featherless
Enables interaction with FHIR R4 healthcare data through SHARP-on-MCP tools, including search, read, and clinical context aggregation, with built-in Chart.js dashboards for visualizing lab trends, vitals, and patient data.
README
featherless
TypeScript SHARP-on-MCP-compliant FHIR R4 MCP server with MCP-UI clinical dashboards. Runs on Cloudflare Workers.
Sibling project to sharp-fhir-mcp (Python, FastMCP 2.x). Same SHARP semantics, same tool set, same MCP-UI Chart.js visualizations — re-implemented in TypeScript for the edge.
What's included
Core
- SHARP HTTP transport via Cloudflare
agentsSDK (McpAgent, Durable Object–backed sessions) - Header-based context (
X-FHIR-Server-URL,X-FHIR-Access-Token,X-Patient-ID) with SMART JWT claim fallback - Strict and permissive context modes
experimental.fhir_context_requiredcapability injected intoinitialize
Tools (parity with sharp-fhir-mcp)
tools/fhir.ts— generic FHIR R4 search/readtools/clinical.ts— Patient / Encounter / Appointment / Allergy / Medication / Problemtools/lab-imaging.ts— Observation / DiagnosticReport / DocumentReferencetools/clinical-context.ts— aggregated visit context with derived alertstools/memory.ts— clinical memory backed by Cloudflare Vectorize + Workers AI + D1tools/visualization.ts— MCP-UI Chart.js dashboards (visualize_lab_trend,visualize_vitals,visualize_patient_dashboard)
Getting started
pnpm install
# create the Vectorize index (once)
pnpm wrangler vectorize create featherless-memory --dimensions=768 --metric=cosine
# create the D1 database (once), put the id into wrangler.jsonc
pnpm wrangler d1 create featherless-memory-meta
pnpm db:migrate:remote
# develop
pnpm dev
SHARP context
Forward these headers on every tools/call:
| Header | Purpose |
|---|---|
X-FHIR-Server-URL |
FHIR R4 base URL |
X-FHIR-Access-Token |
OAuth2/SMART access token (Bearer optional) |
X-Patient-ID |
Optional; falls back to JWT patient claim |
License
MIT.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
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Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。