AI导哈

医疗AI代理工作流系统

一个基于FastAPI和Streamlit的医疗AI代理工作流系统，集成多种通讯渠道和AI技术，用于管理医疗预约提醒、随访呼叫和账单更新等任务。

  • by adrija26sg
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 adrija26sg/mcp-server-for-doctoralliance

使用说明

代理博士联盟

专注于医疗保健的AI代理仪表板和MCP服务器

该存储库包含一个与Streamlit仪表板配对的模型上下文协议（MCP）FastAPI服务器，旨在编排人工智能驱动的医疗工作流程（预约提醒、跟进电话、账单更新）。它集成了：

  • 双子座/CrewAI 用于生成AI响应
  • SendGrid （通过单一发件人）用于出站电子邮件
  • 提里奥 （测试或直播）用于出站短信
  • Gmail API 用于入站电子邮件监控
  • **WebSocket**用于实时弹出通知

流程图

序列图

存储库结构

adrija-crewai-agent/
├── .env.example       # Template for environment variables
├── requirements.txt   # Python dependencies
└── src/
    └── doctoralliance_agent/
        ├── __init__.py
        ├── server.py         # FastAPI MCP endpoints
        ├── streamlit_app.py  # Streamlit UI
        ├── crew.py           # Optional CrewAI kickoff script
        ├── persona_resolver.py
        ├── data_fetcher.py
        ├── summary_builder.py
        ├── vault.py
        ├── agents/
        │   ├── __init__.py
        │   ├── prompt_builder.py
        │   └── gemini_agent.py
        ├── delivery/
        │   ├── __init__.py
        │   ├── channel_selector.py
        │   ├── email.py
        │   ├── sms_gateway.py
        │   ├── popup.py
        │   └── logger.py
        ├── escalation/
        │   ├── __init__.py
        │   ├── reminder_scheduler.py
        │   └── retry_agent.py
        └── gmail/
            ├── __init__.py
            ├── gmail_agent.py
            ├── nlp_parser.py
            └── response_handler.py

快速启动

1.克隆仓库

git clone https://github.com/your-org/adrija-crewai-agent.git
cd mcp-server-for-doctoralliance

2.环境变量

复制 .env.example 向 .env 并填写您的凭据：

# Windows PowerShell
Copy-Item .env.example .env
# Linux/macOS
cp .env.example .env

编辑 .env:

FASTAPI_HOST=0.0.0.0
FASTAPI_PORT=8000

# Gemini/CrewAI
GEMINI_API_KEY=sk-...

GEMINI_MODEL=gemini-2.0-flash-001


# SendGrid (Single Sender)
SENDGRID_API_KEY=SG-...
FROM_EMAIL=your_verified@domain.com

# Twilio (for SMS testing)
TWILIO_ACCOUNT_SID=AC...
TWILIO_AUTH_TOKEN=...
TWILIO_FROM_NUMBER=+15005550006

# Gmail (optional)
GMAIL_CREDENTIALS_PATH=./credentials.json

# WebSocket (optional)
WS_URL=ws://localhost:6789

放置您的 credentials.json （Gmail OAuth）旁边 .env 如果使用入站电子邮件。

3.安装依赖项

python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\Activate.ps1
# macOS/Linux
source venv/bin/activate

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

4.运行MCP服务器

uvicorn doctoralliance_agent.server:app \
  --reload --host $FASTAPI_HOST --port $FASTAPI_PORT \
  --app-dir src

5.启动Streamlit用户界面

streamlit run src/doctoralliance_agent/streamlit_app.py

访问 http://localhost:8501 在您的浏览器中。

MCP端点

  1. 发布 /mcp/retrieve

    • 身体: { "event_type": "appointment_reminder" }
    • 响应: { "persona": "...", "context": { ... } }

  2. 发布 /mcp/plan

    • 身体：输出 /retrieve
    • 响应: { "persona": "...", "summary": "..." }

  3. 发布 /mcp/generate

    • 身体：输出 /plan
    • 响应: { "persona": "...", "response": "..." }

  4. 发布 /mcp/respond

    • 身体: { "event_type":"...", "response":"...", "context":{...} }
    • 响应：交付结果JSON

定制

  • 角色解析器 (persona_resolver.py)：将事件映射到角色
  • 金库 (vault.py)：拦截EHR/Billing/HHA呼叫
  • 快速构建器 (agents/prompt_builder.py)：特定于角色的说明
  • GeminiAgent (agents/gemini_agent.py)：与CrewAI/Gemini集成
  • 交付渠道 (delivery/)：电子邮件、短信、弹出窗口
  • 升级 (escalation/)：重试和提醒
  • Gmail监听器 (gmail/)：解析入站回复

测试

  • 使用 调用RestMethod 在PowerShell中进行快速API测试
  • 使用 test_sms.py 和 test_email.py 隔离信道测试脚本

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