Develop MCP Servers for automate the work processes of the Clinical Data Manager.
Project description
Clinical Data Management MCP Server
이 프로젝트는 Clinical Data Manager(CDM)의 업무 프로세스 자동화를 위한 통합 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. 엑셀 비교 엔진, 구글 캘린더 연동 등 다양한 도메인별 모듈을 하나의 서버 인터페이스(server.py)를 통해 제공하여 Gemini 에이전트가 CDM 업무를 지능적으로 수행할 수 있도록 돕습니다.
프로젝트 구조
MCPs/ ├── modules/ # 도메인별 핵심 로직 (Engines) │ ├── init.py │ ├── excel_compare.py # 엑셀 시트 및 DB Spec 비교 엔진 │ └── calendar_maker.py # 엑셀 타임라인 파싱 및 구글 캘린더 업로드용 CSV 생성 ├── server.py # 통합 MCP 서버 엔트리포인트 (Master Gateway) ├── pyproject.toml # 프로젝트 메타데이터 및 의존성 관리 (uv) └── README.md # 프로젝트 통합 가이드
시작하기
1. 환경 설정 (uv 사용)
이 프로젝트는 파이썬 3.13 및 고성능 패키지 관리자인 uv를 사용합니다. 별도의 파이썬 설치 없이 uv만으로 모든 환경을 구축할 수 있습니다.
의존성 설치 및 가상 환경(.venv) 생성
uv sync
2. Gemini CLI 서버 등록
Gemini CLI가 현재 프로젝트의 가상 환경을 정확히 인식하고 도구를 발견(Discovery)할 수 있도록 등록합니다. 프로젝트 루트에서 다음 명령어를 실행하세요.
cdm-server라는 식별자로 통합 서버 등록
gemini mcp add cdm-server "uv run server.py" --scope project
- uv run server.py: 프로젝트 내 .venv를 자동으로 찾아 서버를 실행합니다.
- --scope project: 설정 파일을 현재 폴더(.gemini/settings.json)에 생성하여 프로젝트 독립성을 유지합니다.
디버그용 Inspector 모드
uv run mcp dev server.py
서버 직접 실행
uv run server.py
3. 등록 확인
등록된 서버의 상태와 사용 가능한 도구 목록을 확인합니다.
CLI 명령어
gemini mcp list
또는 대화 중(Interactive Mode)
/mcp list
포함된 도구 (Tools)
Excel & DB Spec Engine (modules/excel_compare.py)
- compare_excel_sheet: 두 엑셀 파일의 특정 시트를 비교하여 차이점(추가, 삭제, 수정)을 분석하고 리포트(
comparison_result.xlsx)를 생성합니다. (PK 컬럼 지정 필요) - compare_db_spec: CDM 전용 DB Spec 양식 워크북 전체를 비교합니다. 헤더 위치를 자동으로 인식하며, Revision History 시트를 자동 업데이트합니다.
Calendar Maker (modules/calendar_maker.py)
- make_google_calendar_csv: 엑셀(Timeline/Schedule)에서 추출한 주요 일정을 구글 캘린더 업로드용 CSV 형식으로 변환합니다. 변환된 파일은 구글 캘린더에서 '설정 > 가져오기/내보내기'를 통해 즉시 등록할 수 있습니다.
사용 예시
서버가 성공적으로 연결되면 Gemini CLI 대화창에서 다음과 같이 자연어로 요청할 수 있습니다:
"이전 버전 DB Spec이랑 이번 버전을 비교해서 차이점 리포트 만들어줘. 그리고 Timeline 시트에서 일정들을 추출해서 구글 캘린더 업로드용 CSV 파일로 만들어줘."
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File details
Details for the file cdm_mcp_server-0.1.0-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: cdm_mcp_server-0.1.0-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 9.5 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: uv/0.8.4
File hashes
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