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Infercnv-MCP

Infercnv-MCP

ローカル
github.com/scmcphub科学・教育270 週間前に更新

Infercnv-MCP について

Infercnv-MCP は、scRNA-Seq データから CNV を推論する infercnvpy の自然言語 MCP インターフェースです。研究者やエージェント開発者向けに、データ処理、前処理、推論スコア、可視化を提供します。

主な機能

  1. 01scRNA-Seq データと遺伝子位置の入出力
  2. 02近傍計算とデータ準備
  3. 03CNV 推論とスコア計算
  4. 04染色体ヒートマップ、UMAP、t-SNE の作成

活用シーン

  1. 01自然言語による scRNA-Seq の CNV 分析
  2. 02エージェントアプリへの CNV 分析の統合

MCP 対応

MCP サーバーとして、対応する 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に infercnvpy のデータ処理、CNV 分析、可視化ツールを提供します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Infercnv-MCP

MCP を通じて infercnvpy を使用し、scRNA-Seq データからコピー数変異(CNV)を推定するための自然言語インターフェースです。

🪩 何ができますか?

  • scRNA-Seq データの読み書きと遺伝子位置の読み込みを行う IO モジュール
  • 近傍計算とデータ準備を行う前処理モジュール
  • CNV 推定と cnv スコア計算を行うツールモジュール
  • 染色体ヒートマップ、UMAP、t-SNE の可視化を行うプロットモジュール

❓ 対象ユーザー

  • 自然言語を使用して scRNA-Seq データから CNV を推定したい研究者
  • CNV 解析をアプリケーションに統合したいエージェント開発者

🌐 利用方法

MCP をサポートするほとんどの 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 infercnv-mcp を使用できます。

  • Cherry Studio などの AI クライアント
  • Cline などのプラグイン
  • Agno などのエージェントフレームワーク

📚 ドキュメント

scmcphub のドキュメント一式は https://docs.scmcphub.org でご覧いただけます。

🏎️ 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 infercnv-mcp

次のコマンドを実行してテストできます

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

infercnv-mcp run --transport shttp --port 8000

次のように MCP クライアントを設定します。

http://localhost:8000/mcp

🤝 貢献

ご不明な点がありましたら、issue を提出するか、私([email protected])までお問い合わせください。コードへの貢献も歓迎します。

引用

infercnv-mcp を研究で使用する場合は、次の成果を引用してください。

https://github.com/icbi-lab/infercnvpy

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。