Scanpy-MCP

Scanpy-MCP

Interface de linguagem natural para análise de scRNA-Seq com Scanpy através de MCP.

🪩 O que ele pode fazer?

• Módulo de IO, como ler e escrever dados de scRNA-Seq
• Módulo de pré-processamento, como filtragem, controle de qualidade, normalização, escalonamento, genes altamente variáveis, PCA, vizinhos,...
• Módulo de ferramentas, como agrupamento, expressão diferencial, etc.
• Módulo de plotagem, como violino, heatmap, dotplot

❓ Para quem é isso?

• Qualquer pessoa que queira fazer análise de scRNA-Seq em linguagem natural!
• Desenvolvedores de agentes que queiram chamar as funções do scanpy para suas aplicações

🌐 Onde usar?

Você pode usar scanpy-mcp na maioria dos clientes de IA, plugins ou frameworks de agentes que suportam MCP:

• Clientes de IA, como Cherry Studio
• Plugins, como Cline
• Frameworks de agentes, como Agno

📚 Documentação

A documentação completa do scmcphub está disponível em https://docs.scmcphub.org

🎬 Demonstração

Uma demonstração mostrando análise de agrupamento de células scRNA-Seq em um cliente de IA Cherry Studio usando linguagem natural baseada em scanpy-mcp

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

🏎️ Início rápido

Instalação

Instale a partir do PyPI

pip install scanpy-mcp

você pode testá-lo executando

scanpy-mcp run

executar scanpy-mcp localmente

Consulte a seguinte configuração no seu cliente MCP:

verifique o caminho

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

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

executar scanpy-mcp remotamente

Consulte a seguinte configuração no seu cliente MCP:

execute-o no seu servidor

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

Em seguida, configure seu cliente MCP no cliente de IA local, assim:

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

🤝 Contribuindo

Se você tiver alguma dúvida, sinta-se à vontade para enviar uma issue, ou entre em contato comigo (hsh-me@outlook.com). Contribuições para o código também são bem-vindas!

Citação

Se você usar scanpy-mcp em sua pesquisa, considere citar o seguinte trabalho:

Wolf, F., Angerer, P. & Theis, F. SCANPY: large-scale single-cell gene expression data analysis. Genome Biol 19, 15 (2018). https://doi.org/10.1186/s13059-017-1382-0