wegene-assistant MCP server について
wegene-assistant MCP serverは、WeGeneユーザーの遺伝子検査レポートをLLMによる分析に利用できるようにします。アカウントの認可や、プロフィールとレポートの検索・取得に対応します。
主な機能
- 01WeGene Open APIによる認可
- 02アカウントのプロフィール一覧
- 03利用可能なレポート情報の確認
- 04個別レポート結果の取得
- 05レポートをJSONリソースとして公開
活用シーン
- 01LLMによる遺伝子検査レポートの分析
- 02WeGeneプロフィールに紐づくレポートの検索
MCP 対応
MCPサーバーは、認可済みのWeGeneレポートをリソースとして公開し、認可、プロフィール一覧、レポート情報の確認、結果の取得を行う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。
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
wegene-assistant MCP サーバー
WeGene Assistant の MCP サーバーです。LLM を使用して、ユーザーの WeGene 遺伝子検査レポートを分析します。
コンポーネント
リソース
ユーザーが認証されると、そのアカウントにあるすべてのレポートがリソースとして公開されます。
- 個々のレポートにアクセスするための独自の
wegene://URI スキーム - レポートリソースには、名前、説明、
application/jsonMIME タイプが設定されます
ツール
サーバーは次のツールを実装しています。
- wegene-oauth: ブラウザーで WeGene Open API の OAuth プロセスを開始します
- LLM がレポートに引き続きアクセスできるよう、ユーザーは 120 秒以内に認証を完了する必要があります。
- wegene-get-profiles: ユーザーの WeGene アカウントにあるプロフィールの一覧を読み取ります
- LLM が使用できるよう、プロフィールの名前と ID が返されます。
- wegene-get-report-info: 利用可能なレポートを LLM が把握できるよう、レポートのメタ情報を返します。
- レポート名、説明、エンドポイントなどの一覧が返されます。
- wegene-get-report: プロフィール内の単一のレポートの結果を読み取ります
- WeGene の Open API プラットフォームで指定されている結果の JSON を返します
- 引数
- report_endpoint:取得するレポートのエンドポイント
- report_id:取得するレポートの ID
- profile_id:レポートの取得元となるプロフィールの ID
設定
- このプロジェクトを使用するには、WeGene Open API のキーとシークレットが必要です。
.env.exampleを.envとしてコピーし、ファイル内のキーとシークレットを更新してください。
クイックスタート
インストール
Smithery 経由でインストール
Smithery 経由で WeGene Assistant を Claude Desktop に自動インストールするには:
npx -y @smithery/cli install @xraywu/mcp-wegene-assistant --client claude
ローカルにインストール
MCP サーバーの準備
- このプロジェクトをクローンします
- プロジェクトのルートフォルダーで
uv sync --dev --all-extrasを実行します
Claude Desktop の設定
- MacOS の場合:
~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows の場合:
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
設定ファイルに次の内容を追加します。
{
"mcpServers": {
"wegene-assistant": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/wegene-assistant",
"run",
"wegene-assistant"
]
}
}
}
コメント
Markdown 対応
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。