Oh My KEGG MCP

KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) 데이터베이스에 접근하기 위한 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다.(unofficial)

주요 기능

• 30개의 KEGG 도구: 경로, 유전자, 화합물, 반응, 효소, 질병, 약물 등 다양한 생물학적 데이터 검색 및 분석

• Streamable HTTP Transport: 웹 환경에서 사용 가능한 HTTP 기반 통신

• LangChain 통합: LangChain Agent와 완벽하게 통합되어 LLM이 KEGG 데이터를 활용할 수 있음

• Ollama 지원: 로컬 LLM 모델과 함께 사용 가능

설치

1. 필수 패키지 설치

2. 환경 변수 설정

.env.example 파일을 참고하여 .env 파일을 생성합니다:

.env 파일을 편집하여 필요한 값을 설정합니다:

참고:

• Ollama 사용 시: OPENAI_API_KEY는 설정하지 않아도 됩니다. 현재 코드는 Ollama를 기본 모델로 사용합니다.

• OpenAI 사용 시: OPENAI_API_KEY에 실제 API 키를 설정하고, langchain_integration.py에서 ChatOpenAI를 사용하도록 변경해야 합니다.

• 서버 설정: MCP_HOST, MCP_PORT, MCP_PATH는 서버 실행 시 사용되며, 기본값이 설정되어 있어 변경하지 않아도 됩니다.

• Ollama 호스트: Ollama가 기본 포트(11434)가 아닌 다른 포트에서 실행되는 경우 OLLAMA_HOST를 설정할 수 있습니다.

사용 방법

1. 서버 실행

서버가 실행되면 다음과 같은 메시지가 표시됩니다:

2. 클라이언트 실행

사용 가능한 도구

Database Information & Statistics (2개)

• get_database_info - 데이터베이스 정보 및 통계 조회

• list_organisms - 모든 KEGG 생물체 목록 조회

Pathway Analysis (3개)

• search_pathways - 경로 검색

• get_pathway_info - 경로 상세 정보

• get_pathway_genes - 경로의 유전자 목록

Gene Analysis (2개)

• search_genes - 유전자 검색

• get_gene_info - 유전자 상세 정보 (서열 포함 옵션)

Compound Analysis (2개)

• search_compounds - 화합물 검색

• get_compound_info - 화합물 상세 정보

Reaction & Enzyme Analysis (4개)

• search_reactions - 반응 검색

• get_reaction_info - 반응 상세 정보

• search_enzymes - 효소 검색

• get_enzyme_info - 효소 상세 정보

Disease & Drug Analysis (5개)

• search_diseases - 질병 검색

• get_disease_info - 질병 상세 정보

• search_drugs - 약물 검색

• get_drug_info - 약물 상세 정보

• get_drug_interactions - 약물 상호작용 조회

Module & Orthology Analysis (4개)

• search_modules - 모듈 검색

• get_module_info - 모듈 상세 정보

• search_ko_entries - KO 엔트리 검색

• get_ko_info - KO 상세 정보

Glycan Analysis (2개)

• search_glycans - 글리칸 검색

• get_glycan_info - 글리칸 상세 정보

BRITE Hierarchy Analysis (2개)

• search_brite - BRITE 계층 검색

• get_brite_info - BRITE 상세 정보

Advanced Analysis Tools (5개)

• get_pathway_compounds - 경로의 화합물 목록

• get_pathway_reactions - 경로의 반응 목록

• get_compound_reactions - 화합물의 반응 목록

• get_gene_orthologs - 유전자 직계동족 찾기

• batch_entry_lookup - 배치 엔트리 조회

Cross-References & Integration (2개)

• convert_identifiers - 데이터베이스 간 식별자 변환

• find_related_entries - 관련 엔트리 찾기

예제

기본 사용 예제

프로젝트 구조

통신 방식

Streamable HTTP (권장)

• 장점: 웹 환경 지원, 확장성 좋음, 표준 HTTP 프로토콜

• 사용: Python 서버 (kegg_mcp_server.py)

• 포트: 기본 3000 (환경 변수로 변경 가능)

stdio (로컬 전용, 선택사항)

• 장점: 최고의 보안, 낮은 오버헤드, 간단한 설정

• 사용: langchain_integration.py에서 use_http=False로 설정 시 사용 가능

• 제한: 로컬 실행만 가능, 별도 TypeScript 서버 필요

문제 해결

서버가 시작되지 않는 경우

1. 포트가 이미 사용 중인지 확인: lsof -i :3000

2. 필요한 패키지가 설치되었는지 확인: pip install -r requirements.txt

3. Python 버전 확인: Python 3.11 이상 필요

클라이언트 연결 실패

1. 서버가 실행 중인지 확인

2. 서버 URL이 올바른지 확인: KEGG_MCP_SERVER_URL 환경 변수

3. 방화벽 설정 확인

Ollama 연결 실패

1. Ollama가 실행 중인지 확인: ollama serve

2. 모델이 설치되었는지 확인: ollama list

3. 모델 다운로드: ollama pull gemma3:4b (또는 사용할 모델)

라이선스

MIT License

참고 자료

• KEGG REST API 문서

• Model Context Protocol

• LangChain 문서

• FastMCP 문서