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securityA
license-
qualityA Model Context Protocol server that provides health data from the Senechal API to LLM applications, enabling AI assistants to access, analyze, and respond to personal health information.
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Python
GPL 3.0
Biomart MCP
与 Biomart 接口的 MCP 服务器
模型上下文协议(MCP) 是一个开放协议，它标准化了应用程序如何向Anthropic开发的 LLM 提供上下文。在这里，我们使用MCP python-sdk创建一个 MCP 服务器，该服务器通过pybiomart包与 Biomart 交互。
有一个简短的演示视频展示了 MCP 服务器在 Claude Desktop 上的运行情况。
安装
通过 Smithery 安装
要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 Biomart MCP：
克隆存储库
克劳德桌面
光标
通过 Cusror 的代理模式，其他模型也可以利用 MCP 服务器，例如来自 OpenAI 或 DeepSeek 的服务器。点击光标设置齿轮，导航至MCP ，将 MCP 服务器添加到全局配置，或通过在项目中添加.cursor/mcp.json将其添加到项目范围。
示例.cursor/mcp.json ：
格拉玛
发展
特征
Biomart-MCP 提供了几种与 Biomart 数据库交互的工具：
- 集市和数据集发现：列出可用的集市和数据集，以探索 Biomart 数据库结构
- 属性和过滤器探索：查看特定数据集的常见或所有可用属性和过滤器
- 数据检索：使用特定属性和过滤器查询 Biomart 以获取生物数据
- ID 翻译：在不同的生物标识符之间进行转换（例如，基因符号到 Ensembl ID）
贡献
欢迎提交 Pull 请求！开发过程中的一些小提示：
- 我们在这里仅使用
@mcp.tool()，这是为了最大限度地提高与支持 MCP 的客户端的兼容性，如文档中所示。 - 我们使用
@lru_cache来缓存计算成本高昂或进行外部 API 调用的函数的结果。 - 我们需要注意不要过度占用模型的上下文窗口，例如，你会在很多地方看到
df.to_csv(index=False).replace("\r", "")代码。这种 csv 格式的返回比df.to_string()之类的方法（后者大多数 token 都是空格）更高效。还要注意，从染色体中提取所有基因或类似的大型请求，对于上下文窗口来说也会过大。
未来的潜在功能
当然，还有很多功能可以添加，有些功能可能超出了biomart-mcp这个名称的范围。以下是一些想法：
- 使用
bs4添加资源站点的网络抓取，例如，我们获得了 NOTCH1 的 Ensembl 基因 ID，那么在某些情况下，从UCSC 页面上的Comments and Description Text from UniProtKB可能会很有用 - Loading...
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Tools
与 Biomart 数据库接口的模型上下文协议服务器，允许模型发现生物数据集、探索属性/过滤器、检索生物数据以及在不同的生物标识符之间进行转换。
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