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BioGRID MCP server

BioGRID MCP server

本地服务
github.com/kleonai科研与教育073 周前更新

关于 BioGRID MCP server

BioGRID MCP server 为 LLM 和 Agent 提供 BioGRID 遗传及物理相互作用数据。研究人员可通过经过 schema 验证的调用查询基因、获取带证据的相互作用、导出网络边列表并查看统计信息。

主要功能

  1. 01获取遗传和物理相互作用
  2. 02查找基因的一级邻居
  3. 03导出 TSV 或 CSV 边列表
  4. 04搜索基因符号及别名
  5. 05汇总相互作用网络统计
  6. 06访问相互作用与出版物资源

适用场景

  1. 01为 CRISPR 筛选查找 TP53 相互作用对象
  2. 02从基因列表构建 Cytoscape 网络
  3. 03消除含糊的基因符号
  4. 04导出前检查网络密度

MCP 相关

该服务向 MCP 客户端提供 BioGRID 相互作用工具和资源模板,支持 stdio 与 HTTP 传输。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

README 配图

BioGRID MCP 服务

这是一个模型上下文协议(MCP)端点服务,可让任何大模型或自主 Agent 访问 BioGRID API,获取 BioGRID 精选的 2 × 10⁷ 条遗传和物理互作数据。本仓库提供的工具可帮助你的 Agent 技术栈从原始基因符号出发,生成有文献支持的互作网络、TSV 边列表以及可直接分析的统计数据——所有操作均通过经架构验证的 JSON 调用完成。这些工具会自行描述输入和输出,因此 Agent 可以自主发现、验证并修正调用。


工具

  1. get_interactions:检索涉及某个基因的所有 BioGRID 互作。
  2. get_neighbors:轻量级封装,返回单个基因的一级互作对象。
  3. export_edge_list:为一组基因生成 TSV/CSV 边列表,可直接用于 Cytoscape 或 graph-tool。
  4. search_genes:对 BioGRID 基因表执行模糊搜索,以查找含义不明确的符号或别名。
  5. interaction_stats:快速汇总基因列表的网络信息(计数、度分布、物理/遗传互作比例)。

资源模板

  1. biogrid://edge-list/{gene1,gene2,…}:基因集的 TSV 边列表(与 export_edge_list 相同,但会缓存且可分享)
  2. biogrid://interaction/{biogrid_id}:让 Agent 无需解析整个 TSV,即可引用一条互作作为证据。
  3. biogrid://gene/{gene_symbol}:快速“知识卡片”,模型可在介绍基因时引用。
  4. biogrid://publications/{pubmed_id}:无需访问 NCBI,即可实现支持引文的回答或 RAG 工作流。
  5. biogrid://dataset/{dataset_id}:批量下载特定版本的 BioGRID 数据集(tar/zip)。

示例用例

工具名称用途核心参数(默认值)典型输出示例用例
get_interactions获取涉及一个基因的所有 BioGRID 相互作用。gene_symbol (必填)、species = 9606、type = "all" | "physical" | "genetic"、limit = 1000JSON 相互作用对象数组,每个对象包含互作伙伴、实验系统、PubMed ID 和评分。“显示报告的 TP53 的所有物理相互作用,以便我为 CRISPR 筛选筛选辅助因子候选对象。”
get_neighbors轻量级封装,仅返回第一度互作伙伴。与上述参数相同(limit 默认为 250)。互作伙伴符号及元数据的 JSON 列表(非常适合提示词循环)。“自动扩展蛋白质集合:‘给定 BRCA1,返回其前 25 个遗传互作伙伴,并将它们用于功能富集分析。’”
export_edge_list为一组基因生成 TSV/CSV 边列表,可直接用于 Cytoscape、NetworkX、Gephi 等。gene_symbols[] (必填)、species、type单个文本块(TSV)或分块流:源、目标、相互作用类型、PubMed、证据。“为我的 RNA-seq DEG 列表中的基因创建边列表,以便我在 Cytoscape 中对网络进行聚类并查找功能模块。”
search_genes模糊搜索 BioGRID 的基因表,以查找含义不明确的符号或别名。query (必填)、species排序后的列表,包含官方符号、系统名称、BioGRID ID 和生物。“解析别名:‘我不确定 p85 对应的是 PIK3R1 还是 PIK3R2——请搜索并让我选择正确的高置信度条目。’”
interaction_stats快速汇总基因列表的网络信息(节点/边数量、度分布、物理:遗传比例)gene_symbols[] (必填)、species、type包含节点数、边数、平均度数、直方图分桶的 JSON。“导出前,请帮我快速检查一下:我的 50 个阿尔茨海默病相关结果之间的相互作用网络有多稠密?”

快速安装

1. 克隆并安装
git clone https://github.com/<you>/biogrid-mcp-server.git
cd biogrid-mcp-server
npm install
2. 设置你的 BioGRID API 密钥

https://webservice.thebiogrid.org/ 学术用途免费。

   export BIOGRID_API_KEY=YOUR_KEY_HERE
3. 运行服务

stdio 模式最适合本地大模型

npm run start

HTTP 模式——在一个端口上公开服务,供远程 Agent 使用(选择任意可用端口):

npm run start:http -- --port 3335

你应该会看到类似内容:

[BIOGRID-MCP] server ready – manifest at /.well-known/mcp/manifest.json
5. 工具调用示例
{
  "name": "get_neighbors",
  "arguments": {
    "gene_symbol": "TP53",
    "species": 9606,
    "type": "genetic",
    "limit": 250
  }
}

这里的 9606 表示物种“人类”。 你将获得的示例

{
  "query": {"gene":"TP53","species":9606,"type":"genetic"},
  "neighbors": [
    {
      "partner": "MDM2",
      "biogridId": "111",
      "experimentalSystem": "Dosage Rescue",
      "pubmedIds": [12345]
    }
    /* … */
  ],
  "meta": {
    "total": 187,
    "timestamp": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ",
    "biogrid_version": "4.4.229"
  }
}

跨多个 MCP 服务的工作流示例

  1. 变异分诊: search_genes → get_interactions → 按遗传证据筛选 → 根据 PubMed 支持度对互作伙伴排序。

  2. 构建模块: get_neighbors(种子基因)→ export_edge_list → 输入 GRAPH-MCP 进行聚类 → overlay_expression。

  3. 跨数据库富集: search_genes → STRING-MCP get_functional_enrichment → Reactome-MCP 通路叠加。

即将推出:http://github.com/kleonai/bio-mcp-servers,提供 Biology MCP 服务列表和使用指南。

开发指南

  • src/api.ts – 围绕 BioGRID /interactions/ 和 /gene/ 端点的轻量 axios 封装
  • src/parsers.ts – 将 TSV 转换为类型化对象
  • src/tools.ts – 声明工具架构和处理程序
  • src/server.ts – 接入 MCP 传输(stdio + express)
  • 在 src/analytics.ts 中添加新的分析功能(例如中心性、聚类)

前提条件

要求版本备注
Node.js≥ 18 LTS支持 TypeScript + ESM
npm≥ 9随 Node 安装包提供
BioGRID API key学术用途免费在此申请

该服务由 https://kleonlab.com/ 开发。

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。