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This MCP server provides emotional support through a rule-based system that analyzes user messages for emotional patterns and returns structured responses with
This MCP server provides emotional support through a rule-based system that analyzes user messages for emotional patterns and returns structured responses with self-care suggestions. It acts as a conversational assistant with ethical limitations, avoiding clinical diagnoses while offering supportive guidance.
This repository is intended for sending the necessary materials to configure the mental health MCP.
Acesse o site oficial da Anthropic: https://claude.ai/download
Baixe a versão para Windows
Instale normalmente e abra o aplicativo
O Claude Desktop permite integrar ferramentas externas via MCP.
No Windows, o arquivo fica em:
C:\Users\SEU_USUARIO\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json
Se não existir, você pode criar o arquivo manualmente.
Abra o arquivo claude_desktop_config.json e adicione:
{
"mcpServers": {
"Mental Health MCP": {
"command": "node",
"args": ["C:\\caminho\\para\\seu\\projeto\\server.js"]
}
}
}
Substitua:
C:\\caminho\\para\\seu\\projeto\\server.js
pelo caminho real onde está o arquivo server.js.
Antes de usar no Claude, é necessário iniciar:
No terminal:
cd mental_health_mcp
source venv/bin/activate # ou venv\Scripts\activate no Windows
uvicorn main:app --reload
ngrok http 8000
Copie a URL gerada (exemplo: https://xxxx.ngrok-free.dev)
No arquivo server.js, atualize a URL da API:
const API_URL = "https://xxxx.ngrok-free.dev/chat";
node server.js
Este sistema foi projetado com limitações intencionais para evitar riscos éticos, não realizando diagnósticos ou recomendações clínicas.
Ele atua apenas como um assistente de apoio emocional e não substitui acompanhamento profissional.
Após esses passos, o Claude estará integrado ao seu servidor MCP e poderá utilizar sua API de apoio emocional.
Arquitetura desenvolvida:
O projeto é composto por três camadas principais:
A API foi desenvolvida utilizando o framework FastAPI e é responsável por:
Receber a mensagem do usuário
Processar o texto (normalização e análise)
Consultar a base de conhecimento (knowledge_base.py)
Identificar possíveis padrões emocionais
Retornar uma resposta estruturada com:
POST /chat
{
"message": "Não me sinto bem hoje"
}
{
"response": "Entendo. Você pode me contar um pouco mais sobre o que vem sentindo?\n\n[...]",
"risk_level": "low"
}
A lógica da API é baseada em regras e palavras-chave, garantindo previsibilidade e controle das respostas.
A base de conhecimento contém:
Essa estrutura permite que o sistema funcione sem depender de modelos externos, utilizando lógica determinística.
O servidor MCP funciona como um intermediário entre o Claude e a API em Python.
Como o Claude não acessa localhost, foi utilizado o ngrok para expor a API:
ngrok http 8000
Isso gera uma URL pública que é utilizada pelo servidor MCP.
Usuário → Claude → MCP (Node.js) → API (FastAPI) → Base de Conhecimento
↓
Resposta estruturada
↓
Usuário recebe resposta no Claude
Garantir:
Добавь это в claude_desktop_config.json и перезапусти Claude Desktop.
{
"mcpServers": {
"mental-health-mcp": {
"command": "npx",
"args": []
}
}
}