Открытый персональный AI-ассистент и Agent Harness: планирует задачи, запускает инструменты и навыки и сохраняет память в Web и IM-каналах.
thetahealth/mirobody
Локальный AI-движок для медицинских данных: приводит к единому формату результаты анализов, данные носимых устройств и генетические файлы, сохраняя ссылки на источники; есть MCP-сервер.
- Звёзды
- 1,382
- Форки
- 242
- Открытые issues
- 2
- Последний коммит
- вчера
Что это?
Mirobody собирает разрозненные медицинские данные: PDF-файлы и фотографии результатов анализов, экспорты Apple Health, данные Garmin, Oura и Whoop, а также генетические файлы 23andMe или VCF. Сервис сопоставляет названия анализов и единицы измерения со стандартными кодами. Движок офлайн объединяет разные названия одного анализа — например, A1c, HbA1c и Glycated Hemoglobin — под одним кодом LOINC и переводит единицы в UCUM. Для каждого показателя сохраняется ссылка на исходный файл и страницу.
Полную веб-версию приложения можно запустить в GitHub Codespaces, указав собственный API-ключ модели, или развернуть с помощью Docker. В профиле Docker можно запускать llama.cpp локально: приложение, записи и модели останутся на вашем компьютере, а API-ключ не понадобится. Также документирована нативная установка в Debian или Ubuntu.
Пакет можно использовать отдельно через pip для сопоставления названий и единиц измерения. Кроме того, приложение предоставляет семь MCP-инструментов, с помощью которых агенты вроде Claude Code, Codex или Cursor могут обращаться к медицинской карте вошедшего пользователя.
Ключевые возможности
- 01Офлайн сопоставляет названия лабораторных анализов на разных языках с кодами LOINC.
- 02Переводит единицы в UCUM и проверяет их размерность.
- 03Импортирует PDF-файлы, фотографии, таблицы и экспорты Apple Health в единую историю.
- 04Для каждого показателя сохраняет ссылку на исходный файл и страницу.
- 05Работает полностью локально с Docker и llama.cpp без API-ключа модели.
- 06Предоставляет MCP-инструменты для запросов к медицинской карте вошедшего пользователя.
Сценарии использования
- Отслеживание одного показателя здоровья, например холестерина, по результатам из разных лабораторий.
- Объединение данных носимых устройств и генетических данных с медицинскими записями в приватном хранилище на собственном сервере.
- Предоставление агенту для программирования или чата структурированного доступа к личной медицинской карте через MCP.
- Стандартизация названий лабораторных анализов и единиц измерения в медицинском приложении или конвейере обработки данных с помощью Python-пакета.
Быстрый старт
- 1
Установите uv (см. руководство по установке uv), затем запустите resolver одной командой
uvx --python 3.12 mirobody resolve "LDL cholesterol" 血红蛋白 ヘモグロビン "Total Kolesterol" 血脂 - 2
Чтобы запустить приложение целиком локально с Docker, клонируйте репозиторий
git clone --depth 1 https://github.com/thetahealth/mirobody.git && cd mirobody - 3
Запустите локальный стек с Docker и профилем модели CPU
COMPOSE_PROFILES=local-cpu ./deploy.sh
Что важно знать
- Для локального запуска приложения целиком требуется около 16 ГБ памяти и подключение к сети для первой загрузки образов и весов модели.
- На локальном CPU ответы могут готовиться несколько минут; GPU не требуется, но с ним будет быстрее.
- Установка без Docker поддерживается только в Debian или Ubuntu; для ответов понадобится собственный API-ключ модели.
- При использовании codespace документы и вопросы отправляются выбранному вами поставщику модели.
Темы
Частые вопросы
- Что такое mirobody?
- Локальный AI-движок для медицинских данных: приводит к единому формату результаты анализов, данные носимых устройств и генетические файлы, сохраняя ссылки на источники; есть MCP-сервер. Mirobody собирает разрозненные медицинские данные: PDF-файлы и фотографии результатов анализов, экспорты Apple Health, данные Garmin, Oura и Whoop, а также генетические файлы 23andMe или VCF. Сервис сопоставляет названия анализов и единицы измерения со стандартными кодами. Движок офлайн объединяет разные названия одного анализа — например, A1c, HbA1c и Glycated Hemoglobin — под одним кодом LOINC и переводит единицы в UCUM. Для каждого показателя сохраняется ссылка на исходный файл и страницу.
- mirobody можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- mirobody распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- mirobody всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в mirobody — 19 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать mirobody?
- Отслеживание одного показателя здоровья, например холестерина, по результатам из разных лабораторий. Объединение данных носимых устройств и генетических данных с медицинскими записями в приватном хранилище на собственном сервере. Предоставление агенту для программирования или чата структурированного доступа к личной медицинской карте через MCP. Стандартизация названий лабораторных анализов и единиц измерения в медицинском приложении или конвейере обработки данных с помощью Python-пакета.
- Как установить mirobody?
- Установите uv (см. руководство по установке uv), затем запустите resolver одной командой: uvx --python 3.12 mirobody resolve "LDL cholesterol" 血红蛋白 ヘモグロビン "Total Kolesterol" 血脂 Чтобы запустить приложение целиком локально с Docker, клонируйте репозиторий: git clone --depth 1 https://github.com/thetahealth/mirobody.git && cd mirobody Запустите локальный стек с Docker и профилем модели CPU: COMPOSE_PROFILES=local-cpu ./deploy.sh
- Где скачать mirobody?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/thetahealth/mirobody
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Самостоятельно размещаемая система ответов на базе ИИ: ищет в интернете через SearxNG, указывает источники и работает с локальными LLM через Ollama или облачными провайдерами.
Официальный Python SDK для создания серверов и клиентов Model Context Protocol, связывающих LLM-приложения с инструментами, данными и промптами.
MCP-сервер предоставляет AI-ассистентам, например Claude и Cursor, документацию, свойства и операции узлов n8n, чтобы они могли создавать и проверять workflow.
Официальный TypeScript SDK для создания серверов и клиентов Model Context Protocol, которые предоставляют приложениям с LLM стандартизированный контекст.
MCP-сервер, который подключает AI-агентов к Exa для веб-поиска, получения содержимого страниц и многоэтапного исследования.