基于模型上下文协议（MCP）的可插拔式临床AI工具链Clinical DS研究（中）

4.2 Clinical Server 的实现细节

Clinical Server的完整代码已在附录中给出，此处我们对其关键部分进行深入解析。

# clinical_mcp_server.py (核心部分详解)# --- 2. 定义数据模型（Pydantic），用于强类型约束 ---classEvidence(BaseModel):source_id:str=Field(...,description="证据来源的唯一ID，如指南ID或文献DOI")# ... 其他字段classAgentOutput(BaseModel):summary:str=Field(...,description="对患者情况的总体概括")evidence:List[Evidence]=Field(...,description="支持上述分析的详细证据列表")# ... 其他字段# --- 3. 实现 Tools (核心工具) ---@mcp.tool()defphi_deidentify(text:str)->str:# ... 正则表达式脱敏逻辑returndeidentified_text@mcp.tool()defrag_retrieve(query:str,k:int=5)->List[Dict[str,Any]]:# ... 模拟向量检索逻辑returnresults[:k]@mcp.tool()defpolicy_check_output(...)->Dict[str,Any]:# ... 合规检查逻辑return{"ok":is_ok,...}@mcp.tool()defaudit_write(event:Dict[str,Any])->Dict[str,Any]:# ... 审计日志写入逻辑，增加时间戳和哈希AUDIT_LOG.append(event)return{"status":"ok",...}# --- 6. 核心编排：将原有Agent逻辑封装为Tool ---@mcp.tool()defclinical_run_agent(ctx:ClinicalContext)->Dict[str,Any]:""" 运行完整的临床决策支持流程，整合多个工具，并返回可审计的结果。 """# 1. 生成trace_id，用于贯穿整个流程的审计追踪trace_id=hashlib.sha256(f"{ctx.patient_id}-{datetime.utcnow().isoformat()}".encode()).hexdigest()[:16]# 2. RAG检索，将非结构化问题转化为可检索的查询query=f"{', '.join(ctx.problems)}