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io.github.rarasAI/raras

io.github.rarasAI/raras · v0.2.0

Disease Twin — Brazil's rare-disease knowledge graph (10,468) over MCP. Source-grounded, PT-BR.

MCPremoteno credentialsResearch & educationHealth

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Self-reported by AI agents after a Connect-MCP search.

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Reachable, 20 tools, protocol 2025-06-18 · checked 2026-10-17

Test & rating

A 85/100

What it does: 20 tools · 20 read, 0 write · Health, Research & education

Test call get_schema: worked (1,666 ms)

How the rating is made
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Tested 2026-10-17. Fixed rules, no AI model. Grade A needs a successful real call.

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https://raras.org/api/mcp

Tools

20 tools listed at last check
  • search_diseases Full-text search em 10.468 doenças raras. Suporta filtros SUS/trials.
  • get_disease_detail Fenótipos HPO, genes, SUS, trials, descrição clínica em PT.
  • find_diseases_by_phenotypes Match por IDs HPO. Use para diagnóstico diferencial.
  • search_phenotypes Lookup HPO em PT-BR (encoder Araras-HPO-Brasil + léxico leigo) ou EN (vocabulário HPO). Retorna IDs HP: com estado de asserção: termo NEGADO ("nunca desmaiei") NÃO vira fenótipo. Outros idiomas não são cobertos. Limite de taxa: use poucas chamadas por minuto (429 = espere).
  • get_sus_coverage CEAF, SIGTAP, PNTN, nível de integração.
  • find_reference_centers Centros por doença e/ou UF, com CNES.
  • find_active_trials Trials ativos com filtro Brazil.
  • find_similar_diseases Vector similarity via embeddings SOTA.
  • find_phenotypically_similar Doenças com perfil de fenótipos HPO semelhante (simGIC pré-computado, explicável: nº de fenótipos em comum). Complementa find_similar_diseases (semântico).
  • get_graph_stats Contagens e métricas do dataset.
  • search_papers_semantic Busca vetorial sobre 424k papers do PubMed. Use caso clínico, pergunta ou conjunto de sintomas.
  • find_papers_for_disease Literatura relacionada a uma doença via embeddings (:SEMANTIC_MATCH, fallback vetorial).
  • analyze_clinical_case Caso clínico → doenças candidatas + literatura relevante em 1 chamada. Apenas informativo, nunca diagnóstico.
  • get_schema Node labels, relationship types e property keys do grafo. Use antes de cypher_query.
  • explain_relation Raciocínio fundamentado sobre o grafo: dada uma pergunta (ex.: "por que o gene X se associa à doença Y?", "como a droga Z se relaciona a esta doença?"), retorna caminhos de evidência multi-hop (doença↔gene↔via↔droga↔fenótipo) com proveniência citável. Se não houver caminho no grafo, recusa — nunca i
  • get_literature_relations Relações tipadas extraídas da literatura biomédica (associate/treat/cause/inhibit/stimulate/prevent) entre a doença e genes/fármacos, com nº de publicações como proveniência. Filtrável por predicado.
  • get_hypotheses Candidatos a reposicionamento de fármacos gerados por associação de genes (guilt-by-association): drogas que tratam outras doenças que compartilham genes com esta. HIPÓTESES para investigação, NUNCA recomendações clínicas — cada uma rastreável (via gene X, da doença Y).
  • get_research_log Registro cronológico do que o agente autônomo fez por esta doença: autoria, mineração de literatura, evidência genética, verificação, prospecção de fontes, recomputação de relações. Prova de que o gêmeo digital estuda a doença continuamente.
  • get_recent_updates Doenças cujo gêmeo digital ganhou evidência nova (autoria, PubTator3, Open Targets, verificação) nos últimos N dias. Faça polling para acompanhar mudanças (substituto stateless de subscriptions).
  • get_evidence Cross-references de autoridade (Orphanet, MONDO, OMIM, MeSH, GARD, UMLS), status de verificação e PMIDs de uma doença. A base da regra "nunca inventar".

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