프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Hormonaly Clinical Intelligence

제작자: Hormonaly-ai버전 1.0.4i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름io.github.Hormonaly-ai/hormonaly

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

24 tools for evidence-graded clinical queries, hormones, peptides, longevity & drug interactions.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

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, SSE
  • 카테고리: 클리닉 및 건강
  • 입력해야 할 값: x-api-key

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

비밀로 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.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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.

직접 입력할 값

  • x-api-key 비밀 필수 HTTP header
    Partner API key (hk_live_...). Get one at https://hormonaly.ai/partner/api

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 9일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Hormonaly-ai 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

  • … 아직 점검 안 함

    엔드포인트 응답

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    OAuth로 로그인

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 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 1039개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1039개 중 11%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1039개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Hormonaly Clinical Intelligence, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: x-api-key

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(1.0.4)은 6개월 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:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Mirobody

Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.

제작자: thetahealth성장 중↓ 290/주★ 1.4천그저께 업데이트

내 컴퓨터에서 실행✓ thetahealth.ai

FHIR MCP Server

MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications

제작자: wso2성장 중↓ 823/주★ 13711일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Google Health MCP

Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents

제작자: davidmosiah성장 중↓ 1천/주★ 794개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

Hormonaly — Public API & Integration Reference

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.


Table of Contents

  1. Platform Overview
  2. Architecture Overview
  3. Partner API Reference
  4. MCP Server — Tool Schema
  5. Authentication
  6. Rate Limits & Quotas
  7. Errors & Status Codes
  8. Subscription Tiers
  9. Scribe API
  10. Security & Compliance
  11. Getting Access
  12. Three-Lens Scoring
  13. Webhook Events
  14. API Versioning & Stability
  15. Hormonaly-1 LLM
  16. About Hormonaly

Platform Overview

Hormonaly combines three pillars into one platform:

  • Evidence Synthesis — Multi-agent RAG over PubMed + 594 curated protocols with GRADE-style grading (A–D). 6 biomedical databases queried per response: PubMed, ClinicalTrials.gov, Cochrane, Europe PMC, OpenAlex, Semantic Scholar.
  • Clinical Decision Support — Real-time answers, SOAP/DAP/Narrative notes, interaction checks, dosing, and monitoring plans grounded in verified citations.
  • Workflow Tools — The operating layer for clinics, compounding pharmacies, and research teams in the peptide/hormone/longevity space.

By the numbers:

MetricValue
Protocols594+ across 31 clinical categories
Studies indexed10,000+
AI agents42 specialist + background agents
Design partner clinics21
Clinicians trained1,000+
Countries5
Quality pipeline checks13 per response
Citation verificationPubMed PMID-validated, 4s timeout

Core products available via API:

ProductDescription
HelixClinical intelligence engine — multi-agent RAG, GRADE-scored answers, streaming SSE
ScribeSOAP/DAP/Narrative clinical note generator with citation grounding
PharmacyOSCompounding-pharmacy intelligence — protocols, interactions, Rx generation
WorkspaceFull multi-panel clinical suite — enterprise/partner access
MCP Server@hormonaly/mcp-server — 24 tools for Claude Desktop and agent frameworks

Architecture Overview

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.

Query Pipeline

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

Agent Categories
CategoryAgentsRole
Evidence AgentPrimarySearches 6 biomedical databases, grades findings
Safety AgentPrimaryScreens interactions, contraindications, risk factors
Protocol AgentPrimaryRetrieves compound protocols and monitoring requirements
Contradiction AgentPrimarySurfaces disagreeing studies, reconciles evidence position
Clinical Decision AgentPrimarySynthesizes structured clinical recommendation
Quality GatePrimary13 automated checks on every response
Background Agents (×6)AutonomousEvidence refresh, safety monitoring, knowledge enrichment, protocol audit, stale-check, user-monitor notifications — run continuously
Model Routing
Query TypeModelMax TokensOutput
Standard clinicalClaude Sonnet 4.64,000Streaming SSE + evidence grade + citations
Complex (3+ compounds / 30+ words)Claude Sonnet 4.66,000Streaming SSE + extended synthesis
Evidence modeClaude Sonnet 4.66,000Deeper literature synthesis
Extended Thinking / Deep AnalysisClaude Sonnet 4.6 (extended)16,000SSE + collapsible reasoning panel
Three-Lens ScoringClaude Haiku 4.5600JSON: Longevity / Health / Performance scores + verdict
Multi-agent supervisor/workerClaude Sonnet 4.64,000SSE + orchestration_steps[]
Scribe / Rx / PamphletClaude Sonnet 4.6400–4,096Structured template (SOAP / DAP / Narrative / Rx)
Free-tier (all types)Claude Haiku 4.5SameSame format; shorter context, reduced RAG chunks
Hormonaly-1 (self-hosted)Hormonaly-1 on NVIDIA NIM131k ctxSame 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.

Evidence Quality Pipeline
  • Reranker — Cross-encoder scores every RAG chunk ≥ 0.35 (fallback 0.15 for niche compounds)
  • Token cap — 80,000 tokens max RAG context passed to LLM
  • Quality gate — 13 checks across citation validity, answer completeness, clinical coherence, safety flags — composite score ≥ 70% threshold (async, post-hoc)
  • Citation grounding — Every PMID verified against PubMed with 4s timeout; unverified citations are dropped
  • NeMo Parse — Full PMC article text fetched for top 5 citations, structured into intro/methods/results, passed as enriched context

Partner API Reference

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.

Helix Endpoints
POST /helix/query

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:

FieldTypeDescription
evidence_grade"A""B""C""D"GRADE rating — A = strong RCTs, D = expert opinion/preclinical
confidence0–100Composite score from GRADE, citation density, human vs preclinical, inter-source agreement
citationsnumberVerified PubMed citations included in response
sources_consultednumberRAG chunks retrieved from evidence database
agent_typestringWhich specialist agent handled the query
verdict"ADOPT""CONSIDER""WATCH_AND_WAIT""AVOID""INSUFFICIENT_DATA"Overall clinical verdict
usageobjectCurrent token usage toward monthly budget
GET /helix/protocols/:compound

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 }

POST /helix/dossier

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".

POST /helix/compare

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"] }
GET /helix/health

Service health check. No authentication required.

{ "status": "ok", "latency_p50_ms": 4200, "citation_coverage": "99%" }

MCP Server — Tool Schema

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.

Installation (Claude Desktop)

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

SSE: GET http://localhost:3100/sse?sessionId=YOUR_ID

POST: POST http://localhost:3100/messages?sessionId=YOUR_ID

Health: GET http://localhost:3100/health

See the mcp/README.md for full setup instructions.

Remote MCP — Claude.ai One-Click Connect

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

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