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io.github.rarasAI/raras

io.github.rarasAI/raras · v0.2.0

Measured by MCP Station

Description written by the publisher, not verified

Disease Twin — Brazil's rare-disease knowledge graph (10,468) over MCP. Source-grounded, PT-BR.

Connect

claude mcp add --transport http raras https://raras.org/api/mcp

{
  "mcpServers": {
    "raras": {
      "url": "https://raras.org/api/mcp"
    }
  }
}

Tools as reported by the server

• search_diseases
  Full-text search em 10.468 doenças raras. Suporta filtros SUS/trials.
• get_disease_detail
  Fenótipos HPO, genes, SUS, trials, descrição clínica em PT.
• find_diseases_by_phenotypes
  Match por IDs HPO. Use para diagnóstico diferencial.
• search_phenotypes
  Lookup HPO em PT-BR (encoder Araras-HPO-Brasil + léxico leigo) ou EN (vocabulário HPO). Retorna IDs HP: com estado de asserção: termo NEGADO ("nunca desmaiei") NÃO vira fenótipo. Outros idiomas não são cobertos. Limite de taxa: use poucas chamadas por minuto (429 = espere).
• get_sus_coverage
  CEAF, SIGTAP, PNTN, nível de integração.
• find_reference_centers
  Centros por doença e/ou UF, com CNES.
• find_active_trials
  Trials ativos com filtro Brazil.
• find_similar_diseases
  Vector similarity via embeddings SOTA.
• find_phenotypically_similar
  Doenças com perfil de fenótipos HPO semelhante (simGIC pré-computado, explicável: nº de fenótipos em comum). Complementa find_similar_diseases (semântico).
• get_graph_stats
  Contagens e métricas do dataset.
• search_papers_semantic
  Busca vetorial sobre 424k papers do PubMed. Use caso clínico, pergunta ou conjunto de sintomas.
• find_papers_for_disease
  Literatura relacionada a uma doença via embeddings (:SEMANTIC_MATCH, fallback vetorial).
• analyze_clinical_case
  Caso clínico → doenças candidatas + literatura relevante em 1 chamada. Apenas informativo, nunca diagnóstico.
• get_schema
  Node labels, relationship types e property keys do grafo. Use antes de cypher_query.
• explain_relation
  Raciocínio fundamentado sobre o grafo: dada uma pergunta (ex.: "por que o gene X se associa à doença Y?", "como a droga Z se relaciona a esta doença?"), retorna caminhos de evidência multi-hop (doença↔gene↔via↔droga↔fenótipo) com proveniência citável. Se não houver caminho no grafo, recusa — nunca i
• get_literature_relations
  Relações tipadas extraídas da literatura biomédica (associate/treat/cause/inhibit/stimulate/prevent) entre a doença e genes/fármacos, com nº de publicações como proveniência. Filtrável por predicado.
• get_hypotheses
  Candidatos a reposicionamento de fármacos gerados por associação de genes (guilt-by-association): drogas que tratam outras doenças que compartilham genes com esta. HIPÓTESES para investigação, NUNCA recomendações clínicas — cada uma rastreável (via gene X, da doença Y).
• get_research_log
  Registro cronológico do que o agente autônomo fez por esta doença: autoria, mineração de literatura, evidência genética, verificação, prospecção de fontes, recomputação de relações. Prova de que o gêmeo digital estuda a doença continuamente.
• get_recent_updates
  Doenças cujo gêmeo digital ganhou evidência nova (autoria, PubTator3, Open Targets, verificação) nos últimos N dias. Faça polling para acompanhar mudanças (substituto stateless de subscriptions).
• get_evidence
  Cross-references de autoridade (Orphanet, MONDO, OMIM, MeSH, GARD, UMLS), status de verificação e PMIDs de uma doença. A base da regra "nunca inventar".

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