引言
在医疗人工智能（AI）的临床落地过程中，我们常面临一个核心挑战：如何在严格合规与数据安全的前提下，构建可信赖、可审计且能灵活扩展的智能诊疗辅助系统？传统的单体式 AI 应用往往存在'黑盒'风险，难以审计，且能力扩展与合规迭代高度耦合。
针对这些痛点，我们设计并论述了一种基于新兴**模型上下文协议（MCP）的'可插拔式临床 AI 工具链'**架构。该架构将复杂的医疗 AI 系统解构为三个层次：Host（智能体）、**MCP Server（能力提供方）**和标准协议（JSON-RPC 2.0）。
具体而言，我们规划了三类关键的 MCP Server：Clinical Server（临床工具链）、Imaging Server（影像工具链）和Compliance & Audit Server（合规与审计服务器），分别负责临床决策支持、影像智能推理和全流程合规审计。本文重点阐述了一种'两段式多模态'的最稳推理链路，确保影像事实与文本生成解耦，并通过将安全合规策略固化为工具调用契约，实现了'安全左移'。
此外，本文提供了一个基于 FastMCP 框架的、可运行的 Python 代码示例，展示了如何将一个传统的临床决策代理改造为符合 MCP 规范的工具服务。实践表明，该 MCP 化架构不仅能显著提升临床辅助决策的可靠性与系统扩展性。
