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wegene-assistant MCP server

wegene-assistant MCP server

ローカル
github.com/xraywuAI・エージェント490 週間前に更新

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

  1. 01WeGene Open APIによる認可
  2. 02アカウントのプロフィール一覧
  3. 03利用可能なレポート情報の確認
  4. 04個別レポート結果の取得
  5. 05レポートをJSONリソースとして公開

活用シーン

  1. 01LLMによる遺伝子検査レポートの分析
  2. 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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"wegene-assistant": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @smithery/cli

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@smithery/cli

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

smithery badge

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/json MIME 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
  1. このプロジェクトをクローンします
  2. 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"
      ]
    }
  }
}

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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。