Mirobody
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
24 tools for evidence-graded clinical queries, hormones, peptides, longevity & drug interactions.
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.
x-api-key비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http hormonaly https://mcp.hormonaly.ai/mcp --header 'x-api-key: your-value'실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"hormonaly": {
"url": "https://mcp.hormonaly.ai/mcp",
"headers": {
"x-api-key": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"hormonaly": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.hormonaly.ai/mcp",
"headers": {
"x-api-key": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
x-api-key 비밀 필수 HTTP header이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 9일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Hormonaly-ai 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
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.
입력해야 할 값: x-api-key
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.4)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
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.
같은 카테고리에는: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ 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.
The AI-native infrastructure for peptide, hormone, and longevity medicine.
This repository is the public-facing integration reference for enterprise partners and API integrators. The MCP server source is published in this repository at Hormonaly-ai/hormonaly-public. For clinical access, visit hormonaly.ai.
Hormonaly combines three pillars into one platform:
By the numbers:
| Metric | Value |
|---|---|
| Protocols | 594+ across 31 clinical categories |
| Studies indexed | 10,000+ |
| AI agents | 42 specialist + background agents |
| Design partner clinics | 21 |
| Clinicians trained | 1,000+ |
| Countries | 5 |
| Quality pipeline checks | 13 per response |
| Citation verification | PubMed PMID-validated, 4s timeout |
Core products available via API:
| Product | Description |
|---|---|
| Helix | Clinical intelligence engine — multi-agent RAG, GRADE-scored answers, streaming SSE |
| Scribe | SOAP/DAP/Narrative clinical note generator with citation grounding |
| PharmacyOS | Compounding-pharmacy intelligence — protocols, interactions, Rx generation |
| Workspace | Full multi-panel clinical suite — enterprise/partner access |
| MCP Server | @hormonaly/mcp-server — 24 tools for Claude Desktop and agent frameworks |
Hormonaly is built on a 42-agent orchestration architecture organized into six categories: Evidence, Research, Clinical, Content, Copilot, and Extraction — plus six continuously-running background agents.
Every Helix API call flows through the same deterministic pipeline:
Client query
│ ▼ NeMo Guardrails (PII redaction · off-topic filter · nvidia/llama-3.1-nemotron-nano-8b-v1) │ ▼ Agent Router (intent classification → tier selection) │ ├── TIER_1_BEST: Claude Sonnet 4.6 → GPT-4o fallback (complex/clinical queries) ├── TIER_2_BALANCED: Claude Sonnet 4.6 → GPT-4o → Claude Haiku 4.5 fallback (Scribe, CDS, Rx) └── TIER_3_FAST: Claude Haiku 4.5 → GPT-4o Mini → Gemini 2.5 Flash → Claude Sonnet 4.6 fallback (free tier, Three-Lens scoring) │ ▼ Multi-Database RAG Retrieval (6 databases · 80K token cap) │ ▼ Cross-Encoder Reranker (threshold ≥ 0.35, fallback 0.15) │ ▼ NeMo Parse — Full-text PMC enrichment (top 5 citations) │ ▼ Supervisor/Worker agents (complex multi-compound queries) │ ▼ Quality Gate (13 checks · 70% composite threshold · async) │ ▼ Citation Grounding (PMID verification · 4s timeout per citation) │ ▼ NeMo Output Guardrail (dosing safety scan · inline flags) │ ▼ Streaming SSE response → client
| Category | Agents | Role |
|---|---|---|
| Evidence Agent | Primary | Searches 6 biomedical databases, grades findings |
| Safety Agent | Primary | Screens interactions, contraindications, risk factors |
| Protocol Agent | Primary | Retrieves compound protocols and monitoring requirements |
| Contradiction Agent | Primary | Surfaces disagreeing studies, reconciles evidence position |
| Clinical Decision Agent | Primary | Synthesizes structured clinical recommendation |
| Quality Gate | Primary | 13 automated checks on every response |
| Background Agents (×6) | Autonomous | Evidence refresh, safety monitoring, knowledge enrichment, protocol audit, stale-check, user-monitor notifications — run continuously |
| Query Type | Model | Max Tokens | Output |
|---|---|---|---|
| Standard clinical | Claude Sonnet 4.6 | 4,000 | Streaming SSE + evidence grade + citations |
| Complex (3+ compounds / 30+ words) | Claude Sonnet 4.6 | 6,000 | Streaming SSE + extended synthesis |
| Evidence mode | Claude Sonnet 4.6 | 6,000 | Deeper literature synthesis |
| Extended Thinking / Deep Analysis | Claude Sonnet 4.6 (extended) | 16,000 | SSE + collapsible reasoning panel |
| Three-Lens Scoring | Claude Haiku 4.5 | 600 | JSON: Longevity / Health / Performance scores + verdict |
| Multi-agent supervisor/worker | Claude Sonnet 4.6 | 4,000 | SSE + orchestration_steps[] |
| Scribe / Rx / Pamphlet | Claude Sonnet 4.6 | 400–4,096 | Structured template (SOAP / DAP / Narrative / Rx) |
| Free-tier (all types) | Claude Haiku 4.5 | Same | Same format; shorter context, reduced RAG chunks |
| Hormonaly-1 (self-hosted) | Hormonaly-1 on NVIDIA NIM | 131k ctx | Same SSE format; zero third-party dependency at inference |
Model routing note: All tiers use a primary + fallback chain. TIER_1: Claude Sonnet 4.6 → GPT-4o. TIER_2: Claude Sonnet 4.6 → GPT-4o → Claude Haiku 4.5. TIER_3: Claude Haiku 4.5 → GPT-4o Mini → Gemini 2.5 Flash → Claude Sonnet 4.6. NVIDIA NIM (nvidia/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1, self-hosted on 8×H100 SXM) is used for citation grounding and the Ask Hormonaly copilot agent. Hormonaly-1 is Hormonaly's proprietary fine-tuned model — deployed on the same H100 infrastructure and progressively integrated to reduce third-party API dependence. See Hormonaly-1 LLM.
Base URL: https://hormonaly.ai/api/v1
Auth: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY on every request.
Machine-readable OpenAPI spec: GET /api/v1/helix/openapi.json
All endpoint paths below are relative to the base URL.
Submit a clinical question and receive a full Helix response with evidence grade, citations, and clinical verdict.
Request:
{
"query": "What is the evidence for BPC-157 in tendon repair?", "mode": "evidence", "stream": true }
Response (streaming SSE):
data: {"type":"agent_step","step":"classifying intent"}
data: {"type":"agent_step","step":"searching evidence","sources":26} data: {"type":"agent_step","step":"verifying citations"} data: {"type":"content","text":"BPC-157 has demonstrated..."} data: {"type":"metadata","evidence_grade":"C","confidence":62,"verdict":"CONSIDER","citations":5,"sources_consulted":26} data: {"type":"done"}
Response metadata fields:
| Field | Type | Description | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| evidence_grade | "A" | "B" | "C" | "D" | GRADE rating — A = strong RCTs, D = expert opinion/preclinical | |
| confidence | 0–100 | Composite score from GRADE, citation density, human vs preclinical, inter-source agreement | ||||
| citations | number | Verified PubMed citations included in response | ||||
| sources_consulted | number | RAG chunks retrieved from evidence database | ||||
| agent_type | string | Which specialist agent handled the query | ||||
| verdict | "ADOPT" | "CONSIDER" | "WATCH_AND_WAIT" | "AVOID" | "INSUFFICIENT_DATA" | Overall clinical verdict |
| usage | object | Current token usage toward monthly budget |
Look up evidence-quality-rated protocols for a specific compound.
Example: GET /helix/protocols/bpc-157
Response:
{
"compound": "bpc-157", "evidence_grade": "C", "protocols": [ { "indication": "Tendon repair", "dose_range": "200–500 mcg/day", "route": ["subcutaneous", "intramuscular"], "cycle_duration": "4–12 weeks", "monitoring": ["liver enzymes at baseline", "symptom review at 4 weeks"] } ], "interactions": [], "citations": 5 }
Generate a comprehensive evidence dossier for a compound (async job). Advanced or Enterprise tier required.
Request:
{ "compound": "semaglutide", "sections": ["mechanism", "efficacy", "safety", "dosing"] }
Response: { "job_id": "dossier_abc123", "status": "queued" }
Poll with GET /helix/dossier/:job_id until status: "complete".
Compare 2–3 protocols head-to-head across evidence grade, safety, dosing, and clinical readiness. Advanced or Enterprise tier required.
Request:
{ "compounds": ["testosterone-cypionate", "testosterone-enanthate"] }
Service health check. No authentication required.
{ "status": "ok", "latency_p50_ms": 4200, "citation_coverage": "99%" }
Package: @hormonaly/mcp-server
The Hormonaly MCP server exposes 24 tools that allow Claude Desktop, Cursor, or any MCP-compatible agent to query the full Helix clinical intelligence stack directly — with no HTTP client code required on your side.
The MCP server source is available in our GitHub repository. Clone and build locally:
git clone https://github.com/Hormonaly-ai/hormonaly-public.git
cd hormonaly-public/mcp/hormonaly-mcp-server npm install && npm run build
Then configure Claude Desktop as follows:
// ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{ "mcpServers": { "hormonaly": { "command": "node", "args": ["/path/to/hormonaly-mcp-server/dist/index.js"], "env": { "HORMONALY_API_URL": "https://hormonaly.ai", "HORMONALY_API_KEY": "YOUR_API_KEY" } } } }
Restart Claude Desktop — tools appear immediately.
HTTP/SSE mode (for server-side agents):
HTTP_PORT=3100 node dist/index.js
See the mcp/README.md for full setup instructions.
Live · Published May 2026 · Registry: registry.modelcontextprotocol.io
The Hormonaly MCP server is deployed as a remote HTTP/SSE server and listed on the official MCP Registry as io.github.Hormonaly-ai/hormonaly. Enterprise customers using Claude.ai get a one-click Connect experience — no local installation, no Docker, no `claude_deskto
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요