Clara Mcp Server — independently scanned and version-tracked by SaferSkills.
SaferSkills independently audited Clara Mcp Server (Agent Skill) and scored it 100/100 (green). The audit ran 55 deterministic rules across Security, Supply Chain, Maintenance, Transparency, and Community; it found 0 high-severity and 0 lower-severity findings. The full rule-by-rule trace and per-finding evidence are below. Free, methodology-open.
Findings & checks · 0 flagged
Every scanned point with the score it earned and what moved between them.
First recorded scan — no prior version to compare against.
The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.
Backend pentru CLARA, sistem hibrid de diagnosticare radiologică pulmonară. Expune un model ViT-B/16 fine-tuned pe CheXpert (14 patologii), explicabilitate LRP-ViT, segmentare promptabilă LRP-to-SAM2, RAG clinic, generare de raport și 4 agent skills MCP, totul cu securitate agentică în 4 straturi.
⚠️ Instrument de augmentare, nu de înlocuire a radiologului. Output asistat de AI, de validat de medic.
| Componentă | Tehnologie |
|---|---|
| API + MCP | FastAPI + fastmcp (REST și MCP coexistente) |
| Pipeline asincron | Celery + Redis (progres prin SSE) |
| Bază de date | PostgreSQL + pgvector (audit log + index RAG) |
| CV | PyTorch 2.3 + transformers + peft |
| Orchestrare | Docker Compose |
| Frontend | Next.js (separat: ../clara-radiology-dashboard) |
clara-mcp-server/
├── app/
│ ├── main.py # FastAPI: montează REST + MCP
│ ├── config.py # setări (pydantic-settings)
│ ├── api/ # POST /analyze, GET /stream/{job_id}, scheme
│ ├── cv_engine/ # model, preprocess, LRP-ViT, LRP-to-SAM2, inference
│ ├── rag/ # embedder, knowledge base, retriever, TAM
│ ├── mcp/ # server fastmcp + cele 4 skills
│ ├── security/ # sanitize, prompt guard, guardrails, audit log
│ ├── tasks/ # Celery app + pipeline asincron
│ ├── db/ # SQLAlchemy engine + modele ORM
│ └── llm/ # generare raport radiologic
├── weights/ # vit_lora_chexpert.pt (montat ca volum)
├── scripts/init_db.sql # pgvector + tabele
├── demo/ # imagine demo pentru apărare
├── tests/test_e2e.py
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
└── requirements.txtdocker compose up)cp .env.example .env # completează OPENAI_API_KEY (opțional)
# pune modelul în weights/vit_lora_chexpert.pt (deja copiat dacă ai folosit scriptul)
docker compose up --buildServicii disponibile după pornire:
localhost:5432, Redis: localhost:6379| Metodă | Rută | Descriere |
|---|---|---|
POST | /analyze | Trimite o radiografie, creează un job asincron |
GET | /stream/{job_id} | Progres în timp real (SSE) + rezultat final |
GET | /health | Status model + dependențe |
sentence-transformers dacă nu se încarcă.OPENAI_API_KEY, raportul revine la promptul structurat TAM (rulează oricum).Status implementare: Pas 6/7 — backend complet (CV + REST/SSE + Celery + MCP + RAG + securitate) + integrare frontend (api.ts, SSE, /audit/recent, lrp_map_b64 + report în pipeline). Urmează test e2e + screenshot-uri.
~30 seconds. Free. No account. Every finding cites a rule and a line of evidence.