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第一次运行只需要 curl 和两条样例读数。你将写入读数,确认两者解析为相同的 LOINC 编码,并针对它们提问。建议预留约 10 分钟。示例数据保留一小时;真实数据请设置合适的留存期限。

准备工作

请在将要调用的同一区域创建 mb_live_* 密钥:中国区控制台或全球区控制台。打开 API Keys,在密钥出现时立即复制;它只显示一次。在终端设置对应的 API 地址和密钥。下面默认中国区;如果账户在全球区,改用注释中的全球区地址:
所有 /v1 接口共用一个 base URL,按你账户使用的集群选择:
以上是 Cloud 的集群。自部署不提供 /v1,它暴露的是自己的 /api/* 路由与一个 /mcp 端点,见自部署 Mirobody。 日本与欧盟集群正在筹备中,见区域。模型提供方与定价可能因区域不同,请从实际调用的集群读取 GET /v1/models。

运行示例

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① 收集:写入两条样例读数

健康数据有四种形态,每种形态各有一个写入端点:Mirobody 负责存储源数据、标准化结构化读数,并将二者提供给 AI 使用;数据如何采集、是否预处理,由你自行决定。用 POST /v1/data 写入结构化读数,retention 必填。下面每一步都使用相同的 user,保证操作的是同一个 Subject。
预期 JSON 响应包含 "status": "ok"、"ingested": 2 和 "subject": "docs-demo";standardized 表示成功匹配 LOINC 编码的条数。重复执行会增加记录:写入不具备幂等性。user 是租户隔离键。在应用中为每位终端用户传入各自稳定、不同的 id。
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② 转译:数据带着编码返回

注意上面的两种写法:fasting_glucose 和 FBG。把数据读回来,两行都带有同一个 LOINC 编码、规范名称和 UCUM 解析后的值:
对一个新 Subject,响应应包含两种名称,它们的 loinc_code 相同;ID 等其他字段可能变化。value 是字符串形式的原始数值,解析后的单位另列。这就是标准化管线:确定性的名称→LOINC(不让 LLM 猜码)+ UCUM,作用于每次结构化记录写入。
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③ 智能体:获得有依据的回答

用相同的 user 调用问答 API。它可以查询刚写入的两条数据,包括名称为 FBG 的那条:
回答在 choices[0].message.content 中。health_records 和 message.tool_steps 能帮助你查看用到了哪些记录和服务端工具;具体内容每次可能不同。如果需要自己的工具或对话状态,请继续阅读智能体 API 和 SDK 示例。使用 agent SDK 时也要传入同一个 Subject,否则会读取账户默认 Subject。

调用失败时

遇到 401,先确认密钥与 MIROBODY_API_BASE 属于同一区域,再检查 Bearer 请求头;遇到 400,根据错误参考中的 error.code 和 error.param 定位字段;遇到 429,阅读限流与配额,区分速率限制与配额耗尽。

其他数据来源

化验报告可通过文件接口上传 PDF、照片或表格。想同步预览提取出的读数,可用 POST /v1/standardize 提交文件或已上传的 file_key。批量写入设备读数见结构化记录。这些路径都遵守相同的 user 隔离规则。

控制台演练场

控制台演练场采用相同流程:① 采集数据 → ② 自动标准化 → ③ agent 或问答。无需写代码即可上传文件、查看抽取文本或标准化记录,并试用两个 API。请打开与你账户同一区域的控制台,用量统计在其侧栏。

中国区演练场

适用于在 platform.mirobody.cn 创建的密钥。

全球区演练场

适用于在 platform.mirobody.ai 创建的密钥。

下一步

选择你的 API

Answers vs Agent:封闭问答还是完整 agent。

Agent API

客户端工具、存储的对话、流式事件。

标准化

OCR → 抽取 → LOINC → UCUM,一次讲透。

SDK 示例

curl / Python / Node / openai-agents 端到端。