GWAS Bioinformatics MCP Server

🧬 GWAS-MCP：バイオインフォマティクス MCP サーバー

GWAS とバイオインフォマティクス研究向けの強力な Model Context Protocol（MCP） サーバーです。Claude Desktop やその他の MCP クライアントとシームレスに統合し、主要な生物学データベースに AI を活用してアクセスできます。

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✨ 特徴

🔬 タンパク質と遺伝子の検索

• UniProt - タンパク質名、遺伝子、または ID でタンパク質を検索
• Ensembl - 遺伝子情報とバリアントの詳細
• NCBI Gene - 包括的な遺伝子データベース

🧪 臨床情報とバリアント

• ClinVar - 臨床バリアントの解釈（病原性／良性）
• GWAS Catalog - ゲノムワイド関連解析
• GTEx - 発現量的形質遺伝子座（eQTL）

🔗 タンパク質間相互作用とネットワーク

• STRING - タンパク質間相互作用
• InterPro - タンパク質ドメインとファミリー

🏗️ 構造と経路

• AlphaFold - AI が予測したタンパク質構造
• PDB - 実験で得られた 3D 構造
• KEGG - 代謝経路とシグナル伝達経路

💊 創薬

• Open Targets - 創薬ターゲットの検証と疾患との関連
• PharmGKB - ファーマコゲノミクスと薬物・遺伝子間相互作用

🏥 遺伝性疾患

• OMIM - Online Mendelian Inheritance in Man

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🚀 クイックスタート

インストール

pip install gwas-mcp

Claude Desktop の設定

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "gwas-bioinformatics": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "gwas_mcp.server"]
    }
  }
}

設定ファイルの場所：

• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Linux：~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Claude Desktop の再起動

設定を追加したら、Claude Desktop を再起動して MCP サーバーを読み込みます。

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🛠️ 利用可能なツール

タンパク質・遺伝子ツール

ツール	説明
search_uniprot	タンパク質名、遺伝子、または ID で UniProt を検索
get_protein_details	タンパク質の詳細情報（機能、ドメイン、GO 用語）を取得
search_ncbi_gene	NCBI Gene データベースを検索
search_ensembl_gene	Ensembl から遺伝子の位置と詳細を取得
get_variant_info	rsID で SNP／バリアント情報を取得
get_interpro_domains	タンパク質ドメイン情報を取得

臨床情報・バリアントツール

ツール	説明
search_clinvar	ClinVar で臨床バリアントを検索
get_clinvar_variant	バリアントの臨床的解釈を取得
annotate_snps	SNP に機能的影響を注釈
query_gwas_catalog	GWAS Catalog の関連情報を照会
get_eqtl_data	GTEx から eQTL データを取得

タンパク質間相互作用ツール

ツール	説明
get_protein_interactions	相互作用するタンパク質を検索（STRING）
get_interaction_network	複数のタンパク質間のネットワークを取得
get_functional_enrichment	経路／GO のエンリッチメント解析

構造・経路ツール

ツール	説明
get_alphafold_structure	AI が予測した構造を取得
search_alphafold	AlphaFold データベースを検索
search_pdb_structures	PDB で 3D 構造を検索
get_pdb_structure	PDB 構造の詳細を取得
search_kegg_pathway	KEGG 経路を検索
get_kegg_pathway	経路に関連する遺伝子と詳細を取得
get_gene_pathways	遺伝子に関連する経路を検索

創薬ツール

ツール	説明
get_drug_targets	遺伝子を標的とする薬剤を検索します（Open Targets）
get_disease_associations	スコア付きで疾患との関連を取得します
search_open_targets	遺伝子、疾患、薬剤を検索します
search_pharmgkb	PharmGKB データベースを検索します
get_drug_gene_interactions	薬剤と遺伝子の相互作用を取得します

遺伝性疾患ツール

ツール	説明
search_omim	OMIM で遺伝性疾患を検索します
get_gene_diseases	遺伝子に関連するすべての疾患を取得します

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💬 プロンプトの例

設定後、Claude に自然な言葉で質問できます。

タンパク質と遺伝子に関する質問

「BRCA1 遺伝子の情報を取得して」

「UniProt でヘモグロビンを検索して」

「UniProt ID が P53_HUMAN のタンパク質は何？」

臨床バリアント

「BRCA1 バリアント rs80357906 は病原性ですか？」

「ClinVar で TP53 のバリアントを検索して」

タンパク質間相互作用

「TP53 と相互作用するタンパク質は何？」

「BRCA1、ATM、CHEK2 の機能エンリッチメントを検索して」

構造と経路

「TP53 の AlphaFold 構造を取得して」

「BRCA1 はどの経路に関与していますか？」

「PDB でインスリンの構造を検索して」

創薬

「EGFR を標的とする薬剤は何？」

「BRAF はどの疾患と関連していますか？」

遺伝性疾患

「OMIM で嚢胞性線維症を検索して」

「CFTR 遺伝子に関連する疾患は何？」

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⚡ パフォーマンス機能

• スマートキャッシュ - API 応答を 1 時間キャッシュして速度を向上させます
• 非同期処理 - すべての API 呼び出しはノンブロッキングです
• エラー処理 - API の失敗を適切に処理します

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🔧 開発

ソースから

# Clone the repository
git clone https://github.com/zaeyasa/gwas-mcp.git
cd gwas-mcp

# Install dependencies
pip install -e .

# Run the server
python -m gwas_mcp.server

プロジェクト構成

gwas-mcp/
├── src/
│   └── gwas_mcp/
│       ├── server.py           # Main MCP server
│       ├── tools/
│       │   ├── protein_tools.py     # UniProt, NCBI, Ensembl
│       │   ├── clinical_tools.py    # ClinVar, STRING
│       │   ├── structure_tools.py   # PDB, KEGG, PharmGKB
│       │   └── advanced_tools.py    # AlphaFold, Open Targets, OMIM
│       └── resources/
│           └── db_resources.py      # Database resources
├── pyproject.toml
├── README.md
└── LICENSE

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📊 対応データベース

データベース	種類	説明
UniProt	タンパク質	タンパク質配列と注釈
Ensembl	遺伝子／バリアント	ゲノムブラウザーとバリアントデータ
NCBI Gene	遺伝子	遺伝子情報データベース
ClinVar	臨床	臨床バリアントの解釈
GWAS Catalog	GWAS	ゲノムワイド関連解析
GTEx	発現	発現 QTL データ
STRING	相互作用	タンパク質間相互作用
InterPro	ドメイン	タンパク質ファミリーとドメイン
AlphaFold	構造	AI が予測した構造
PDB	構造	実験で得られた 3D 構造
KEGG	経路	代謝経路とシグナル伝達経路
Open Targets	創薬	薬剤標的と疾患との関連
PharmGKB	ファーマコゲノミクス	薬剤と遺伝子の相互作用
OMIM	疾患	遺伝性疾患データベース

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🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。お気軽にプルリクエストを送信してください。

1. リポジトリをフォークします
2. フィーチャーブランチを作成します（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 変更をコミットします（git commit -m 'Add amazing feature'）
4. ブランチにプッシュします（git push origin feature/amazing-feature）
5. プルリクエストを作成します

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📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルをご覧ください。

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🙏 謝辞

• Model Context Protocol - MCP 仕様
• Anthropic - Claude AI と MCP の開発
• このプロジェクトを可能にしてくれた、素晴らしいバイオインフォマティクスデータベースのすべて

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📬 お問い合わせ

• GitHub: @zaeyasa

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バイオインフォマティクスコミュニティのために ❤️ を込めて作成