Mimic MCP Server

🚀 Azure Database for PostgreSQL を基にした MCP サーバ × MIMIC-IV

このプロジェクトは、Azure Database for PostgreSQL 上にデプロイされた Model Context Protocol (MCP) Server が、大規模な臨床分析において直接 SQL と同等またはそれ以上のパフォーマンスを発揮し、開発者の作業量を削減できるかどうかを評価することを目的としています。

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、Azure Database for PostgreSQL 上で動作する MCP サーバの性能を評価するためのものです。以下の手順に従って、セットアップと実行を行うことができます。

✨ 主な機能

• 大規模な臨床データセット（MIMIC-IV）に対する分析性能を評価。
• 直接 SQL と MCP サーバを比較し、開発者の作業量削減を目指す。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.10+
• Node 18+（オプション、追加の MCP ツール用）
• Azure Database for PostgreSQL – Flexible Server（標準 D4s v5 以上）
• MIMIC-IV の認証情報とデータダウンロード権限

# 核心ライブラリ
pip install psycopg[binary] rich click pandas matplotlib
# ベンチマーク
pip install httpx pytest pytest‑benchmark
# MCP サーバ
pip install mcp[cli] azure-identity azure-mgmt-postgresqlflexibleservers

データセットのロード

cd data-loading
psql "$PGURI" -f 00_create_mimiciv_note_schema.sql
psql "$PGURI" -f 01_create_emar_tables.sql
python 02_bulk_copy.py --csv-root /path/to/mimic-iv

標準 D4s での推定ロード時間：約 45 分（72 GB、1170 万行のノート + 8700 万行の EMAR）。

💻 使用例

基本的な使用法

MCP サーバの起動

cd mcp-server
python azure_postgresql_mcp.py

環境変数 (PGHOST, PGUSER, PGPASSWORD, PGDATABASE) は、設定する必要があります。

直接 SQL の実行

python benchmarks/run_sql.py --query count_emar_detail

出力例：

count=87,371,064 elapsed=101550.2 ms

MCP サーバの実行

python benchmarks/run_mcp.py --query count_emar_detail

出力例：

count=87,371,064 elapsed=101550.2 ms

📚 ドキュメント

問題の説明

臨床データセット（MIMIC-IV など）は数千万行と数百の属性を含んでいます。このような大規模なデータ操作に対して、生の SQL を記述して維持することはエラーが発生しやすく、非効率的です。

私たちは以下の問題を提起します： 「MCP に基づく抽象化によって、開発者の生産性を向上させ、同時に実行時の効率を維持（または向上）させることができるか？」

この問題に答えるために、同じワークロードで直接 SQL と MCP サーバ → PostgreSQL のパスを比較しました。

リポジトリの構成

.
├── mimic-postgres/          # スキーマの作成と MIMIC-IV CSV ファイルのインポート用のスクリプト
├── src/            # Azure PostgreSQL MCP のフォーク、環境設定付き
└── README.md              # このファイル

🔧 技術詳細

未来の予定

• Azure Database for PostgreSQL 上での MCP サーバの性能をさらに最適化する。
• MIMIC-IV データセットとの新しい統合方法を探索し、より複雑なクエリと分析をサポートする。
• MCP サーバの管理と監視を容易にするユーザーフレンドリーなインターフェースを開発する。

📄 ライセンス

プロジェクトのコードは [MIT License] に従い、データセットは [MIMIC-IV 使用条項] のもとで使用されます。引用については [関連文献] を参照してください。

🙏 謝辞

Microsoft Azure が提供する計算リソースと MIMIC-IV コミュニティのサポートに感謝します。