Chatspatial

ChatSpatial 以由架构约束的编排取代临时生成 LLM 代码的方式。LLM 不再生成任意脚本，而是从精选的注册表中选择工具和参数，让空间转录组学工作流在不同会话和客户端之间更具可复现性。

ChatSpatial 提供 20 个经过架构验证的 MCP 工具，用于编排 13 个分析类别中的 67 种空间转录组学方法。这些工具构成稳定的自然语言接口；这些方法则是通过工具参数选定的分析后端。

该服务通过官方 Python SDK v2 实现 MCP 2026-07-28，并通过 SDK 管理的协议协商继续为 2025-11-25 客户端提供服务。 STDIO 仍是安全的本地默认方式；显式配置 HTTP 部署时，也可使用 Streamable HTTP。

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从这里开始

安装一次 uv，然后注册 ChatSpatial，无需创建或管理 Python 环境：

Codex：

codex mcp add chatspatial -- uvx --from chatspatial chatspatial server

Claude Code：

claude mcp add --scope user chatspatial -- \
  uvx --from chatspatial chatspatial server

uvx 会在首次启动时创建隔离环境，并在后续启动时复用缓存。添加服务后，请重启 MCP 客户端。

上述命令会安装标准运行时。若要在同一个隔离 MCP 环境中使用全部 15 个可组合的 Python 方法系列，请使用：

uvx --from 'chatspatial[full]' chatspatial server

full 包含 CellRank、FastCCC、受维护的空间域与配准后端、注释、富集分析以及其他可移植的 Python 方法系列。R 桥接、AESTETIK 和 rctd-py 因具有系统、平台或大型运行时要求而保持独立。启用这些方法系列前，请参阅安装指南。

接下来：

1. 运行首次分析 — 快速入门
2. 选择可选方法系列或持久化环境 — 安装指南
3. 配置其他 MCP 客户端 — 配置指南
4. 在没有大模型的情况下重现论文关键结果 — 复现图像

Docker 快速入门：

docker pull cafferyyang777/chatspatial:latest

最简示例提示词：

Load /absolute/path/to/spatial_data.h5ad and plot gene expression at the spatial coordinates

快速入门提供了可下载的示例和一个可通过标准安装运行的 Leiden 工作流。该示例包含空间坐标，但不包含 H&E 图像。SpaGCN 需要可选的 spatial-domains extra。

如果使用 Docker，请将主机数据挂载到 /data，并在提示词中使用容器路径，例如 /data/spatial_data.h5ad。

ChatSpatial 适用于任何兼容 MCP 的客户端 — Claude Code、Claude Desktop、Codex、OpenCode 及其他支持 MCP 的工具。

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功能

当前覆盖 13 个分析类别中的 67 种方法，并通过 20 个 MCP 工具提供支持。支持 10x Visium、Xenium、Slide-seq v2、MERFISH、seqFISH。

类别	示例方法
数据加载与预处理	Scanpy I/O、QC、标准化、HVG、PCA、邻居
可视化	空间图、嵌入图、基因表达叠加图
空间域识别	SpaGCN、STAGATE、GraphST、BANKSY、AESTETIK、Leiden、Louvain
去卷积	FlashDeconv、Cell2location、RCTD（spacexr 或 rctd-py）、DestVI、Stereoscope、SPOTlight、Tangram、CARD
细胞间通信	LIANA+、CellPhoneDB、CellChat（cellchat_r）、FastCCC
细胞类型注释	Tangram、scANVI、CellAssign、mLLMCelltype、scType、SingleR、标记基因评分与阈值规则
差异表达	Wilcoxon、t 检验、逻辑回归、pyDESeq2
轨迹推断	CellRank、Palantir、DPT
RNA 速度	scVelo、VeloVI
空间统计	Moran's I、Local Moran、Geary's C、Getis-Ord Gi*、Ripley's K、共现、邻域富集、中心性评分、Local Join Count、网络属性
富集分析	GSEA、ORA、Enrichr、ssGSEA、Spatial EnrichMap
空间变异基因	SpatialDE、SPARK-X、FlashS
多样本整合	Harmony、BBKNN、Scanorama、scVI
CNV 分析	InferCNVPy、Numbat
空间配准	PASTE、STalign

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文档

指南	适用场景
安装	需要可选安装方式或持久化 Python 环境
Docker	想要可复现的容器运行环境，或本地依赖解析失败
配置	需要准确的 MCP 客户端语法或运行时路径模型
快速入门	已安装 ChatSpatial，想要完成首次成功分析
概念	需要根据生物学问题选择分析策略
示例	想要可直接复制粘贴的自然语言工作流提示词
方法参考	需要规范的工具名称、方法名称、参数和默认值
故障排除	设置、数据加载或分析行为未正常运行
完整文档	想要查看完整的文档网站

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可复现性

每个版本都会在 -repro 标签下发布复现镜像。该镜像会重新执行论文实验中记录的 DLPFC 空间域和 OSCC CARD 去卷积工具调用，不会调用任何大模型，并将结果与报告值进行比较：

docker run --rm -v "$PWD/out:/outputs" \
  cafferyyang777/chatspatial@sha256:ac3ba1ed8235c3d53ca72005d8ad2556cac007f5ddb932ae3e1d1241fa2cf9d8 \
  chatspatial-reproduce

reproducibility/ 包含镜像定义，并介绍其检查内容。论文的实验和分析脚本位于 ChatSpatial-Reproducibility。

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引用

如果您在研究中使用 ChatSpatial，请引用：

@article{Yang2026.02.26.708361,
  author = {Yang, Chen and Zhang, Xianyang and Chen, Jun},
  title = {ChatSpatial: Schema-Enforced Agentic Orchestration for Reproducible and Cross-Platform Spatial Transcriptomics},
  elocation-id = {2026.02.26.708361},
  year = {2026},
  doi = {10.64898/2026.02.26.708361},
  publisher = {Cold Spring Harbor Laboratory},
  URL = {https://www.biorxiv.org/content/early/2026/03/01/2026.02.26.708361},
  journal = {bioRxiv}
}

ChatSpatial 编排了许多出色的第三方方法。请同时引用您在分析中使用的原始工具。

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贡献

欢迎改进文档、报告错误和新增分析方法。请参阅 CONTRIBUTING.md。