ACLM Lab Interpreter
Interpret lab values against ACLM-optimized ranges. Returns deprescription signals.
使うべきか
品質と安全性
B
検出事項（1）
- LOWTool 'interpret_labs' description lacks action verbinterpret_labs 内
ツール定義とプロトコルへの準拠に関する自動分析に基づいています。
コンテキストコスト
~288トークン数（ツール定義）
~755 B一般的なレスポンスサイズ
注意への影響は最小限（128k コンテキストの 0.22%）
これは、サーバーのツールがモデルのコンテキストに読み込まれるたびに消費されるおおよそのトークン数です。数が多いほど、ほかのタスクに使える注意が減ります。
インストール
ワンクリックインストール
これを `claude_desktop_config.json` ファイルに追加してください:
{
"mcpServers": {
"aclm-lab-interpreter": {
"url": "https://web-production-ae61.up.railway.app/mcp/aclm-lab-interpreter"
}
}
}リモートエンドポイント
https://web-production-ae61.up.railway.app/mcp/aclm-lab-interpreterstreamable-httpできること
ツール一覧
ツール（2）
🟢 読み取り専用🟡 書き込み🔴 削除⚪ 不明
🟢interpret_labs(lab_values, current_medications, health_goals)
Interpret a panel of lab values against ACLM-optimized reference ranges. Returns risk classification per marker, lifestyle interventions, and medication deprescription signals.
入力スキーマ
{
"type": "object",
"properties": {
"lab_values": {
"type": "object",
"description": "Key-value pairs of biomarker names and values. Common keys: hba1c, fasting_glucose, fasting_insulin, ldl, hdl, triglycerides, apob, lp_a, hscrp, vitamin_d, b12, ferritin, tsh, free_t4, free_t3."
},
"current_medications": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"health_goals": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
}
},
"required": [
"lab_values"
]
}🟢marker_reference(marker)
Look up the ACLM-optimized reference range and lifestyle intervention plan for a single biomarker (e.g., apob, lp_a, hscrp, hba1c, fasting_insulin, vitamin_d).
入力スキーマ
{
"type": "object",
"properties": {
"marker": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"marker"
]
}コミュニティ
エビデンス
最近の観測
検証済みバージョンは記録されていませんツール 2 件
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