Mirobody
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
openFDA identifier resolution: drug labels and applications, device submissions, classification.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"fdarecords": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/fdarecords",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add fdarecords -- npx -y @reneturcios/fdarecords mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"fdarecords": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/fdarecords",
"mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"fdarecords": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/fdarecords",
"mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 CloudCorpRecords 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 3일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js, Docker도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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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