Mirobody
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Drug & supplement lookup and interaction checks from free U.S. government health data.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
MEDDATA_API_KEYค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"meddata": {
"command": "uvx",
"args": [
"meddata-mcp"
],
"env": {
"MEDDATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add meddata --env MEDDATA_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx meddata-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"meddata": {
"command": "uvx",
"args": [
"meddata-mcp"
],
"env": {
"MEDDATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"meddata": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"meddata-mcp"
],
"env": {
"MEDDATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub anthesiallc ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: MEDDATA_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.1) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
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
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
mcp-name: io.github.anthesiallc/meddata
A Model Context Protocol server that exposes the MedData API as tools, so any MCP client (Claude Desktop, Cursor, ChatGPT connectors, or an agent framework) can look up drug and supplement data and check interactions conversationally.
It's a thin wrapper: each tool maps to one MedData REST endpoint. All the data work happens in the API.
| Tool | What it does |
|---|---|
search_drugs | Search drugs by brand or generic name; returns RxCUI + details |
get_drug | Full drug profile by RxCUI |
get_drug_by_ndc | Drug profile by NDC package code |
search_supplements | Search supplements by name; returns supplement IDs |
get_supplement | Full supplement fact sheet by ID |
check_interactions | Interactions across a mixed list of 2-10 drugs/supplements |
assess_routine | Full assessment of a routine: per-pair coverage, sources, timing and food conditions |
get_usage | Current billing period usage and plan limit |
check_interactions returns a flat list of interactions. assess_routine returns the reasoning: what each submitted name resolved to, what was consulted for every pair, and the document behind each finding. Reach for it when the answer will be explained or acted on rather than just displayed.
The distinction that matters most is in pairs_checked[].status:
| status | means |
|---|---|
finding | one or more grounded findings, listed in findings[] |
no_finding_in_sources | a source covering this kind of pair was consulted and had nothing. Absence of a finding is not evidence of safety |
not_covered | no source covers this kind of pair, so it was not assessed. Most supplement-supplement pairs land here |
unresolved | an item did not resolve, so nothing could be checked |
not_covered and no_finding_in_sources are different answers, and a flat empty list cannot tell them apart.
assess_routine also takes class_matching (default off). With it on, a drug matches the therapeutic classes a supplement record names, not only the drug names it lists; those findings carry basis.level: "class" and name the class, so an inferred match stays distinguishable from an explicit one. Findings also carry basis.level (formulation / ingredient / class) saying how closely the source matches what was submitted, three-state timing and food conditions where silence is not_documented rather than "no effect", and references[] with the document version and the verbatim passage.
Free tier is 250 calls/month, no credit card:
curl -X POST https://meddata.anthesia.io/api/v1/signup \
-H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"email":"you@example.com"}'
The key comes back in the api_key field of the response.
The easiest way is with uv (no manual venv needed):
# stdio transport (default — for Claude Desktop, Cursor, most local clients)
MEDDATA_API_KEY=md_your_key uvx meddata-mcp
MEDDATA_API_KEY=md_your_key uvx meddata-mcp --http
Or install with pip into its own environment:
pip install meddata-mcp
MEDDATA_API_KEY=md_your_key meddata-mcp
Note: install into a dedicated environment. The
mcpSDK requires a newer
starlettethan the MedData API app pins, so the two will conflict if installed
together.
Environment variables:
MEDDATA_API_KEY (required) — your MedData API key.MEDDATA_BASE_URL (optional) — defaults to https://meddata.anthesia.io.MEDDATA_TIMEOUT (optional) — request timeout in seconds, default 30.Add to claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config):
{
"mcpServers": { "meddata": { "command": "uvx", "args": ["meddata-mcp"], "env": { "MEDDATA_API_KEY": "md_your_key" } } } }
Add the same block to ~/.cursor/mcp.json (or the project .cursor/mcp.json).
The server is hosted on Smithery, so MCP clients that support Smithery can connect without installing anything. You provide your MedData API key in the Smithery config and it routes to the server.
Any LangChain or LangGraph agent can use these tools through langchain-mcp-adapters:
# pip install langchain-mcp-adapters langgraph "langchain[anthropic]"
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
client = MultiServerMCPClient( { "meddata": { "transport": "stdio", "command": "uvx", "args": ["meddata-mcp"], "env": {"MEDDATA_API_KEY": "md_your_key"}, } } ) tools = await client.get_tools()
tools to a LangGraph/LangChain agent, e.g.
LlamaIndex works the same way via its MCP tool spec.
git clone https://github.com/anthesiallc/meddata-mcp && cd meddata-mcp
python -m venv .venv .venv/Scripts/python -m pip install -e ".[http]" # Windows; [http] adds uvicorn for --http
MEDDATA_API_KEY=md_your_key .venv/Scripts/python -m meddata_mcp.server