🧠 OSDR MCP Server + Agents

🧠 OSDR MCP サーバー + エージェント

このリポジトリでは、NASA の Open Science Data Repository（OSDR）とやり取りするためのカスタムツールと MCP エージェントを統合する方法を紹介します。Model Context Protocol（MCP）を使用して、生物学データを取得、分析、要約するエージェントのワークフロー例を含んでいます。

📦 内容

osdr_mcp/

OSDR データとやり取りするためのツールを公開するカスタム MCP サーバーです。

• osdr_fetch_metadata：指定した OSDR データセットのメタデータを取得します
• osdr_find_by_organism：生物種で研究を絞り込みます
• RNA 分析などの追加ツールは osdr_viz_tools にあります

first_example/

2 つの公式 MCP サーバーを使用するシンプルなエージェントです。

• mcp-server-fetch（ヘッドレスブラウザー）
• mcp-server-filesystem

このエージェントは情報を収集し、ツイートの文字数に収まる要約を生成します。

second_example/

first_example と同様ですが、osdr_mcp/main_simple.py で定義されたカスタム MCP サーバーに接続します。OSDR メタデータ取得ツールのような、ドメイン固有のツールを組み込む方法を紹介します。

third_example/

複数のエージェントを使用する完全なワークフローです。

1. 取得エージェント – OSDR の研究メタデータを取得します
2. 定量分析エージェント – RNA カウントデータをダウンロードし、棒グラフを作成します
3. 要約作成エージェント – 分析を要約した Markdown レポートを生成します

カスタム MCP サーバーを使用します。

• osdr_data_fetch
• osdr_viz_tools

⚙️ 設定

cp_agent.config.yaml ファイルでは、以下を設定します。

• LLM バックエンド（Ollama、OpenAI など）
• MCP サーバーへの接続
• ツールの利用可否
• システムプロンプト／メタデータ

🚀 はじめに

1. このリポジトリをクローンします
2. 依存関係をインストールします。

   pip install -r requirements.txt
   

3. 例を実行します。

   python first_example/main.py
   

または、MCP サーバーを直接起動します。

python osdr_mcp/main_simple.py

🧩 統合に関するメモ

このアーキテクチャは柔軟性を重視して設計されています。ドキュメントの Q&A、RAG 検索、カスタム分析ツールを切り替えて使用できます。ユーザー向けに統合する場合は、モード切り替えや UI のトグルが適しています。MCP 経由の Milvus ベースの RAG は、今後のロードマップに含まれています。

📚 リソース

• Model Context Protocol
• NASA OSDR API