Dog Geroscience

dog-geroscience-mcp

mcp-name: io.github.w0lph/dog-geroscience-mcp

あらゆるエージェント（Claude、Cursor、その他の MCP クライアント）に、ほかでは利用できない犬に特化した老化研究ツールを提供する MCP サーバーです。

ツール	出典	回答する内容
anage_species	HAGR AnAge	犬（または比較対象となるあらゆる種）の寿命記録：最大寿命、IMR、MRDT、体重、成熟度。
drugage_search、drugage_species_summary	HAGR DrugAge	化合物・種別の寿命延長実験とNIA ITPフラグ。犬のエビデンスがどれほど乏しいかを示します。
genage_search	HAGR GenAge	シンボルまたは名前による、ヒトの老化遺伝子とモデル生物の寿命関連遺伝子。
dog_ortholog	Ensembl Compara（ライブ、キャッシュ済み）	ヒト／マウスの遺伝子に対応する犬のオルソログ：ID、シンボル、配列一致率、オルソロジーの種類、位置。
dose_translate	FDA 2005 Km table	種間のmg/kg換算（マウス → 犬 = ×3/20）。
dap_releases、dap_codebook_search、dap_variable	Dog Aging Projectの公開コードブック（GitHub）	ある概念をどの調査変数で捉えているか、変数の全エントリー、その変数を含むリリース。
nih_reporter_search	NIH RePORTER v2（ライブ）	会計年度別に、指定した語句に一致する資金提供プロジェクト。
corpus_search、corpus_record、corpus_info	canine-aging-corpus（Europe PMC）	3,500件以上の犬の老化に関する論文をBM25で検索します。すべての論文の抄録と、オープンアクセス対象のMarkdown全文を利用できます。
foi_summary_search、foi_summary_get	foi-summaries（FDA CVM、パブリックドメイン）	497種類の犬用製品に関するFOI要約：推奨用量、効能、投与経路、PKおよび安全性に関する候補文、PDFリンク。foi_summary_getはfoi_idを指定して、解析済みのセクション本文（例：用量を複数段階に設定した対象動物安全性試験）を返します。
foi_structured_search	foi-summariesの構造化レイヤー	497件すべての要約を対象とする、引用に基づいた型付きレコード（PK値1,026件、安全性試験193件、副作用の行918件）：用量レジメン、PK値、対象動物安全性試験の設計と所見、有効性試験、投与群・対照群の発生率を含む副作用。
canine_trial_search	canine-trialsレジストリ	犬の老化（寿命、健康寿命、認知、移動能力、免疫老化、がん予防）に関する介入研究とコホート。企業のプログラム（STAY/LOY-002、LOY-001、LOY-003）およびTRIADも含みます。設計、状況、介入、用量、期間、対象集団、主要評価項目、報告された結果、原文引用付きの出典を提供します。名称、略称、介入、タグまたはPMIDで一致するものを検索できます。1件のレコードにはtrial_id、状況の絞り込みにはstatusを使用します。
intervention_dossier	上記とopenFDAを組み合わせたもの	化合物ごとに1件のエビデンスパッケージ：ITP対象および犬の行を含む種別のDrugAgeデータ、犬相当用量、論文コーパスの検索結果と犬の臨床試験、標的オルソログ、openFDAの犬の有害事象、FOI要約、明示されたエビデンスの欠落。類義語にも対応します（selegiline ↔ L-deprenyl、rapamycin ↔ sirolimus）。

このサーバーは、dossier_briefing(compound, target_gene?)というMCPプロンプトも1つ公開します。このプロンプトは、クライアントのモデルにintervention_dossierを呼び出し、ツールが返さなかった情報を追加せずに6セクションのエビデンス概要を書くよう指示します。examples/rapamycin_briefing.mdは、examples/rapamycin_dossier.jsonのデータを基に作成した記入例です。examples/selegiline_dossier.jsonには、市販の動物用医薬品についてFOIおよび構造化データのブロックが入力された例が示されています。

scripts/dossier_eval.pyは、ITPで試験された化合物14種類と動物用医薬品の比較対象2種類についてドシエを実行し、カバレッジ表（data/dossier_eval.json）を出力します。これは生物学的な真実ではなく、出典に含まれる情報を測定するものです。たとえばrapamycinでは、DrugAge実験37件、ITPの行16件、論文コーパスでの言及152件、犬の臨床試験候補5件が見つかる一方、FOI要約はありません（動物用医薬品ではないためです）。一方、selegilineでは犬の寿命に関する実験1件、openFDAの犬の報告4,117件、構造化レコード2件を含むFOI要約2件が見つかります。carprofenでは、openFDAの犬の報告46,859件に加え、各検索の結果上限（11件と19件）までFOI要約と構造化レコードが見つかります。 このサーバーが意図的に重複させていない関連サーバー：sniff-mcp（イヌのゲノミクス、OMIA、犬種別アレル頻度）、mcp-veterinary-fda（openFDA の動物の有害事象、Green Book）、および longevity-genie サーバー（Open Genes、SynergyAge、gget）です。

インストール

ビルド手順はありません。初回起動時に、Hugging Face Hub（w0lph/dog-geroscience-mcp-data）からビルド済みデータベース（約 90 MB）をユーザーごとのキャッシュディレクトリにダウンロードします。以降、すべてのオフラインツールはこの単一ファイルを使用します。

uvx dog-geroscience-mcp                 # stdio server; downloads the database on first start
uvx dog-geroscience-mcp fetch-data      # or download it explicitly (prints the path)

Claude Desktop／Claude Code／Cursor の設定：

{
  "mcpServers": {
    "dog-geroscience": {
      "command": "uvx",
      "args": ["dog-geroscience-mcp"]
    }
  }
}

Claude Desktop の場合はワンクリックでインストールできます。リリースページから dog-geroscience-mcp-<version>.mcpb をダウンロードして開きます（Settings → Extensions → Install from file）。バンドルでは PyPI パッケージを uv タイプの拡張機能として宣言しているため、デスクトップアプリが独自の uv でインストールします。ほかに設定は必要ありません。バンドルのソース：mcpb/（npx @anthropic-ai/mcpb pack mcpb dist/dog-geroscience-mcp-0.1.1.mcpb）。

Claude Code の場合は、ルーティングスキルを含むプラグインとして使用します（PATH に uv が必要です）。

/plugin marketplace add w0lph/k9
/plugin install dog-geroscience@k9

Codex CLI：

codex mcp add dog-geroscience -- uvx dog-geroscience-mcp

SKILL.md ファイルを読み込むすべてのエージェント向けに、スキル単体で使用する場合：plugins/dog-geroscience/skills/dog-geroscience/ をスキルディレクトリにコピーします（Claude Code の場合は ~/.claude/skills/）。このスキルは、イヌの老化に関する質問を適切なツールに振り分け、それらの出力の読み方（FOI の概要における種のラベル、アロメトリック用量、原文の引用）を説明します。

Docker（リポジトリのルートにある Dockerfile によって、データベースがイメージに組み込まれます）：

docker build -t dog-geroscience-mcp . && docker run -i --rm dog-geroscience-mcp

環境変数：DOG_GERO_DATA（データベースの保存場所。デフォルトは、Windows では %LOCALAPPDATA%\dog-geroscience-mcp、それ以外では ~/.cache/dog-geroscience-mcp、ソースチェックアウトでは <checkout>/data）、DOG_GERO_DB_URL（代替ダウンロード URL）、DOG_GERO_AUTO_FETCH=0（データベースがない場合、ダウンロードせずに失敗します）。

ソースからビルド

uv sync
uv run dog-geroscience-mcp build            # downloads HAGR + DAP codebooks, indexes ../corpus/data and ../foi/data
uv run dog-geroscience-mcp build --skip-download
uv run dog-geroscience-mcp build --fulltext-licences "cc by,cc0" --out dog_geroscience.sqlite   # the redistributable build
uv run dog-geroscience-mcp                  # serve from data/dog_geroscience.sqlite
uv run mcp dev src/dog_geroscience_mcp/server.py   # inspector (optional)

ビルドによって、1 つの SQLite ファイルが作成されます。内容は、プレーンなテーブルと FTS5 インデックス、コーパスの Markdown 全文（すべてローカルに保存。公開ファイルには CC BY／CC0 の記事のみを含みます）、FOI レコードの全件、すべてのソース URL と取得時刻を含む meta テーブルです。DOG_GERO_CORPUS、DOG_GERO_FOI、DOG_GERO_FOI_STRUCTURED を使って、ビルドの入力を指定します。

ソースチェックアウトでは、Claude Desktop は PyPI を介さずに実行できます。

{
  "mcpServers": {
    "dog-geroscience": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "D:/OneDrive/k9/mcp", "run", "dog-geroscience-mcp"]
    }
  }
}

設計

• 正解データのテーブル（AnAge、DrugAge、GenAge、DAP コードブック）は、ソースとともにそのまま提供されます。統合や推論は行いません。
• リクエスト時のネットワークアクセスは、ライブツール（Ensembl、RePORTER、ドシエ内の openFDA）に限定されます。Ensembl の結果はデータベースにキャッシュされます。データベースは一度だけアトミックに取得され、使用前に SQLite ヘッダーが検証されます。
• queries.py のクエリ関数は純粋関数で、オフラインでテストされています。server.py は薄いラッパーです。
• ライセンス：コードは MIT、HAGR データは CC BY 3.0（表示を条件に商用利用が許可されています）、DAP コードブックは公開 GitHub ファイル、コーパスのコンテンツは各記事固有のライセンスに従います。

テスト

uv run pytest -q
uv run ruff check src tests

テストではフィクスチャから小規模なデータベースを構築し、SDK のインプロセスクライアントを通じてサーバーを実行します。ネットワークには一切アクセスしません。