适合谁
- 需要把异构化验单与可穿戴数据标准化的开发者或医疗数据团队
- 希望自托管、以 Apache-2.0 开源、面向 FHIR 的健康数据栈的团队
- 把健康数据工具接入 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cursor）的用户
- 需要在无网络、无密钥环境下做离线术语与单位解析的场景
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Mirobody 是一个以 Apache-2.0 开源的 AI 原生健康数据引擎，把化验单、可穿戴与基因组数据统一为 LOINC 编码、UCUM 归一化、FHIR 友好的格式，并以 MCP 形式向 Claude Desktop、Cursor 或自建智能体提供智能体工具。它面向需要自托管、标准化健康数据的开发者与团队，并不适合只想用云端即开即用产品、或期望本地 GPU 推理的用户。使用时需注意健康数据的敏感性、照护圈共享授权、演示种子数据开关，以及文档内容会经托管模型提供方处理。
Mirobody 是一个 AI 原生的健康数据引擎，把化验单、可穿戴设备与基因组数据统一成 AI 可读的语言：LOINC 编码、UCUM 单位归一化、面向 FHIR。它分三个阶段工作：采集（3 个设备提供方、7 种文件格式、Apple Health 导入）、翻译（把任何读数解析为 LOINC · SNOMED CT · RxNorm 规范编码并归一化单位）、智能体（智能体通过虚拟文件系统阅读原始文档，并带图表与引用作答）。代码库内包含 440,961 个概念节点、22,044,110 条跨词表边、49,253 条多语言别名（中文 22,578 · 日语 16,809，以及德·西·法·韩·俄），并附带简体／繁体中文折叠表。解析器可离线运行，不需要密钥与网络；整个栈可通过 ./deploy.sh 自托管，并以 MCP 形式向 Claude Desktop、Cursor 或自建智能体提供每一项智能体工具（位于 /mcp，按用户授权）。项目以 Apache-2.0 许可开源，同时支撑面向消费者的健康产品 Theta Wellness。
安装接入
- 克隆仓库：git clone --depth 1 https://github.com/thetahealth/mirobody.git && cd mirobody
- 拉取大文件：git lfs install && git lfs pull（解析器所需的 LOINC 数据包）
- 运行 ./deploy.sh，启动 Postgres + pgvector、Redis、服务端与 worker，访问 http://localhost:18060
- 使用 [email protected]、验证码 111111 登录；如需自己的账号可调用 POST /password/register
- 在 .env 中填入一个托管模型 API 密钥（推荐 OPENROUTER_API_KEY，也可用 OpenAI、Anthropic、Google 或 DashScope），然后 docker compose restart；浏览种子数据无需密钥
- 在客户端（如 Claude Desktop、Cursor）中配置 MCP：所有智能体工具同时通过 /mcp 端点提供，按用户授权
选型与风险
不适合谁
- 希望开箱即用、无需自托管部署的纯云端用户
- 需要本地 GPU 推理的用户——本项目的推理依赖托管模型 API
- 不适合把本项目当作官方医疗诊断或持牌临床决策系统使用
- 不愿配置任何模型 API 密钥、但需要文档抽取与智能体问答的场景
所需权限
- 读取用户上传或导入的健康文档与设备数据（化验单、可穿戴、基因组）
- 访问用户健康记录，包括照护圈中他人共享的记录（按每行 health_access 字段授权）
- 调用托管模型提供方 API（密钥放在 .env 的 OPENROUTER_API_KEY 等变量中）
- 以 MCP 端点为客户端提供智能体工具，权限按用户授予
风险与副作用
- 健康数据属于高度敏感的个人信息，自托管部署若被未授权访问会直接泄露病历
- 照护圈共享：成员在被邀请后仍需自行在自己的行上开启 health_access，未校验该字段的路由应返回 403 而非交出记录
- 演示默认开启 SEED_DEMO_DATA，用于存放真实数据前应设为 false，否则可能混入合成数据
- 文档与照片会发送到所配置的托管模型提供方，仅扫描页会送至视觉模型，需评估数据出境与合规
- 项目自称非本地 LLM，若误以为全部离线，可能在无网络环境下失败
- 上游模型 API 密钥一旦写入 .env，需防止被提交或泄露
常见排障
- 解析结果为空或错误：运行 mirobody resolve "<术语>" 检查；类别型术语（如 血脂）会返回空而非猜测
- 同一名称在不同单位下返回不同 LOINC 编码：需同时传入数值与单位，使用 resolve_reading(name, value, unit)
- 启动失败：确认已执行 git lfs pull 以获得 LOINC 数据包，且 ./deploy.sh 已启动 Postgres、Redis、服务端与 worker
- 模型调用失败：检查 .env 中的密钥变量名是否与 config.llm.yaml 中的 api_key 一致，并 docker compose restart；shell export 不会传入容器
- 克隆体积过大：使用 --depth 1；如需提交 PR 则去掉该参数
- MCP 客户端未出现工具：确认部署可访问且工具端点 /mcp 已按用户授权，可参考 examples/07_claude_agent_sdk.py
使用场景
把化验单 PDF、图片、Excel、Word、PowerPoint 或文本解析为带数值与单位的指标读数
把多语言检验项目名称解析为 LOINC 编码，并把单位归一化为 UCUM
把 Apple Health 导出文件导入为统一格式的健康记录
让智能体在原始文档与传感器数据序列上推理，并给出图表与引用
在自托管部署中通过 MCP 把健康数据工具接入 Claude Desktop、Cursor 或自建智能体
支持客户端
Claude Desktop完整支持
Cursor完整支持