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genefoundry について

genefoundryは、生物医学研究者やMCPホスト向けに、22の生物医学バックエンドを1つのエンドポイントへ集約するゲートウェイです。検索によるツール発見と名前空間付き呼び出しに加え、バックエンドのツール定義の変更を検出します。

主な機能

  1. 0122の生物医学バックエンドを集約
  2. 02関連度によるカタログ検索
  3. 03名前空間付きバックエンドツールの実行
  4. 04各バックエンドの入口ツールを固定
  5. 05ツール定義の変更を検出

活用シーン

  1. 01変異や遺伝子研究用ツールの検索
  2. 02タスクに応じた生物医学リソースの検索
  3. 03MCPホストを単一エンドポイントに接続

MCP 対応

ホスト向けのMCPサーバーとして動作し、各バックエンドにはMCPクライアントとして接続します。単一のStreamable-HTTPエンドポイントで、カタログ検索、ツール呼び出し、固定された入口ツールを提供します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://genefoundry.org/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

genefoundry-router

Python 3.14+ CI Security License: MIT

GeneFoundry の *-link MCP フリートを単一の Streamable-HTTP エンドポイントの背後に集約する、薄型の FastMCP 3.x アグリゲーターです。ホストは 1 つのサーバー — genefoundry — を追加するだけで、名前の衝突を避ける <namespace>_<tool> 形式の命名と検索ベースの検出機能を備えた、すべてのバイオメディカルバックエンドを利用できます。

重要

研究目的でのみ使用してください。臨床上の意思決定支援には使用できません。診断、 治療、トリアージ、患者管理には使用しないでください。

開発の背景

21 個すべてのバックエンドを直接マウントする MCP ホストには、数百ものツールが並ぶことになり、モデルが推論できる範囲を超えるうえ、名前の衝突も避けられません。このルーターはそれらを単一のエンドポイントに集約し、フラットなカタログを検索インターフェースに置き換えるため、モデルは一覧をスクロールするのではなく、意図に基づいて適切なツールを見つけられます。

このルーターは各バックエンドに対してはクライアント、ホストに対してはサーバーとして機能します。インターフェースに名前空間を付与し、使いやすい形に整えますが、バックエンドのデータを書き換えることはありません。呼び出し元のトークンが上流に転送されることはありません。

クイックスタート

フリートはホスト済みのため、インストールは不要です。

claude mcp add --transport http genefoundry https://genefoundry.org/mcp

ヘルスチェック: genefoundry.org/health。

稼働中のフリートに対して自分で実行する場合(Python 3.14+、uv):

uv sync --group dev
cp .env.example .env                    # set GF_*_URL backend URLs and GF_AUTH_MODE
uv run genefoundry-router run --host 127.0.0.1 --port 8000
curl -s localhost:8000/health | python -m json.tool

オフラインの偽装フリート(make dev-fleet と make run-dev、または一括実行の make test-e2e)では、Docker もネットワークも使わず、実際の Streamable-HTTP 上で偽装バックエンドに対して本物のルーターを実行できます。

ツール

このルーターは、連携するカタログをフラットな形では公開しません。モデルに表示されるのは次の 3 つです。

ツール目的
search_tools連携するカタログ全体を対象にした関連度検索
call_tool<namespace>_<tool> 名で検索結果のツールを呼び出す
固定エントリーポイント各バックエンドの入口となるツールを常時表示 — servers.yaml の各バックエンドの entrypoints: で宣言
search_tools(query="splicing prediction")   # → spliceai_predict_splicing (+ schema)
call_tool(name="spliceai_predict_splicing", arguments={...})

固定することで、関連度検索の偶然に頼らず、各ドメインの標準ツールに確実にアクセスできます。MCP クライアントが陥りやすい 2 つの落とし穴を含め、検出の仕組みをご覧ください。

Federated backends

22 backends, 285 tools, each surfaced namespaced — e.g. gnomad_search_genes.

NamespaceDomainData sourceToolsRepo
pubtatorLiterature & entity annotationPubTator335pubtator-link
gnomadVariant / gene / population frequencygnomAD22gnomad-link
orphanetRare disease ontology & associationsOrphadata19orphanet-link
clingenGene–disease curationClinGen17clingen-link
hpoPhenotype ontology & associationsHuman Phenotype Ontology17hpo-link
mavedbVariant-effect assay scoresMaveDB15mavedb-link
uniprotProtein functionUniProt15uniprot-link
clinpgxPharmacogenomics / gene-drug guidelinesClinPGx13clinpgx-link
genereviewsGene–disease literatureGeneReviews13genereviews-link
mgiMouse phenotype & modelsMGI13mgi-link
mondoDisease ontology / cross-referencesMondo13mondo-link
genccGene–disease curationGenCC12gencc-link
metadomeProtein tolerance landscapesMetaDome11metadome-link
stringdbProtein–protein interaction networksSTRING10stringdb-link
gtexTissue expressionGTEx Portal9gtex-link
hgncGene nomenclatureHGNC9hgnc-link
panelappDiagnostic gene panels & curationPanelApp9panelapp-link
autopvs1Variant ACMG PVS1AutoPVS17autopvs1-link
spliceaiSplicing predictionSpliceAI Lookup7spliceailookup-link
vepVariant annotation / consequenceEnsembl VEP7vep-link
clinvarVariant clinical significanceClinVar6clinvar-link
litvarVariant literatureLitVar26litvar-link

データと出典

ルーターは独自のデータを提供しません。各バックエンドがデータソース、ライセンス、引用に関するガイダンスを管理し、ルーターはそれらの免責事項を反映します。

ルーターが管理するのは、ツールサーフェスの完全性です。レビュー時には問題のないツールをバックエンドが提供していても、その後に定義を変更する可能性があり、これがラグプルの経路となります。ルーターは正規化されたすべてのツール定義のフィンガープリントを作成し、稼働中のフリートとレビュー済みのパッケージ化されたベースライン(genefoundry_router/data/fleet-baseline.json)との差分を、起動時および定期的に検出します。デプロイ → ドリフト検出を参照してください。

ドキュメント

コントリビューション

エンジニアリング規約についてはAGENTS.mdを参照してください。make ci-localは完了条件のゲートです。フォーマット、リント、行数の上限、README標準、mypy、テストを確認します。

ライセンス

MIT © Bernt Popp。各フェデレーションバックエンドには、上流のデータソースのライセンスと引用条件が適用されます。各バックエンドのリポジトリを参照してください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。