DROMA MCP Server

DROMA MCP 服务

一个用于 DROMA（Drug Response Omics association MAp，药物反应组学关联图谱）的 Model Context Protocol (MCP) 服务，可通过自然语言与药物组学关联分析进行交互。

🚀 概述

DROMA MCP 服务提供通往 DROMA.R 和 DROMA.Set 软件包的自然语言接口，帮助 AI 助手进行癌症药物基因组学分析。

它是 DROMA 项目的一部分。请访问 DROMA 官方网站，了解完整文档和交互式示例。

主要功能

• 🔗 自然语言接口：用通俗英语询问药物组学关联问题
• 📊 数据集管理：在内存中加载和管理 DROMA 数据集（CCLE、gCSI 等）
• 📈 数据加载与标准化：加载分子特征和治疗反应数据，并自动进行 z-score 标准化
• 🗂️ 多项目支持：跨多个研究项目无缝处理数据
• 💾 智能缓存：高效缓存数据并跟踪元数据，加快访问速度
• 📤 数据导出：将分析结果导出为多种格式（CSV、Excel、JSON）
• ⚡ 多模态支持：支持多种传输协议（STDIO、HTTP、SSE）
• 🔄 R 集成：通过 rpy2 与现有 DROMA R 软件包无缝集成

📦 安装

前置条件

• Python 3.10+
• R 4.0+，并安装 DROMA.Set 和 DROMA.R 软件包
• DROMA SQLite 数据库
• FastMCP 2.13+（自动安装）

通过 pip 安装

pip install droma-mcp

开发环境安装

git clone https://github.com/mugpeng/DROMA_MCP
cd DROMA_MCP
pip install -e .

R 依赖项

请确保已安装 DROMA R 软件包：

# Install DROMA.Set and DROMA.R packages
# devtools::install_github("mugpeng/DROMA_Set")
# devtools::install_github("mugpeng/DROMA_R")

🚀 快速开始

1. 启动服务

# STDIO mode (for AI assistants) - default
droma-mcp run --db-path path/to/droma.sqlite

# HTTP mode (for web applications)
droma-mcp run --transport http --port 8000 --db-path path/to/droma.sqlite

2. MCP 客户端配置

添加到 MCP 客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "droma-mcp": {
      "command": "droma-mcp",
      "args": ["run", "--db-path", "path/to/droma.sqlite"]
    }
  }
}

🖥️ CLI 命令

命令	描述
run	启动 MCP 服务
test	测试配置和依赖项
validate	验证完整设置
export-config	导出 MCP 客户端配置

查看详细帮助：droma-mcp --help 或 droma-mcp run --help

🛠️ 可用工具

数据集管理

• load_dataset：从数据库将 DROMA 数据集（CCLE、gCSI 等）加载到内存
• list_loaded_datasets：显示当前已加载到内存中的数据集
• set_active_dataset：设置后续操作使用的活动数据集
• unload_dataset：从内存中移除数据集以释放资源

数据加载与分析

• load_molecular_profiles_normalized：加载经 z-score 标准化的分子特征（mRNA、CNV、甲基化等）
• load_treatment_response_normalized：加载经标准化的药物反应数据
• load_multi_project_molecular_profiles_normalized：跨多个项目加载数据
• load_multi_project_treatment_response_normalized：跨多个项目加载治疗反应数据
• check_zscore_normalization：验证缓存数据的标准化状态
• get_cached_data_info：获取缓存数据集的信息
• export_cached_data：将数据导出为 CSV/Excel/JSON 格式

数据库查询与探索

• get_droma_annotation：从数据库中检索样本或药物注释数据
• list_droma_samples：列出项目中所有可用样本，并提供筛选选项
• list_droma_features：列出项目和数据类型对应的所有可用特征（基因、药物）
• list_droma_projects：列出 DROMA 数据库中的所有可用项目

可视化与分析

• plot_drug_sensitivity_rank：创建药物敏感性排名图
• analyze_drug_omic_pair：分析药物与组学特征之间的关联

💬 示例用法

基本工作流

⚠️ 重要提示：使用任何数据加载函数前，必须先将数据集加载到内存中：

“从数据库加载 CCLE 数据集，并将其设为活动数据集”

“从 CCLE 数据集中加载 ABCB1 基因的 mRNA 表达数据，并进行 z-score 标准化”

“列出 DROMA 数据库中的所有可用项目”

“显示 gCSI 项目中所有可用的 mRNA 数据样本”

🔧 配置

环境变量

• DROMA_DB_PATH：DROMA SQLite 数据库的默认路径
• R_LIBS：R 库的路径
• DROMA_MCP_MODULE：要加载的服务模块（all、data_loading、database_query、dataset_management、visualization、analysis）
• DROMA_MCP_VERBOSE：启用详细日志记录

🔧 故障排除

常见问题

导入错误：运行 droma-mcp validate 检查依赖项

R 集成问题：确保已正确安装 R 和 DROMA 包

数据库连接：使用 droma-mcp test --db-path path/to/droma.db 验证数据库路径

如需更多帮助，请参阅 DROMA 官方网站 或在 GitHub 上提交问题。

🤝 参与贡献

欢迎贡献！详情请参阅贡献指南。

📄 许可证

本项目采用 MPL-2 许可证授权，详情请参阅 LICENSE 文件。

🔗 相关项目

• DROMA - DROMA 主项目
• DROMA.Set - 用于数据管理的 R 包
• DROMA.R - 用于分析函数的 R 包
• FastMCP - 用于 MCP 服务的 Python 框架
• Model Context Protocol - 用于 AI 工具集成的开放标准

📞 支持

• 问题：GitHub Issues
• 讨论：GitHub Discussions
• 电子邮件：联系 DROMA 团队

引用

如果您在研究中使用 DROMA MCP，请引用：

Li, S., Peng, Y., Chen, M. et al. Facilitating integrative and personalized oncology omics analysis with UCSCXenaShiny. Commun Biol 7, 1200 (2024). https://doi.org/10.1038/s42003-024-06891-2

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DROMA MCP - 搭建 AI 与癌症药理基因组学之间的桥梁 🧬💊🤖