Model Context Protocol

Conecte o Raras ao seu assistente de IA

O Raras expõe seu grafo de conhecimento de doenças raras — o maior da América Latina — via Model Context Protocol (MCP). Ligue o Claude, o Cursor ou qualquer cliente MCP ao endpoint e o assistente passa a consultar 10.468 doenças, fenótipos HPO, genes, cobertura SUS, ensaios clínicos e 424 mil artigos científicos — sempre com identificadores rastreáveis (ORPHA, MONDO, HPO) e nunca inventando dados.

10.468

doenças raras

11.652

fenótipos HPO

424k

papers PubMed

ferramentas MCP

Conectar em 30 segundos — não precisa instalar nada nem ter senha:

No Claude (Desktop ou claude.ai): Settings → Connectors → Add custom connector
Cole esta URL: https://raras.org/api/mcp
Pronto. Pergunte: “O que é a doença de Fabry? Tem cobertura no SUS?”

No Claude Code, é um comando: claude mcp add --transport http raras https://raras.org/api/mcp

O que é

MCP é o padrão aberto que permite a assistentes de IA consultarem fontes externas de dados em tempo real. O endpoint do Raras usa transporte streamable HTTP (spec MCP 2025-11-25) e não exige instalar nada nem ter credenciais — basta apontar seu cliente para a URL abaixo.

Endpoint MCP (streamable HTTP)

https://raras.org/api/mcp

Disease Twin: uma doença, um agente

Cada uma das 10.468 doenças é um gêmeo digital endereçável — um recurso MCP com URI própria. Um agente pode carregar a doença inteira por referência, sem precisar buscá-la primeiro:

Recursos MCP por doença (ex.: ORPHA:586 — Fibrose cística)

disease://586            # ficha completa do gêmeo digital
disease://586/sus        # cobertura SUS (CEAF, SIGTAP, triagem neonatal)
disease://586/trials     # ensaios clínicos ativos
disease://586/evidence   # proveniência: fontes de autoridade + verificação + PMIDs

Para focar o assistente em uma única doença — como se fosse um agente dedicado àquela condição — use o prompt disease_twin (no Claude, aparece em / após conectar). Ele restringe as respostas àquela doença, sempre com fontes, nunca diagnosticando:

Prompt disease_twin

disease_twin(orphaCode: "586")
→ "Você é o Disease Twin da Fibrose cística (ORPHA:586)…"

É o melhor dos dois mundos: uma conexão MCP que vira o gêmeo digital de qualquer uma das 10.468 doenças — sem instalar 10 mil skills.

Claude — Desktop & claude.ai

Conector remoto (recomendado)

No Claude Desktop ou em claude.ai, abra Settings → Connectors → Add custom connector e cole a URL do endpoint:

https://raras.org/api/mcp

Via arquivo de configuração

Alternativamente, edite claude_desktop_config.json e use a ponte mcp-remote para o transporte streamable HTTP:

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "raras": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://raras.org/api/mcp"]
    }
  }
}

Cursor

Adicione ao ~/.cursor/mcp.json (global) ou .cursor/mcp.json (por projeto):

.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "raras": {
      "url": "https://raras.org/api/mcp"
    }
  }
}

Qualquer cliente MCP

Qualquer cliente compatível com MCP streamable HTTP pode conectar apontando para o endpoint. Para testar o handshake manualmente, faça um POST JSON-RPC 2.0:

Teste rápido (curl)

curl -X POST https://raras.org/api/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}'

Um GET em https://raras.org/api/mcp retorna a lista de ferramentas e os metadados do servidor em JSON.

Ferramentas disponíveis

Ferramenta	O que faz
`search_diseases`	Busca full-text em 10.468 doenças raras (PT/EN), com filtros SUS e ensaios.
`get_disease_detail`	Ficha completa: fenótipos HPO, genes, descrição clínica em PT, SUS, trials.
`find_diseases_by_phenotypes`	Diagnóstico diferencial: recebe IDs HPO e ranqueia doenças por match.
`search_phenotypes`	Lookup do HPO em PT/EN — retorna os IDs HP: para usar na busca por fenótipos.
`get_sus_coverage`	Cobertura SUS: medicamentos CEAF, procedimentos SIGTAP, triagem neonatal (PNTN).
`find_reference_centers`	Centros de referência por doença e/ou UF, com código CNES.
`find_active_trials`	Ensaios clínicos ativos (ClinicalTrials.gov), com filtro Brasil.
`find_similar_diseases`	Doenças semelhantes via similaridade vetorial de embeddings (semântica).
`find_phenotypically_similar`	Doenças com perfil de fenótipos HPO semelhante (simGIC) — explicável pelo nº de fenótipos em comum.
`find_communities`	Comunidades de pacientes (rede FEBRARARAS) ligadas a uma doença.
`get_graph_stats`	Métricas do grafo: contagens de doenças, fenótipos, genes, trials.
`search_papers_semantic`	Busca semântica sobre 424 mil papers do PubMed.
`find_papers_for_disease`	Literatura relacionada a uma doença, por embeddings.
`analyze_clinical_case`	Caso clínico → doenças candidatas + literatura relevante em uma chamada.
`get_schema`	Labels e tipos de relação do subgrafo público — orienta consultas.
`get_evidence`	Proveniência: cross-references de autoridade (Orphanet/MONDO/OMIM/MeSH/GARD/UMLS) + verificação + PMIDs.

O que você pode perguntar

Depois de conectar, experimente pedir ao seu assistente:

“Quais doenças raras combinam com convulsões e atraso de desenvolvimento?”
“A Doença de Fabry tem cobertura no SUS? Quais medicamentos CEAF?”
“Centros de referência para mucopolissacaridose em São Paulo.”
“Ensaios clínicos ativos no Brasil para atrofia muscular espinhal.”
“Papers recentes sobre terapia gênica para distrofia de Duchenne.”

Segurança & licença

O Raras é uma fonte de informação — nunca diagnostica nem prescreve. As respostas são informativas e não substituem avaliação médica. Toda informação é rastreável até fontes oficiais (Orphanet, HPO, MONDO, DATASUS) e o grafo é mantido auditável pelo Disease Twin.

Dados sob licença CC-BY-4.0 (atribuição por partição — veja licença e a documentação para desenvolvedores para SPARQL, GraphQL, RDF e endpoints GA4GH).