连接医疗AI与现实世界，医院信息部门需懂一点MCP

来源：HIT专家网 作者：郑西川

医疗AI模型的高效运行，离不开与外部工具和数据的交互。MCP，即Model Context Protocol，是一种用于定义AI模型与外部工具或服务之间通信的协议。其旨在通过标准化的请求和响应格式，降低模型与工具之间的耦合度，提高交互效率。

MCP的出现源于AI应用的复杂性不断增加，单一的AI模型往往无法满足复杂任务的需求，需要借助外部工具和数据来增强其能力。例如，在企业级应用中，AI模型可能需要访问内部系统（如ERP、CRM）的数据，或者调用外部API来获取实时信息。MCP通过提供统一的接口，使得这些交互变得更加高效和安全。

MCP的核心功能

1.数据供给与工具接口

MCP核心功能是为AI模型提供外部数据和工具接口。通过MCP，AI模型可以访问各种数据源，如数据库、文件系统、API等，获取所需的信息。MCP也支持将AI模型的输出传递给外部工具，实现双向交互。这种数据供给和工具接口的功能，使得AI模型能够更好地融入现有的系统和流程，发挥其强大的计算和分析能力。

2.动态管理与扩展性

MCP支持动态加载和更新工具，具有很强的扩展性。开发者可以根据实际需求，随时添加或替换工具，无需对整个系统进行大规模的修改。这种动态管理能力使得MCP能够适应复杂多变的应用场景，满足不同业务的需求。

3.安全与隐私保护

在数据交互过程中，安全性和隐私保护至关重要。MCP通过采用加密传输、身份验证等技术，确保数据的安全性。MCP还支持本地部署，企业可以在自己的服务器上运行MCP服务器，实现“数据不出域”的智能分析。这对于涉及敏感信息行业，如金融、医疗等，具有重要意义。

MCP与Agent的关系

MCP和Agent是人工智能领域中两个密切相关但又有区别的概念。Agent（智能体）是具备自主决策能力的AI实体，能够感知环境、理解用户需求，并主动规划任务执行步骤。MCP则是通信协议，专注于为Agent提供外部数据和工具接口。在实际应用中，Agent会利用MCP来与外部工具进行交互，二者相辅相成，共同推动AI系统发展应用。

例如，在智能客服系统中，Agent负责理解用户的问题并规划解决方案，MCP则负责调用外部数据库查询工具、订单处理系统等，获取所需信息并执行具体的操作。通过MCP，Agent能够高效地完成任务，为用户提供更好的服务。

MCP应用场景

1.软件编程辅助

在软件开发领域，MCP可以为AI模型提供代码编辑器、调试工具、版本控制系统等接口，实现智能代码补全、实时代码审查、交互式调试建议等功能。例如，Cursor编辑器通过连接Postgres MCP服务器，开发者可以直接在代码界面执行SQL查询，提高开发效率。

2.业务流程自动化

企业级应用中，MCP可以连接ERP、CRM、RPA等系统，实现订单处理、库存管理、表单填写等流程的自动化，MCP还可以用于数据安全与合规管理，满足金融、医疗等行业的严格要求。

3.内容创作审核

在内容创作领域，MCP可以支持文本、语音、图像等多种模态的并行处理。例如，ChatGPT结合Whisper（语音识别）和DALL·E（图像生成），通过MCP实现多模态任务的协同处理。在内容审核方面，MCP可以同时执行文本内容分析、图像识别和违规内容检测，提高审核效率和准确度。

4.数据分析处理

在数据分析领域，MCP可以整合来自多个来源的数据，为AI模型提供丰富的数据支持。例如，企业可以通过MCP连接数据库和数据分析工具，实现数据的实时分析和可视化。这种多源数据整合能力使得企业能够更全面地了解业务状况，做出更准确的决策。

5.医疗健康

在医疗领域，MCP应用前景广阔。例如，通过MCP协议融合X光与CT影像数据，优化3D打印模型，制造出与患者骨骼高度匹配的人工关节。此外，MCP还可以用于电子病历系统集成、医学影像分析、远程医疗与健康监测等场景，提高医疗服务的质量和效率。

MCP未来展望

随着人工智能技术不断发展，MCP作为连接AI模型与外部资源的通信协议，其重要性将日益凸显。未来，MCP有望在更多领域发挥作用，推动人工智能的广泛应用创新。

首先，在跨平台协作方面，MCP开放性将打破平台壁垒，用户可以在不同平台上与同一个AI助手交互。例如，用户可以在移动设备、桌面电脑、智能家居设备等多个平台无缝切换，享受一致智能体验。

其次，在行业特定解决方案方面，MCP将推动各行业数字化转型。例如，在医疗领域，MCP可以使AI助手与医疗设备、电子病历系统、医学影像分析工具等深度集成，为患者提供更加精准的医疗服务。

最后，在个人生产力提升方面，MCP将使AI助手更加智能个性化。通过与各种工具和服务集成，AI助手可以为用户提供更加高效的时间管理、信息检索、知识学习等功能，帮助人们应对复杂多变工作和生活需求。

【作者简介】

郑西川，上海交通大学附属第六人民医院计算机中心教授级高工。上海交通大学医学院生物医学工程专业硕士研究生导师，苏州大学放射医学与公共卫生学院生物医学工程专业硕士研究生导师。中国医院协会信息专业委员会（CHIMA）委员，中国医药信息学会（CMIA）委员，上海市医院协会信息管理专业委员会委员，中国医药信息学会上海分会常委，中国生物医药技术协会医药信息分会常委，《医疗卫生装备》杂志特约审稿专家。

研究方向：①基于PACS电子病历的临床信息共享；②HL7/XML电子转诊相关技术及应用研究；③区域临床信息共享及协同医疗信息技术研究；④数字化医院的相关标准及实现技术。近年来，先后承担上海市“十一五”重大科技项目、上海市科委自然科学基金项目、上海市经济信息委信息化专项基金以及院级课题多项。发表论文40余篇。

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