cellrank-MCP

cellrank-MCP

MCP を通じて、自然言語で cellrank を使った scRNA-Seq 解析を行えます。

🪩 何ができますか？

• scRNA-Seq データの読み込みや書き込みなどの IO モジュール
• フィルタリング、品質管理、正規化、スケーリング、高変動遺伝子、PCA、近傍探索などの前処理モジュール
• クラスタリング、差次的発現解析などのツールモジュール
• バイオリンプロット、ヒートマップ、ドットプロットなどのプロットモジュール

❓ 対象ユーザー

• 自然言語で scRNA-Seq 解析を行いたい方
• アプリケーションから cellrank の関数を呼び出したいエージェント開発者

🌐 どこで使えますか？

MCP に対応しているほとんどの AI クライアント、プラグイン、エージェントフレームワークで cellrank-mcp を使用できます。

• Cherry Studio のような AI クライアント
• Cline のようなプラグイン
• Agno のようなエージェントフレームワーク

📚 ドキュメント

scmcphub の完全なドキュメントは https://docs.scmcphub.org でご覧いただけます。

🎬 デモ

cellrank-mcp を使い、AI クライアントの Cherry Studio で自然言語による scRNA-Seq の細胞クラスター解析を行うデモ

🏎️ クイックスタート

インストール

PyPI からインストールします

pip install cellrank-mcp

次のコマンドを実行してテストできます

cellrank-mcp run

cellrank-mcp をローカルで実行する

MCP クライアントで次の設定を参照してください。

パスを確認します

$ which cellrank 
/home/test/bin/cellrank-mcp

"mcpServers": {
  "cellrank-mcp": {
    "command": "/home/test/bin/cellrank-mcp",
    "args": [
      "run"
    ]
  }
}

cellrank-server をリモートで実行する

MCP クライアントで次の設定を参照してください。

サーバーで実行します

cellrank-mcp run --transport shttp --port 8000

次のように、ローカルの AI クライアントで MCP クライアントを設定します。

"mcpServers": {
  "cellrank-mcp": {
    "url": "http://localhost:8000/mcp"
  }
}

🤝 貢献

ご質問がありましたら、issue を送信するか、私にご連絡ください（[email protected]）。コードへの貢献も歓迎します！

引用

研究で cellRank-mcp を使用する場合は、次の文献を引用してください。

Weiler, P., Lange, M., Klein, M. et al. CellRank 2: unified fate mapping in multiview single-cell data. Nat Methods 21, 1196–1205 (2024). https://doi.org/10.1038/s41592-024-02303-9