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Nexonco Mcp

Nexonco Mcp

本地服务
github.com/Nexgene-Research数据与分析6463 周前更新

关于 Nexonco Mcp

Nexonco 是一个 MCP 服务,用于访问 CIViC(癌症变异临床解读)数据库中的临床证据。它面向精准肿瘤学与研究场景,可按变异、疾病、药物和表型进行灵活检索。

主要功能

  1. 01检索变异、疾病、药物和表型相关证据
  2. 02按证据类型、方向和评级筛选
  3. 03返回汇总统计与前十条证据
  4. 04附带来源引用与研究用途声明

适用场景

  1. 01查询结直肠癌中涉及 KRAS 突变的预测性证据
  2. 02查找某药物在白血病中的相关研究
  3. 03梳理与胰腺癌相关的治疗方案证据

MCP 相关

Nexonco 以 MCP 服务的形式提供 search_clinical_evidence 工具,MCP 客户端可调用该工具并获得格式化报告。

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

nexonco-mcp-banner

Nexonco 由 Nexgene Research 开发,是一个用于访问 CIViC(癌症变异临床解读)数据库临床证据的 MCP 服务。它支持快速、灵活地搜索变异、疾病、药物和表型,为精准肿瘤学提供支持。

PyPI NANDA License

演示

https://github.com/user-attachments/assets/02129685-5ba5-4b90-89e7-9d4a39986210

在此观看完整视频:Youtube

安装

前提条件
  • uv 或 Docker
  • Claude Desktop(用于 MCP 集成)
安装指南

如需详细的安装说明,请参阅以下文档:

  • NANDA 主机安装
    请参阅 docs/nanda-server-setup.md,了解后端配置和 NANDA Server 的本地注册。

  • Claude Desktop 安装
    请参阅 docs/claude-desktop-setup.md,了解本地开发环境配置和 MCP 集成指南。

这些指南包含启动并运行所需的全部步骤、环境配置和使用说明。

工具列表

search_clinical_evidence:用于查询临床证据数据并返回格式化报告的 MCP 工具。

输入架构

该工具接受以下可选参数:

  • disease_name (str):按疾病筛选(例如,“Lung Non-small Cell Carcinoma”)。
  • therapy_name (str):按疗法或药物筛选(例如,“Cetuximab”)。
  • molecular_profile_name (str):按基因或变异筛选(例如,“EGFR L858R”)。
  • phenotype_name (str):按表型筛选(例如,“Chest Pain”)。
  • evidence_type (str):按证据类型筛选(例如,“PREDICTIVE”、“DIAGNOSTIC”)。
  • evidence_direction (str):按证据方向筛选(例如,“SUPPORTS”)。
  • filter_strong_evidence (bool):若为 True,则仅包含评级 > 3(最高为 5)的证据。
输出

该工具返回包含四个部分的格式化字符串:

  1. 汇总统计:
    • 证据条目总数
    • 平均证据评级
    • 排名前 3 的疾病、基因、变异、疗法和表型(含计数)
  2. 排名前 10 的证据条目:
    • 列出评级最高的证据条目,包含疾病、表型、基因/变异、疗法、描述、类型、方向和评级等详细信息。
  3. 来源与引用:
    • 排名前 10 的证据条目来源的引用和 URL。
  4. 免责声明:
    • 声明该工具仅供研究使用,不构成医疗建议的说明。

使用示例

  • “查找涉及 KRAS 突变的结直肠癌疗法的预测性证据。”
  • “是否有关于 Imatinib 治疗白血病的研究?”
  • “哪些疗法与胰腺癌证据相关?”

致谢

许可证

本项目采用 MIT License 许可,详情请参阅 LICENSE 文件。

免责声明

⚠️ 此工具仅供研究使用,不能替代专业医疗建议、诊断或治疗。

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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。