Scanpy-MCP

Una interfaz de lenguaje natural para el análisis de secuenciación de ARN de una sola célula (scRNA-Seq) utilizando la librería Scanpy.

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Documentación

Scanpy-MCP

Interfaz de lenguaje natural para análisis de scRNA-Seq con Scanpy a través de MCP.

🪩 ¿Qué puede hacer?

  • Módulo de E/S como leer y escribir datos de scRNA-Seq
  • Módulo de preprocesamiento, como filtrado, control de calidad, normalización, escalado, genes altamente variables, PCA, vecinos,...
  • Módulo de herramientas, como agrupamiento, expresión diferencial, etc.
  • Módulo de trazado, como violín, mapa de calor, dotplot

❓ ¿Para quién es?

  • ¡Cualquier persona que quiera hacer análisis de scRNA-Seq en lenguaje natural!
  • Desarrolladores de agentes que quieran llamar a las funciones de scanpy para sus aplicaciones

🌐 ¿Dónde usarlo?

Puedes usar scanpy-mcp en la mayoría de clientes de IA, complementos o marcos de agentes que soporten MCP:

  • Clientes de IA, como Cherry Studio
  • Complementos, como Cline
  • Marcos de agentes, como Agno

📚 Documentación

La documentación completa de scmcphub está disponible en https://docs.scmcphub.org

🎬 Demo

Una demostración que muestra el análisis de agrupamiento de células scRNA-Seq en un cliente de IA Cherry Studio usando lenguaje natural basado en scanpy-mcp

https://github.com/user-attachments/assets/93a8fcd8-aa38-4875-a147-a5eeff22a559

🏎️ Inicio rápido

Instalación

Instalar desde PyPI

pip install scanpy-mcp

puedes probarlo ejecutando

scanpy-mcp run

ejecutar scnapy-mcp localmente

Consulta la siguiente configuración en tu cliente MCP:

verificar ruta

$ which scanpy 
/home/test/bin/scanpy-mcp

"mcpServers": {
  "scanpy-mcp": {
    "command": "//home/test/bin/scanpy-mcp",
    "args": [
      "run"
    ]
  }
}

ejecutar scnapy-mcp de forma remota

Consulta la siguiente configuración en tu cliente MCP:

ejecútalo en tu servidor

scanpy-mcp run --transport shttp --port 8000

Luego configura tu cliente MCP en el cliente de IA local, así:


"mcpServers": {
  "scanpy-mcp": {
    "url": "http://localhost:8000/mcp"
  }
}

🤝 Contribuciones

Si tienes alguna pregunta, bienvenido a enviar un problema, o contáctame (hsh-me@outlook.com). ¡También son bienvenidas las contribuciones al código!

Cita

Si usas scanpy-mcp en tu investigación, considera citar el siguiente trabajo:

Wolf, F., Angerer, P. & Theis, F. SCANPY: análisis de datos de expresión génica unicelular a gran escala. Genome Biol 19, 15 (2018). https://doi.org/10.1186/s13059-017-1382-0