollback, and drift detection.
- How discovery works — the search surface, entry-point pinning, and how discoverability is measured.
- Design spec — the architecture and why it is shaped this way.
- Fleet standards — Tool-Naming · Response-Envelope · MCP-Behaviour · Tool-Surface-Budget · Tool-Schema-Documentation · Container-Hardening · Versioning · README.
Contributing
See AGENTS.md for engineering conventions. make ci-local is the definition-of-done gate: format, lint, line budget, README standard, mypy, and tests.
License
MIT © Bernt Popp. Each federated backend carries the licence and citation terms of its upstream data source; see that backend's repository.