Mirobody
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
24 tools for evidence-graded clinical queries, hormones, peptides, longevity & drug interactions.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
x-api-keyค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http hormonaly https://mcp.hormonaly.ai/mcp --header 'x-api-key: ใส่ค่าของคุณ'เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"hormonaly": {
"url": "https://mcp.hormonaly.ai/mcp",
"headers": {
"x-api-key": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"hormonaly": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.hormonaly.ai/mcp",
"headers": {
"x-api-key": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
x-api-key ความลับ จำเป็น HTTP headerค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Hormonaly-ai ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: x-api-key
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.4) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ 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
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
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo