关键字
MCP,集成平台,AI
引言：近期，HIT专家网发布了郑西川主任的文章《连接医疗AI与现实世界，医院信息部门需懂一点MCP》，引发了行业内对AI与传统业务系统协作机制的广泛讨论。当医疗AI从技术热潮走向临床落地，构建业务可理解、系统可协同的AI与HIT数据资产融合对接机制，将成为医疗行业AI的“投入-产出”达到或超过预期价值的关键一环。
本文尝试从技术演进视角出发，探讨MCP（Model Context Protocol）加持下的集成平台，如何能让AI在医院本地化应用构建更加简单高效且更具可及性。
什么是MCP：一种面向语义与上下文的模型调度协议
MCP，全称Model Context Protocol，本质上是一种用于大语言模型（LLM）与外部服务之间进行语义交互的协调协议, 通过引入标准化的工具描述语言和上下文解析机制，让模型“理解”可用工具、“推理”使用条件，并“选择”合适的处理方式，从而使LLM在安全可控、权限策略约束下调用系统资源时，具备一定的自适应与调度能力。目前MCP已逐渐成为LLM与外部环境之间操作协议的事实标准。
图：MCP如何连接AI应用工具
我们为何需要MCP?
传统 AI 模型如同孤岛，被困在静态训练数据中，难以访问医院内部系统、临床文件或实时信息，导致应用难以落地。为此，医疗机构希望通过调用外部模型和AI应用工具，实现动态数据交互。
然而，这一过程面临两大难点：
1. 数据分散，标准不统一，获取难度大：AI 大模型既要接入外部科研、公共卫生和诊疗信息，也要读取院内各类系统的数据。由于不同来源的数据标准不统一，数据质量往往参差不齐、分散无序，常常导致 AI 应用落地效果难以达到预期。
2. AI大模型同各系统打通复杂繁琐：AI大模型在对接外部应用时，需要投入大量研发成本，并且难以在不同项目间复用，开发复杂繁琐成本高。
而MCP提供的统一的模型上下文组织与调用机制，打破AI大模型接入与协作的技术壁垒，能有效解决系统对接复杂，难以复用的问题。
当集成平台遇到MCP：释放AI生产力的无限潜力
集成平台具有强大的集成能力，同时可以对外将HIT数据资产通过API服务的方式统一发布，解决了数据碎片化、获取难、管理繁等问题，而MCP协议的引入，则为集成平台提供了同LLM交互的标准框架，原有APIs无需调整即可快速转换为模型可识别的“工具集”，为LLM提供所需的现实数据。
例如，当临床管理人员在对话界面输入：“请统计本周骨科门诊患者的年龄分布，并生成表格，通过邮件发送至 xxx@xxx.com”时，LLM需要调用“获取门诊患者信息工具”、“制表工具”、“邮件发送工具”，实现数据查询、统计分析、表格生成和邮件分发的操作。
无MCP时的流程示意图
在没有 MCP 协议的情况下，LLM如需获取现实数据或调用服务，需研发人员预先编辑好对应的服务接口，并通过工作流方式提前预制好。这种方式开发周期长、投入大、灵活性低，且后续升级维护困难。
有MCP时的流程示意图
而在支持 MCP 协议的集成平台上构建 AI 应用时，开发者能够直接复用现有 API 接口。利用 MCP 协议的图形化能力，快速构建 AI 工具。随后，AI 应用能够自主分析任务需求，判断并调用可能需要的工具。这种方式大幅降低了开发难度与周期，同时显著提升了接口服务的质量、实时性、安全可靠性以及可维护性。
结语：集成平台实现“双向MCP”的价值跃迁
MCP与集成平台的深度融合，不仅是让LLM基于MCP和集成平台调用HIT数据资产，平台本身也能借助 AI 能力，自动生成接口、优化流程、预测异常，实现“外部AI借助平台调用数据资产 + 平台自身调用AI助力开发”的双向能力。这将彻底释放AI生产力，重塑医疗集成体验。我们也会在之后的文章中对此进行详细介绍，敬请期待。
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