MediAssist AI

MediAssist AI

An educational healthcare assistant MCP server that provides medication information, interaction checks, symptom guidance, and health topic searches using local data and a local LLM.

Category
访问服务器

README

MediAssist AI

Educational healthcare information assistant built with:

  • Python
  • FastAPI backend
  • Streamlit frontend
  • MCP (Model Context Protocol) tool server
  • Ollama
  • Llama 3.2

This application is for educational/general health information only. It does not diagnose disease, prescribe treatment, or replace a qualified healthcare professional. For emergencies, contact local emergency services.

Architecture

Streamlit UI
     |
     | HTTP
     v
FastAPI Backend
     |
     +---- Ollama / llama3.2
     |
     +---- MCP Client ---- stdio ---- MCP Server
                                      |
                                      +-- medication_info
                                      +-- interaction_check
                                      +-- symptom_guidance
                                      +-- health_topic_search

The LLM receives the user question and MCP tool results. Medication and interaction tools use the included local educational dataset; the model is instructed not to invent clinical facts.

Features

  • Chat UI with conversation history
  • FastAPI REST endpoints
  • Ollama health check
  • MCP server/client integration
  • Local medication information lookup
  • Local interaction examples
  • Symptom guidance with conservative red-flag routing
  • Health topic search
  • API validation and error handling
  • Basic tests
  • No paid LLM API key

Requirements

  • Python 3.11+
  • Ollama installed locally

Pull Llama 3.2:

ollama pull llama3.2

Installation

Windows PowerShell

cd mediassist_AI
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt
Copy-Item .env.example .env

macOS/Linux

cd mediassist_AI
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env

Run

Terminal 1:

uvicorn backend.main:app --reload --port 8000

Terminal 2:

streamlit run frontend/app.py

Open Streamlit, normally at:

http://localhost:8501

FastAPI Swagger:

http://localhost:8000/docs

Example questions

  • What is paracetamol commonly used for?
  • Check the included interaction information for warfarin and ibuprofen.
  • I have a mild headache. What general self-care guidance is appropriate?
  • Search the knowledge base for hypertension.
  • Explain diabetes in simple language.

Important design choice

The medication and interaction database is deliberately small and educational. Production medical software should use validated clinical data sources, governance, audit trails, clinician review, privacy controls, security testing, and jurisdiction-specific compliance.

推荐服务器

Baidu Map

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。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

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。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

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。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

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。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

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。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

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。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

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。

官方
精选