ChatSpatial

ChatSpatial reemplaza la generación de código LLM ad hoc con orquestación reforzada por esquema. En lugar de generar scripts arbitrarios, el LLM selecciona herramientas y parámetros de un registro curado, haciendo que los flujos de trabajo de transcriptómica espacial sean más reproducibles entre sesiones y clientes.

ChatSpatial expone 20 herramientas MCP validadas por esquema que orquestan 65 métodos de transcriptómica espacial en 13 categorías analíticas. Las herramientas son la interfaz estable de lenguaje natural; los métodos son los backends de análisis seleccionados a través de los parámetros de las herramientas.

El servidor implementa MCP 2026-07-28 a través del SDK oficial de Python v2 y continúa sirviendo a clientes 2025-11-25 mediante la negociación de protocolo gestionada por el SDK. STDIO sigue siendo el valor predeterminado local seguro; Streamable HTTP está disponible para implementaciones HTTP configuradas explícitamente.

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Comenzar aquí

Instala uv una vez, luego registra ChatSpatial sin crear ni gestionar un entorno de Python:

Codex:

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

Claude Code:

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

uvx crea un entorno aislado en el primer lanzamiento y reutiliza su caché en lanzamientos posteriores. Reinicia el cliente MCP después de agregar el servidor.

El comando anterior instala el runtime estándar. Para que las 15 familias de métodos de Python componibles estén disponibles en el mismo entorno MCP aislado, usa:

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

full incluye CellRank, FastCCC, los backends mantenidos de dominio espacial y registro, anotación, enriquecimiento y las otras familias de Python portátiles. Los puentes R, AESTETIK y rctd-py permanecen separados porque tienen requisitos de sistema, plataforma o runtime grande. Consulta la guía de instalación antes de habilitar esas familias.

Luego:

1. Ejecuta tu primer análisis — Inicio rápido
2. Elige familias de métodos opcionales o un entorno persistente — Guía de instalación
3. Configura otro cliente MCP — Guía de configuración
4. Reproduce los resultados clave del manuscrito sin un LLM — Imagen de reproducción

Inicio rápido con Docker:

docker pull cafferyyang777/chatspatial:latest

Ejemplo mínimo de prompt:

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

El Inicio rápido proporciona una muestra descargable y un flujo de trabajo de Leiden que se ejecuta con la instalación estándar. Su muestra tiene coordenadas espaciales pero no imagen H&E. SpaGCN requiere el extra opcional spatial-domains.

Si usas Docker, monta los datos del host en /data y usa el prompt con la ruta del contenedor, por ejemplo /data/spatial_data.h5ad.

ChatSpatial funciona con cualquier cliente compatible con MCP — Claude Code, Claude Desktop, Codex, OpenCode y otras herramientas compatibles con MCP.

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Capacidades

La cobertura actual incluye 65 métodos en 13 categorías analíticas, expuestos a través de 20 herramientas MCP. Compatible con 10x Visium, Xenium, Slide-seq v2, MERFISH, seqFISH.

Categoría	Métodos de ejemplo
Carga de datos y preprocesamiento	Scanpy I/O, QC, Normalización, HVG, PCA, Vecinos
Visualización	Gráficos espaciales, gráficos de embedding, superposiciones de expresión génica
Identificación de dominios espaciales	SpaGCN, STAGATE, GraphST, BANKSY, AESTETIK, Leiden, Louvain
Deconvolución	FlashDeconv, Cell2location, RCTD (spacexr o rctd-py), DestVI, Stereoscope, SPOTlight, Tangram, CARD
Comunicación célula-célula	LIANA+, CellPhoneDB, CellChat (cellchat_r), FastCCC
Anotación de tipos celulares	Tangram, scANVI, CellAssign, mLLMCelltype, scType, SingleR
Expresión diferencial	Wilcoxon, t-test, Regresión logística, pyDESeq2
Inferencia de trayectorias	CellRank, Palantir, DPT
Velocidad de ARN	scVelo, VeloVI
Estadística espacial	Moran's I, Local Moran, Geary's C, Getis-Ord Gi*, Ripley's K, Co-ocurrencia, Enriquecimiento de vecindario, Puntuaciones de centralidad, Conteo de uniones local, Propiedades de red
Análisis de enriquecimiento	GSEA, ORA, Enrichr, ssGSEA, Spatial EnrichMap
Genes espacialmente variables	SpatialDE, SPARK-X, FlashS
Integración multi-muestra	Harmony, BBKNN, Scanorama, scVI
Análisis de CNV	InferCNVPy, Numbat
Registro espacial	PASTE, STalign

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Documentación

Guía	Úsala cuando...
Instalación	Necesitas métodos opcionales o un entorno de Python persistente
Docker	Quieres un runtime de contenedor reproducible o la resolución de dependencias local falla
Configuración	Necesitas la sintaxis exacta del cliente MCP o el modelo de rutas del runtime
Inicio rápido	ChatSpatial está instalado y quieres el primer análisis exitoso
Conceptos	Necesitas elegir una estrategia de análisis a partir de una pregunta biológica
Ejemplos	Quieres prompts de flujo de trabajo en lenguaje natural copiables
Referencia de métodos	Necesitas nombres canónicos de herramientas, nombres de métodos, parámetros y valores predeterminados
Solución de problemas	La configuración, la carga de datos o el comportamiento del análisis no funcionan
Documentación completa	Quieres el sitio completo de documentación

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Reproducibilidad

Cada versión publica una imagen de reproducción bajo la etiqueta -repro. Re-ejecuta las llamadas de herramientas de deconvolución CARD de dominio espacial DLPFC y OSCC registradas durante los experimentos del manuscrito, sin llamar a ningún LLM, y compara los resultados con los valores reportados:

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

reproducibility/ contiene la definición de la imagen y describe qué verifica. Los scripts de experimento y análisis del manuscrito están en ChatSpatial-Reproducibility.

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Cita

Si usas ChatSpatial en tu investigación, por favor cita:

@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 orquesta muchos métodos excelentes de terceros. Por favor, cita también las herramientas originales que tu análisis utilizó.

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Contribuciones

Las mejoras de documentación, informes de errores y nuevos métodos de análisis son bienvenidos. Consulta CONTRIBUTING.md.