epitaxy

Federal drug shortages and recalls joined to the federal contracts that buy those drugs.

사용해야 할까요

품질 및 안전성

A
설명 품질
96%
스키마 완전성
65%
이름 품질
100%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~483토큰 (도구 정의)
~440 B일반적인 응답 크기
최소한의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.38%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "epitaxy": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "epitaxy-mcp"
      ]
    }
  }
}

실행 가능한 패키지

pypiepitaxy-mcp0.1.4stdio

원격 엔드포인트

https://drugs.crossgrain.xyz/v1/mcpstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (5)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟢get_data_freshness

Returns when the data was last activated, how many segments are live, and the state of the last run. Call this first when you need to know whether the data is fresh.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {}
}
🟢list_drug_shortages(status, generic_name, company_id, limit)

Current and resolved US drug shortages as reported by the FDA. Each row carries the generic name, the reporting company and its company_id. Filters: status, generic_name, company_id, limit.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "status": {
      "type": "string",
      "description": "for example Current or Resolved"
    },
    "generic_name": {
      "type": "string"
    },
    "company_id": {
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "type": "integer"
    }
  }
}
🟢list_drug_recalls(classification, company_id, limit)

FDA drug recalls and enforcement reports. Filters: classification (Class I, II, III), company_id, limit.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "classification": {
      "type": "string"
    },
    "company_id": {
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "type": "integer"
    }
  }
}
🟢list_federal_drug_contracts(agency, company_id, limit)

US federal contracts for drugs, product service code 6505, from USAspending. Filters: agency, company_id, limit.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "agency": {
      "type": "string"
    },
    "company_id": {
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "type": "integer"
    }
  }
}
🟢get_supplier_exposure(award_id, company_id, min_confidence, limit)

The join: a federal contract whose supplier has an FDA shortage or recall. Every row carries company_name, confidence (exact, probable or weak) and match_method. A cross source join is NEVER exact, because FDA and USAspending share no identifier. The claim is: this government supplier has an active FDA shortage or recall. It does NOT claim that this contract delivers that drug. Without a key you get exact and probable matches only, at most 20 rows, without the evidence field.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "award_id": {
      "type": "string",
      "description": "federal award identifier"
    },
    "company_id": {
      "type": "string"
    },
    "min_confidence": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "probable",
        "weak"
      ],
      "description": "weak needs a paid key"
    },
    "limit": {
      "type": "integer"
    }
  }
}

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