의료용 AI 에이전트를 위한 오픈소스 라이브러리 및 MCP 서버 'Open Medicine' 공개

작성자가 의료 AI 분야 개발자들의 MCP 서버 활용 경험과 추가가 필요한 계산기/가이드라인에 대한 의견을 묻고 있으며, 프로젝트의 실용성에 대해 긍정적인 관심이 이어지고 있다.

• 의료용 챗봇 개발 시 계산 로직은 반드시 LLM 외부의 코드(Python 등)로 처리하여 결정론적 결과를 보장해야 한다.
• 가이드라인 데이터는 단순 검색(RAG)보다 버전 관리된 구조화된 텍스트로 제공하는 것이 환각 방지에 효과적이다.

• 의료용 AI 에이전트의 신뢰성을 높이기 위해 LLM의 추론 대신 Python 기반의 결정론적 계산 도구를 사용해야 한다.
• MCP(Model Context Protocol) 서버를 활용하여 에이전트가 외부 도구와 검증된 데이터 소스에 표준화된 방식으로 접근할 수 있다.
• Pydantic을 통한 데이터 유효성 검사와 논문 DOI 제공으로 의료 데이터 처리의 정확성과 투명성을 강화했다.