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GWAS Bioinformatics MCP Server

GWAS Bioinformatics MCP Server

本地服务
github.com/zaeyasa科研与教育137 周前更新

关于 GWAS Bioinformatics MCP Server

GWAS Bioinformatics MCP Server 为生物信息学研究者提供连接多类生物数据库的工具,涵盖基因、变异、蛋白质、通路、结构、药物和遗传病数据。它将这些查询封装为 MCP 工具,供 MCP 客户端使用。

主要功能

  1. 01查询 UniProt、Ensembl 与 NCBI Gene
  2. 02检索 ClinVar、GWAS 与 GTEx 数据
  3. 03获取蛋白质互作及功能富集结果
  4. 04查询 AlphaFold、PDB 与 KEGG
  5. 05检索药物靶点和遗传病信息
  6. 06响应缓存一小时并支持异步调用

适用场景

  1. 01查找基因信息及 SNP 变异注释
  2. 02检查变异的临床解释与 GWAS 关联
  3. 03分析蛋白质互作、结构和相关通路
  4. 04查询基因相关药物靶点与疾病

MCP 相关

该 MCP 服务将生物数据库查询能力作为工具提供给 MCP 客户端,可配置在 Claude Desktop 中使用。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"zaeyasa-gwas": {
"command": "uvx",
"args": [
"gwas-mcp"
]
}
}
}
启动命令uvx gwas-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypigwas-mcp1.0.2

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

🧬 GWAS-MCP:生物信息学 MCP 服务

PyPI version License: MIT MCP

面向 GWAS 和生物信息学研究的强大 Model Context Protocol(MCP) 服务。可与 Claude Desktop 和其他 MCP 客户端无缝集成,通过 AI 提供对主要生物数据库的访问。

30 多种工具 12 个以上数据库 Python 3.10+


✨ 功能

🔬 蛋白质与基因查询
  • UniProt - 按名称、基因或 ID 搜索蛋白质
  • Ensembl - 基因信息和变异详情
  • NCBI Gene - 全面的基因数据库
🧪 临床与变异
  • ClinVar - 临床变异解读(致病/良性)
  • GWAS Catalog - 全基因组关联研究
  • GTEx - 表达数量性状位点(eQTL)
🔗 蛋白质相互作用与网络
  • STRING - 蛋白质-蛋白质相互作用
  • InterPro - 蛋白质结构域和家族
🏗️ 结构与通路
  • AlphaFold - AI 预测的蛋白质结构
  • PDB - 实验获得的 3D 结构
  • KEGG - 代谢和信号通路
💊 药物发现
  • Open Targets - 药物靶点验证和疾病关联
  • PharmGKB - 药物基因组学和药物-基因相互作用
🏥 遗传疾病
  • OMIM - 人类孟德尔遗传在线数据库

🚀 快速开始

安装
pip install gwas-mcp
Claude Desktop 配置

添加到你的 claude_desktop_config.json:

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

配置文件位置:

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

添加配置后,重启 Claude Desktop 以加载 MCP 服务。


🛠️ 可用工具

蛋白质与基因工具
工具描述
search_uniprot按蛋白质名称、基因或 ID 搜索 UniProt
get_protein_details获取蛋白质详细信息(功能、结构域、GO 术语)
search_ncbi_gene搜索 NCBI Gene 数据库
search_ensembl_gene从 Ensembl 获取基因位置和详情
get_variant_info按 rsID 获取 SNP/变异信息
get_interpro_domains获取蛋白质结构域信息
临床与变异工具
工具描述
search_clinvar在 ClinVar 中搜索临床变异
get_clinvar_variant获取变异的临床解读
annotate_snps注释 SNP 的功能后果
query_gwas_catalog查询 GWAS Catalog 中的关联
get_eqtl_data从 GTEx 获取 eQTL 数据
蛋白质相互作用工具
工具描述
get_protein_interactions查找相互作用蛋白(STRING)
get_interaction_network获取多个蛋白质之间的网络
get_functional_enrichment通路/GO 富集分析
结构与通路工具
工具描述
get_alphafold_structure获取 AI 预测的结构
search_alphafold搜索 AlphaFold 数据库
search_pdb_structures在 PDB 中搜索 3D 结构
get_pdb_structure获取 PDB 结构详情
search_kegg_pathway搜索 KEGG 通路
get_kegg_pathway获取通路基因和详情
get_gene_pathways查找某个基因相关的通路
药物发现工具
工具描述
get_drug_targets查找靶向某个基因的药物(Open Targets)
get_disease_associations获取疾病关联及其评分
search_open_targets搜索基因、疾病或药物
search_pharmgkb搜索 PharmGKB 数据库
get_drug_gene_interactions获取药物与基因的相互作用
遗传疾病工具
工具描述
search_omim在 OMIM 中搜索遗传疾病
get_gene_diseases获取某个基因相关的所有疾病

💬 提示词示例

配置完成后,可以自然地向 Claude 提问:

蛋白质与基因查询

"获取 BRCA1 基因的信息"

"在 UniProt 中搜索血红蛋白"

"哪个蛋白质的 UniProt ID 是 P53_HUMAN?"

临床变异

"BRCA1 变异 rs80357906 是否具有致病性?"

"在 ClinVar 中搜索 TP53 变异"

蛋白质相互作用

"哪些蛋白质与 TP53 相互作用?"

"查找 BRCA1、ATM 和 CHEK2 的功能富集"

结构与通路

"获取 TP53 的 AlphaFold 结构"

"BRCA1 参与了哪些通路?"

"在 PDB 中搜索胰岛素结构"

药物发现

"哪些药物靶向 EGFR?"

"BRAF 与哪些疾病相关?"

遗传疾病

"在 OMIM 中搜索囊性纤维化"

"CFTR 基因与哪些疾病相关?"


⚡ 性能特性

  • 智能缓存 - API 响应缓存 1 小时,以提升速度
  • 异步操作 - 所有 API 调用均为非阻塞操作
  • 错误处理 - 妥善处理 API 故障

🔧 开发

从源代码构建
# 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
项目结构
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

📊 支持的数据库

数据库类型描述
UniProt蛋白质蛋白质序列和注释
Ensembl基因/变异基因组浏览器和变异数据
NCBI Gene基因基因信息数据库
ClinVar临床临床变异解读
GWAS CatalogGWAS全基因组关联研究
GTEx表达表达数量性状位点数据
STRING相互作用蛋白质间相互作用
InterPro结构域蛋白质家族和结构域
AlphaFold结构AI 预测的结构
PDB结构实验测定的 3D 结构
KEGG通路代谢和信号通路
Open Targets药物发现药物靶点和疾病关联
PharmGKB药物基因组学药物与基因的相互作用
OMIM疾病遗传疾病数据库

🤝 参与贡献

欢迎贡献!请随时提交 Pull Request。

  1. Fork 此仓库
  2. 创建功能分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交更改(git commit -m 'Add amazing feature')
  4. 将分支推送到远程仓库(git push origin feature/amazing-feature)
  5. 创建 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证,详情请参阅 LICENSE 文件。


🙏 致谢


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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。