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Glama

SCMCP

¡Un servidor MCP para análisis de scRNA-Seq con lenguaje natural!

🪩¿Qué puede hacer?

  • Módulo IO que lee y escribe datos scRNA-Seq con lenguaje natural

  • 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 gráficos, como violín, mapa de calor y diagrama de puntos

  • análisis de la comunicación célula-célula

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❓¿Para quién es esto?

  • ¡Cualquiera que quiera hacer análisis de scRNA-Seq en lenguaje natural!

  • Desarrolladores de agentes que desean llamar a las funciones de scanpy para sus aplicaciones

🌐¿Dónde utilizarlo?

Puede usar scmcp en la mayoría de los clientes de IA, complementos o marcos de agentes que admiten MCP:

  • Clientes de IA, como Cherry Studio

  • Complementos, como Cline

  • Marcos de agentes, como Agno

🎬 Demostración

Una demostración que muestra el análisis de grupos de células scRNA-Seq en un cliente de IA Cherry Studio utilizando lenguaje natural basado en scmcp

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

🏎️ Inicio rápido

Instalar

Instalar desde PyPI

pip install scmcp

Puedes probarlo ejecutando

scmcp run

ejecutar scnapy-server localmente

Consulte la siguiente configuración en su cliente MCP:

"mcpServers": { "scmcp": { "command": "scmcp", "args": [ "run" ] } }

ejecutar scnapy-server de forma remota

Consulte la siguiente configuración en su cliente MCP:

Ejecútalo en tu servidor

scmcp run --transport sse --port 8000

Luego configura tu cliente MCP, de la siguiente manera:

http://localhost:8000/sse

🤝 Contribuyendo

Si tiene alguna pregunta, puede enviar un problema o contactarme ( hsh-me@outlook.com ). ¡También agradecemos sus contribuciones al código!

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/huang-sh/scmcp'

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