Plant Genomics について
Plant Genomicsは、植物研究者やAIエージェント向けに、24の公開データベースから遺伝子情報を検索するMCPサーバーです。12種の植物を対象とし、複数ソースの結果をまとめて扱えます。
主な機能
- 01植物遺伝子レコードと配列の検索
- 02タンパク質構造と機能注釈の取得
- 03経路、相互作用、発現データの検索
- 04相同遺伝子、変異、文献の分析
- 05バッチ検索と複数ソースの統合
活用シーン
- 01遺伝子機能とGO注釈の整理
- 02タンパク質相互作用とKEGG経路の調査
- 03複数ソース間での相同遺伝子結果の比較
MCP 対応
MCPサーバーとして、24のバックエンドに接続する58個の読み取り専用ツールと、関連するリソースやプロンプトをAIエージェントに提供します。
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
56掲載時のツール一覧 · 1 日前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| locus | string | はい | 例：AT1G01010（シロイヌナズナ）、Os01g0100100（イネ） |
| organism | string|integer | いいえ | 植物種。正規 slug、学名または一般名、あるいは NCBI taxid を指定できます。 |
詳細
plant-genomics-mcp
plant-genomics-mcp は、Ensembl Plants や UniProt から KEGG、STRING、AlphaFold まで、無料の公開データベース 24 種類で植物の遺伝子を検索できる MCP サーバーです。12 種の植物を対象に、情報を厳選して収録しています。
インストール
# uv fetches and runs it on demand
claude mcp add plant-genomics --scope local -- uvx plant-genomics-mcp
その他のインストール方法（pipx、Docker、ソースから）
# pipx — installs the CLI onto your PATH
pipx install plant-genomics-mcp
claude mcp add plant-genomics --scope local -- plant-genomics-mcp
# GHCR Docker image
docker pull ghcr.io/musharna/plant-genomics-mcp:latest
claude mcp add plant-genomics --scope local -- \
docker run --rm -i ghcr.io/musharna/plant-genomics-mcp:latest
# From source
git clone https://github.com/musharna/plant-genomics-mcp.git
cd plant-genomics-mcp
python -m venv .venv && .venv/bin/pip install -e .
claude mcp add plant-genomics --scope local -- "$(pwd)/.venv/bin/plant-genomics-mcp"
試してみる
自然な言葉で質問すると、クライアントがツールを選択します。
「シロイヌナズナの遺伝子 AT1G01010 について、機能、GO 用語、KEGG パスウェイ、タンパク質相互作用のパートナー、新しい論文など、すべて教えてください。」
別の種について調べる場合は、種名を指定するか、organism= を渡してください（例：イネなら Os01g0100100、
oryza_sativa）。Claude が 3 つの情報源を確認し、イネの対応遺伝子を裏付けない情報源も示した、オルソログ検索の実行記録です。
2 枚のスクリーンショットのプロンプトと回答全文は、examples/assets/cards/RUN.md にあります。
3 種の生物の 114 遺伝子を対象とした、64 回の呼び出しによる実行例と、記録された 51 件の未解決項目（うち 39 件は解決済み）は、examples/arf_family/PAGE.md にあります。1 回の呼び出しで遺伝子の詳細情報を取得する gene_report_AT1G01010.md を含む、ツールごとの手順は examples/ にあります。
ベンチマークの結果
サーバーを使用した Claude と、ウェブ検索を使用した Claude を比較しました。複数のステップを要する遺伝子に関する質問36問を、それぞれ3回実行したところ、Haiku 5.5 はサーバー使用時にすべての実行で31問正解し、ウェブ検索では9問正解しました。これは事前登録済みの勝利です（Holm 補正済み McNemar 検定 p = 2.1e-5）。コストは0.07倍でした。Sonnet 5.5 は同点でした（35問対35問、所要時間は0.65倍、コストは1.49倍）。Opus 5.5（2026-10-18 に再実行）では、どちらも108問すべてに正解しました。サーバーは中央値でより高速（0.77倍、95% CI 0.64～0.96）でしたが、コストは高くなりました（1.72倍、1.46～2.24）。さらに難しい課題として、トウモロコシ v4 の遺伝子 ID 25個を v5 の遺伝子とすべての UniProt アクセッションに対応付ける課題（保留済みの質問10問、Sonnet 5.5）では、サーバーは10問正解し、ウェブ検索は0問でした。どちらも回答を辞退したかどうかを対象にした符号検定は有意でした（p = 0.002；結果）。
グラフは、植物遺伝子の検索に関する52問での Opus 5.5 の結果を示しています。ウェブ検索では156問中151問、サーバーでは156問中156問が正解しましたが、両者に統計的な差はありませんでした（McNemar 検定 p = 0.125）。正解はサーバーが参照するデータベースに基づいているため、このテストで検証しているのは検索機能であり、データベースの正確性ではありません。質問は私たちが作成しました。第三者による再実行を歓迎します。方法； Haiku と Sonnet。
ツール
24のバックエンドにまたがる58のツール：
| 領域 | ツール |
|---|---|
| 遺伝子レコード | ensembl_plants_lookup_locus、phytozome_lookup_locus、get_gene_xrefs、bar_gene_summary、tair_locus_info、maize_gene_model_translation |
| 配列 | get_sequence、blast_sequence |
| タンパク質と構造 | resolve_locus_to_uniprot、uniprot_id_mapping、interpro_domains、alphafold_structure、experimental_structures |
| 機能 | locus_go_annotations、locus_plant_ontology、locus_gene_rifs、go_enrichment、locus_literature |
| パスウェイ | kegg_pathways、plantcyc_locus_info |
| 相互作用と発現 | string_interactions、experimental_interactions、bar_aiv_interactions、atted_coexpression、bar_efp_expression |
| 相同性とファミリー | gramene_homologs、ensembl_plants_paralogs、orthodb_orthologs、panther_family、gene_tree_members、entry_members |
| TF モチーフ | tf_binding_motifs、jaspar_motif |
| 変異 | locus_variants、vep_annotate、aragwas_associations、arabidopsis_natural_variation |
| 領域とアセンブリ | ensembl_region_query、ensembl_plants_assembly |
| 来歴 | upstream_release |
| バッチ処理と統合 | batch_*（12）、batch_locus_call、*_synth（3）、consensus_homologs、gene_report |
多くのツールは、遺伝子座（例：AT1G01010）と任意の organism= を受け取ります。すべてのツールに読み取り専用のマークが付いています。各ツールの機能、バックエンド一覧、MCP リソースとプロンプト、すべての環境変数、エラーモデルについては、
docs/reference.md をご覧ください。
設定
stdio（デフォルトの plant-genomics-mcp）は設定不要です。
plant-genomics-mcp-http は http://host:port/mcp でストリーミング可能な HTTP を提供します。
公開エンドポイントはないため、ご自身で実行し、独自のトークンで保護してください。
| 変数 | 使用条件 | 効果 |
|---|---|---|
PLANT_GENOMICS_MCP_HTTP_TOKEN | HTTP トランスポートのみ | /mcp 用のベアラートークンです。32 文字以上が必須です。満たさない場合、HTTP サーバーは起動時に中断します。openssl rand -hex 32 で生成してください。 |
PLANT_GENOMICS_MCP_NCBI_EMAIL | BLAST を使用する場合 | NCBI の利用マナーに関する連絡先です。未設定の場合はプレースホルダーが使用され、呼び出しごとに警告が表示されます。NCBI によって利用が制限される可能性があります。 |
開発
.venv/bin/pip install -e '.[dev]' # or: uv sync --extra dev
.venv/bin/pytest -q # unit tests
PLANT_GENOMICS_MCP_LIVE=1 .venv/bin/pytest -q # adds live network probes
PLANT_GENOMICS_MCP_STDIO_SMOKE=1 .venv/bin/pytest -q # adds stdio smoke
.venv/bin/ruff check .
uv sync をそのまま実行すると、テスト依存関係はインストールされません。CI では、ネットワークを遮断した状態で、Python 3.11～3.14 を対象にユニットテスト一式と stdio のスモークテストを実行します。週次ジョブでは、固定スナップショットと照合して 27 個の遺伝子座を確認し、差異があればページャーで通知します
（docs/benchmarking.md）。セットアップについては、CONTRIBUTING.md を参照してください。
リリースノート： CHANGELOG.md。
ライセンス
MIT。詳細は LICENSE を参照してください。基盤となるサービス（Ensembl Plants、
Phytozome、TAIR、PlantCyc、BAR）にはそれぞれ独自の利用規約があります。一括クエリを行う前に確認してください。
コメント
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。