Manual RAG SIH/SUS MCP Server

Manual RAG — Auditoria de Faturamento SIH/SUS

Sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) para auditoria de faturamento hospitalar SIH/SUS com consulta de manuais, portarias, SIGTAP e CNES em linguagem natural.

Funciona como MCP Server para o Claude Code, expondo 43 tools organizadas em 8 módulos: RAG, SIGTAP, CNES, auditoria, auditoria de AIH, inteligência, legacy e health.

v2.1.0 — Busca híbrida (semântica + BM25), DuckDB/DATASUS client, Docker Compose, parent-child chunking.

Instalação rápida

cd scripts/manual-rag
bash setup.sh

O script cria o venv, instala dependências, indexa os documentos (se existirem em ragData/) e registra o MCP server no Claude Code.

Instalação manual

1. Ambiente e dependências

cd scripts/manual-rag
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .

2. Alimentar o banco vetorial

Coloque PDFs em ragData/manuais/ e portarias em ragData/portarias/, depois:

python extrair_manual.py --ragdata ragData/
python scripts/indexar_manual.py

3. Registrar MCP no Claude Code

# Local (este repo)
claude mcp add manual-sih -- .venv/bin/python mcp_server.py

# Global (qualquer repo)
pip install -e .
claude mcp add --scope user manual-sih -- manual-sih-mcp

Abra uma nova sessão do Claude Code — as 43 tools ficam disponíveis automaticamente.

4. SIGTAP e CNES via DATASUS

As tools de SIGTAP e CNES usam DuckDB sobre Parquet armazenado no MinIO. Precisa do container do modulo-processos rodando:

cd modulo-processos && docker compose up -d minio

Copie .env.example para .env e ajuste se necessário:

cp .env.example .env

Variáveis relevantes:

5. Docker Compose (opcional)

Para rodar o MCP Server e ChromaDB em containers:

docker compose up -d

Expõe o MCP Server na porta 8200 e ChromaDB na 8201.

API Key (para `/explicar` e `analisar_critica.py`)

export GEMINI_API_KEY="sua-chave"

Ou salve em arquivo:

mkdir -p ~/.config/google
echo "sua-chave" > ~/.config/google/api_key
chmod 600 ~/.config/google/api_key

Alimentar o banco

Opção 1: Processar todo o ragData (recomendado)

Processa recursivamente todos os arquivos em ragData/ (PDFs, HTMLs, DOCs, ZIPs):

source .venv/bin/activate
python extrair_manual.py --ragdata ragData/
python scripts/indexar_manual.py

Opção 2: PDFs individuais

# Múltiplos PDFs
python extrair_manual.py manual1.pdf manual2.pdf

# Adicionar sem apagar existentes
python extrair_manual.py --adicionar novo.pdf

Opção 3: Auto-detecção

Se nenhum argumento for passado, procura *.pdf no diretório raiz do projeto:

python extrair_manual.py

Após qualquer extração, sempre indexar:

python scripts/indexar_manual.py

A indexação gera embeddings (paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2) no ChromaDB e um índice BM25 para busca híbrida.

Uso

`consulta_manual.py` — Consulta interativa

Busca semântica no manual em linguagem natural.

# Modo interativo
python consulta_manual.py

# Consulta direta (uma pergunta)
python consulta_manual.py 'como registrar politraumatizado na AIH'

Comandos no modo interativo:

`/explicar N` — Como funciona a validação de uma crítica

Combina o código TypeScript da crítica + trechos relevantes do manual + Claude para gerar uma explicação didática:

1. O que a crítica verifica
2. Passo a passo da validação
3. Campos envolvidos
4. Exceções (quando NÃO gera crítica)
5. Fundamentação no manual (com seção e página)

Após a explicação, abre modo interativo para perguntas de follow-up.

Manual SIH> /explicar 92

`analisar_critica.py` — Agente de Análise Crítica (IA)

Envia o código + trechos do manual para o Claude e recebe um parecer estruturado de conformidade.

# Analisar uma crítica
python analisar_critica.py 92

# Analisar e salvar resultado em data/analises/
pytho