DROMA MCP Server

DROMA MCP サーバー

DROMA（Drug Response Omics association MAp）用のModel Context Protocol（MCP）サーバーです。薬剤とオミクスの関連解析を自然言語で操作できます。

🚀 概要

DROMA MCP サーバーは、DROMA.R および DROMA.Set パッケージに自然言語インターフェースを提供し、AI アシスタントとがん薬理ゲノミクス解析の橋渡しをします。

これはDROMA プロジェクトの一部です。詳しいドキュメントやインタラクティブなサンプルについては、DROMA 公式ウェブサイトをご覧ください。

主な機能

• 🔗 自然言語インターフェース：薬剤とオミクスの関連について、平易な英語で質問できます
• 📊 データセット管理：DROMA データセット（CCLE、gCSI など）をメモリに読み込み、管理できます
• 📈 データの読み込みと正規化：分子プロファイルと治療反応データを読み込み、自動で z スコア正規化します
• 🗂️ 複数プロジェクトのサポート：複数の研究プロジェクトにまたがるデータをシームレスに扱えます
• 💾 スマートキャッシュ：メタデータの追跡による効率的なデータキャッシュで、アクセスを高速化します
• 📤 データのエクスポート：解析結果をさまざまな形式（CSV、Excel、JSON）にエクスポートできます
• ⚡ マルチモーダルサポート：さまざまなトランスポートプロトコル（STDIO、HTTP、SSE）に対応しています
• 🔄 R との統合：rpy2 を介して既存の DROMA R パッケージとシームレスに連携します

📦 インストール

前提条件

• Python 3.10+
• DROMA.Set および DROMA.R パッケージを含む R 4.0+
• DROMA SQLite データベース
• FastMCP 2.13+（自動的にインストールされます）

pip でインストール

pip install droma-mcp

開発用インストール

git clone https://github.com/mugpeng/DROMA_MCP
cd DROMA_MCP
pip install -e .

R の依存関係

DROMA R パッケージがインストールされていることを確認してください。

# Install DROMA.Set and DROMA.R packages
# devtools::install_github("mugpeng/DROMA_Set")
# devtools::install_github("mugpeng/DROMA_R")

🚀 クイックスタート

1. サーバーを起動する

# STDIO mode (for AI assistants) - default
droma-mcp run --db-path path/to/droma.sqlite

# HTTP mode (for web applications)
droma-mcp run --transport http --port 8000 --db-path path/to/droma.sqlite

2. MCP クライアントの設定

MCP クライアントの設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "droma-mcp": {
      "command": "droma-mcp",
      "args": ["run", "--db-path", "path/to/droma.sqlite"]
    }
  }
}

🖥️ CLI コマンド

コマンド	説明
run	MCP サーバーを起動します
test	設定と依存関係をテストします
validate	セットアップ全体を検証します
export-config	MCP クライアントの設定をエクスポートします

詳しいヘルプについては、droma-mcp --help または droma-mcp run --help を実行してください。

🛠️ 利用可能なツール

データセット管理

• load_dataset：データベースから DROMA データセット（CCLE、gCSI など）をメモリに読み込みます
• list_loaded_datasets：現在メモリに読み込まれているデータセットを表示します
• set_active_dataset：以降の操作で使用するアクティブなデータセットを設定します
• unload_dataset：リソースを解放するため、データセットをメモリから削除します

データの読み込みと解析

• load_molecular_profiles_normalized：分子プロファイル（mRNA、CNV、メチル化など）を z スコア正規化して読み込みます
• load_treatment_response_normalized：薬剤反応データを正規化して読み込みます
• load_multi_project_molecular_profiles_normalized：複数のプロジェクトにまたがるデータを読み込みます
• load_multi_project_treatment_response_normalized：複数のプロジェクトにまたがる治療反応データを読み込みます
• check_zscore_normalization：キャッシュされたデータの正規化状態を確認します
• get_cached_data_info：キャッシュされたデータセットの情報を取得します
• export_cached_data：データを CSV／Excel／JSON 形式にエクスポートします

データベースのクエリと探索

• get_droma_annotation：データベースからサンプルまたは薬剤のアノテーションデータを取得します
• list_droma_samples：フィルタリングオプションを指定して、プロジェクトで利用可能なすべてのサンプルを一覧表示します
• list_droma_features：プロジェクトとデータ型で利用可能なすべての特徴（遺伝子、薬剤）を一覧表示します
• list_droma_projects：DROMA データベースで利用可能なすべてのプロジェクトを一覧表示します

可視化と解析

• plot_drug_sensitivity_rank：薬剤感受性ランクのプロットを作成します
• analyze_drug_omic_pair：薬剤とオミクス特徴量の関連性を解析します

💬 使用例

基本的なワークフロー

⚠️ 重要：データ読み込み関数を使用する前に、まずデータセットをメモリに読み込む必要があります。

「データベースから CCLE データセットを読み込み、アクティブなデータセットに設定してください」

「CCLE データセットから ABCB1 遺伝子の mRNA 発現データを、z スコア正規化を行って読み込んでください」

「DROMA データベースで利用可能なすべてのプロジェクトを一覧表示してください」

「mRNA データがある、gCSI プロジェクトで利用可能なすべてのサンプルを表示してください」

🔧 設定

環境変数

• DROMA_DB_PATH：DROMA SQLite データベースのデフォルトパス
• R_LIBS：R ライブラリのパス
• DROMA_MCP_MODULE：読み込むサーバーモジュール（all、data_loading、database_query、dataset_management、visualization、analysis）
• DROMA_MCP_VERBOSE：詳細ログを有効にします

🔧 トラブルシューティング

よくある問題

インポートエラー：droma-mcp validate を実行して依存関係を確認してください

R 統合の問題：R と DROMA パッケージが正しくインストールされていることを確認してください

データベース接続：droma-mcp test --db-path path/to/droma.db でデータベースのパスを確認してください

詳しくは、DROMA 公式ウェブサイトをご覧いただくか、GitHub でイシューを作成してください。

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。詳細はコントリビューションガイドラインをご覧ください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MPL-2 ライセンスの下で提供されています。詳細はLICENSEファイルをご覧ください。

🔗 関連プロジェクト

• DROMA - DROMA のメインプロジェクト
• DROMA.Set - データ管理用の R パッケージ
• DROMA.R - 解析関数用の R パッケージ
• FastMCP - MCP サーバー用の Python フレームワーク
• Model Context Protocol - AI ツール統合のためのオープン標準

📞 サポート

• イシュー：GitHub Issues
• ディスカッション：GitHub Discussions
• メール：DROMA チームへのお問い合わせ

引用

研究で DROMA MCP を使用する場合は、以下を引用してください。

Li, S., Peng, Y., Chen, M. et al. Facilitating integrative and personalized oncology omics analysis with UCSCXenaShiny. Commun Biol 7, 1200 (2024). https://doi.org/10.1038/s42003-024-06891-2

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