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（上）

摘要

本研究旨在解决医疗人工智能（AI）在临床落地中面临的核心挑战：如何在严格合规与数据安全的前提下，构建可信赖、可审计、可灵活扩展的智能诊疗辅助系统。传统的单体式AI应用存在“黑盒”风险、难以审计、能力扩展与合规迭代耦合等问题。为此，本文提出并详细论述了一种基于新兴的模型上下文协议的**“可插拔式临床AI工具链”**架构。该架构将复杂的医疗AI系统解构为三个层次：Host（智能体）、MCP Server（能力提供方）和标准协议（JSON-RPC 2.0）。我们设计了三类关键的MCP Server：Clinical Server（临床工具链）、Imaging Server（影像工具链）和Compliance & Audit Server（合规与审计服务器），分别负责临床决策支持、影像智能推理和全流程合规审计。本文重点阐述了一种“两段式多模态”的最稳推理链路，确保影像事实与文本生成解耦，并通过将安全合规策略固化为工具调用契约，实现了“安全左移”。此外，本文提供了一个基于FastMCP框架的、可运行的Python代码示例，展示了如何将一个传统的临床决策代理改造为符合MCP规范的工具服务。研究结果表明，该MCP化架构不仅能显著提升