SCMCP

⚠️ 重要なお知らせ：このリポジトリはメンテナンスされていません。MCP サーバーの最新バージョンについては、SCMCPHubをご覧ください。

SCMCP

自然言語で scRNA-Seq 解析を行う MCP サーバーです！

🪩 何ができますか？

• 自然言語で scRNA-Seq データを読み書きする IO モジュール
• フィルタリング、品質管理、正規化、スケーリング、高変動遺伝子、PCA、近傍探索などを行う前処理モジュール
• クラスタリング、差次的発現などを行うツールモジュール
• バイオリンプロット、ヒートマップ、ドットプロットなどの作図モジュール
• 細胞間コミュニケーション解析

❓ 対象ユーザー

• scRNA-Seq 解析を自然言語で行いたい方
• アプリケーションで scanpy の関数を呼び出したいエージェント開発者

🌐 どこで使えますか？

MCP をサポートする多くの 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 scmcp 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

🎬 デモ

scmcp を使って、AI クライアントの Cherry Studio で自然言語による scRNA-Seq 細胞クラスター解析を行うデモです。

https://github.com/user-attachments/assets/93a8fcd8-aa38-4875-a147-a5eeff22a559

🏎️ 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 scmcp

次のコマンドを実行してテストできます。

scmcp run

scnapy-server 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。

"mcpServers": {
  "scmcp": {
    "command": "scmcp",
    "args": [
      "run"
    ]
  }
}

scnapy-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。

scmcp run --transport sse --port 8000

次のように MCP クライアントを設定します。

http://localhost:8000/sse

🤝 貢献

ご質問があれば、イシューを投稿するか、私（[email protected]）までご連絡ください。コードへの貢献も歓迎します！