接入 Codex/WorkBuddy 的 AI 医生！全家体检报告统一管理

说到 AI 看病，我觉得大家一定是豆包用的最多。支付宝曾推出一个蚂蚁阿福，但是说真的，我连下载都没下载，直接找豆老师最安心。

不过和豆老师聊天有个问题，那就是我没办法更好的管理我的各类检查、检验项目的结果。而且问的多了，很容易把我个人和家人的健康差异混在一起。

所以我一直在寻找一款可以本地化部署，可以管理自己的各类检查检验报告，体检报告，并且使用本地模型回答健康情况的应用。

皇天不负有心人，前段时间看到了一个非常牛的项目 —— MiroBody，它可以解析我们上传的图片、PDF 报告并实现检验检查项目的最小单元存档，并且支持家人档案，支持智能问答，甚至还可以通过基因检查结果进行深度分析。

此外，它还提供了 MCP 服务，可以将健康结果、报告共享给第三方 Agent，在我们授权认可的情况下交给如 Codex 的 Agent 进行解读和利用。

先来看看项目内部的运行逻辑。

医疗数据是 MiroBody 的核心资产，系统支持 PDF 格式的化验、体验报告单，也支持图片格式的化验、彩超结果。

甚至我们还可以手动填入一句话的主诉、服药、病痛情况，这些结果都会被结构化的保存下来。

刚好我家人这几天去医院做了一套检查，我这里直接用真实数据进行上传。

不知道其它地区如何，浙江这边所有医院的化验、检查、体检报告结果，都可以通过我们的浙里办 APP 下载 PDF 报告，所以配合 MiroBody 使用也非常方便，不用担心没有数据源的问题。

可以看到所有的 PDF 结果都被解析成了具体的指标项。左边是指标名称，右边则是最新值。

是的，MiroBody 针对同一个指标，会保存不同时间的历史数据，这就意味着它可以去分析某个指标的一个时间趋势，也代表它可以更深入的为我们的健康趋势提供建议。

手动输入的话比较随意，自然语言就可以。后去 MiroBody 也可以通过 LLMs 解析这些手动输入的健康信息。

有了这些健康数据后，我们就可以通过 MiroBody 内置的询问窗口问 Agent 健康信息了。

比如我问，最近的化验结果好不好，它会从我上传的这些报告里去查看每一条具体的明细指标，然后综合一些关联项进行评估。

结果方面，首先会有一个报告解读，里面对详细的指标范围进行一次概念性的介绍。接着会逐项去对比指标、历史指标、关联指标之间的逻辑，然后最终给我们一个综合性结论。

结论之后，它还会给我们需要和医生确认的一些内容。这明确支持 MiroBody 更多的定位是一个我自健康管理的助手以及协助者，而不是真正的医生。

在系统设置里，我们可以添加家人信息，后续在上传报告的时候就可以上传到家人对应的数据库中。

后续我们可以以家人的身份上传报告，也可以邀请家人自己使用这个应用来进行健康管理。

同样是问询界面，右上角可以切换不同的家庭用户。对应的就是切换到不同的指标数据库里。

最后是一个基因型数据。这个因为我没做过基因检测报告，所以没办法尝试。

感兴趣的朋友可以自己去安装体验一下，并且上传你的基因去进行解读。

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对了，还有关于 MiroBody 的 MCP 服务。同样在设置页面，填入当前服务部署的宿主机 IP 以及端口后，点击生成 MCP 链接。

把这个 HTTP MCP 端点发给局域网内的三方 Agent ，就可以实现报告的上传、解读、分析等等功能。

如果平时想通过 Agent 来管理的，再搭配 Agent 自己的远程访问就可以了。

好了，言归正传，我们来走一遍 MiroBody 项目的部署。这个项目最简单的部署方式就是通过 docker compose 来跑。

首先我们需要在极空间里创建 mirobody 这个文件，然后再新建一个文本文件，往里面填写下面的内容。

大家可以看到这份文件都是注释掉的。因为目前 MiroBody 内要求提供视觉模型、文本模型、对话模型，最优的方案就是 qwen3.8-flash 和 deepseek-v4.1-flash。

如果你不要走本地 ollama 的，那么就按照这一套全注释的方法配置，走系统内置的 API 端点。

# localdb 环境的部署覆盖文件。 # 会被只读挂载到容器内的 /app/config.localdb.yaml。 # 保持"只有注释"的状态即可，应用会回退到镜像内置的默认配置。 # 需要覆盖默认值时，在下方按 MiRobody 的配置规范追加键，例如： # MODELS: # my-gateway: # llm_type: openai # api_key: DEEPSEEK_API_KEY # base_url: https://api.deepseek.com/v1 # model: deepseek-flash # supports_image: true # # UTILS_VISION_MODEL: [deepseek-utils] # UTILS_TEXT_MODEL: [deepseek-utils] # # 完整的可配置项与各字段含义，见仓库根目录的 config.llm.yaml。 # 改完执行 docker compose restart 生效。

内容填进去以后，再回到极空间文件管理，把文件夹重命名为 config.localdb.yaml。

下一步，我们来到极空间的 Docker 页面。新建一个 compose 项目，然后把存储位置选择刚才创建的 mirobody 文件夹，项目名称也同步填入 mirobody。

接下来是两个重点，分别在极空间的 yaml 区域和 .env 区域填入下面的两端代码。

MiroBody 这个项目的 yaml 和常规的不太一样，稍微有点复杂。但是极空间 NAS 目前的 Docker 应用也已经很成熟，支持相对路径引用 .env 来实现复杂变量引用。

在 yaml 文本输入框内填入下面的 docker-compose.yaml 代码。

services: pg: image: pgvector/pgvector:0.8.6-pg17-trixie restart: unless-stopped shm_size: 256mb ports: - "127.0.0.1:18062:5432" environment: POSTGRES_USER: holistic_user POSTGRES_DB: holistic_db POSTGRES_PASSWORD: ${PG_PASSWORD} volumes: - mirobody_postgres:/var/lib/postgresql/data healthcheck: test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U holistic_user -d ${PG_DBNAME:-holistic_db}"] interval: 5s timeout: 3s retries: 12 start_period: 30s mirobody_init: image: thetahealth4mirobody/mirobody:1.5.3 user: "0:0" restart: "no" network_mode: none healthcheck: disable: true command: - sh - -c - >- find /app/.theta/mcp/upload ( ! -user mirobody -o ! -group mirobody ) -exec chown mirobody:mirobody {} + || echo 'mirobody_init: could not give /app/.theta/mcp/upload to uid 10001; uploads may fail' >&2 volumes: - mirobody_upload:/app/.theta/mcp/upload mirobody: &mirobody image: thetahealth4mirobody/mirobody:1.5.3 restart: unless-stopped env_file: - ./.env ports: - "18060:18060" environment: &mirobody_env ENV: localdb PYTHONUNBUFFERED: "1" HTTP_HOST: 0.0.0.0 HTTP_PORT: "18060" SEED_DEMO_DATA: false PG_HOST: pg PG_PORT: "5432" PG_USER: holistic_user PG_DBNAME: holistic_db PG_PASSWORD: ${PG_PASSWORD} volumes: - mirobody_upload:/app/.theta/mcp/upload - ./config.localdb.yaml:/app/config.localdb.yaml:ro depends_on: pg: condition: service_healthy mirobody_init: condition: service_completed_successfully mirobody_worker: <<: *mirobody command: ["mirobody", "worker"] ports: [] environment: <<: *mirobody_env healthcheck: disable: true depends_on: pg: condition: service_healthy mirobody_init: condition: service_completed_successfully mirobody: condition: service_healthy volumes: mirobody_postgres: mirobody_upload:

在 .env 输入框内填入下面的内容。这里几个 key 需要自己通过 SSH 运行 openssl rand -hex 32来填写。

DEFAULT_TIMEZONE=Asia/Shanghai # DEEPSEEK_API_KEY= Deepseek 用这个 # DASHSCOPE_API_KEY= 阿里的用这个 # 下面五个 Key ，都用 openssl rand -hex 32 生成，生成后不要再改 PG_PASSWORD= PG_ENCRYPTION_KEY= CONFIG_ENCRYPTION_KEY= LOG_ENCRYPTION_KEY= JWT_KEY=

初次跑完后，堆栈下会有一个 mirobody-init-1 的容器挂掉，这个不用管，它本身就是一个一次性的初始化容器，挂掉是正常的。