Servidor MCP de cBioPortal

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) asíncrono de alto rendimiento que permite a los asistentes de IA interactuar con datos genómicos del cáncer de cBioPortal , una plataforma para explorar conjuntos de datos genómicos multidimensionales. Desarrollado con Python asíncrono moderno para una recuperación de datos significativamente más rápida.

Características

🔍 Estudios sobre el cáncer : Busque y explore estudios sobre el cáncer disponibles en cBioPortal
🧬 Datos genómicos : acceda a mutaciones genéticas, datos clínicos y perfiles moleculares
🔎 Capacidades de búsqueda : Encuentre estudios, genes y muestras con la búsqueda por palabras clave
📊 Múltiples tipos de datos : recupera mutaciones, datos clínicos y metadatos de estudios
⚡ Rendimiento asincrónico : implementación totalmente asincrónica para una recuperación de datos significativamente más rápida (hasta 4,5 veces más rápida)
📚 Operaciones masivas : obtención simultánea de múltiples estudios y genes para un mejor rendimiento
🔄 Integración con FastMCP : Construida sobre el marco FastMCP de alto rendimiento

Instalación

Prerrequisitos

Python 3.8 o superior
pip (instalador de paquetes de Python)
Git (opcional, para clonar el repositorio)

Configurar el entorno

Opción 1: Usar venv y pip (método estándar)

# Create a virtual environment
python -m venv cbioportal-mcp-env

# Activate the environment
# On Windows:
cbioportal-mcp-env\Scripts\activate
# On macOS/Linux:
source cbioportal-mcp-env/bin/activate

Instalar dependencias con pip

# Install the MCP SDK and FastMCP framework
pip install mcp>=2.0.0

# Install additional dependencies
pip install httpx asyncio

Opción 2: Usar UV (alternativa más rápida)

UV es un administrador de paquetes y entorno Python moderno y de alto rendimiento que es significativamente más rápido que pip.

# Install UV if you don't have it yet
pipx install uv
# Or with Homebrew
# brew install uv

# Create and activate a virtual environment with UV
uv venv

# Activate the environment
# On Windows:
.venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux:
source .venv/bin/activate

Instalar dependencias con UV

# Install the MCP SDK and FastMCP framework
uv pip install mcp>=2.0.0

# Install additional dependencies
uv pip install httpx asyncio

Descargar el servidor

Descargue el script cbioportal_server.py en su directorio de trabajo o clone este repositorio:

git clone https://github.com/pickleton89/cbioportal-mcp.git
cd cbioportal-mcp

Hacer que el script sea ejecutable (solo Linux/macOS)

chmod +x cbioportal_server.py

Uso

Iniciando el servidor

Para iniciar el servidor con la configuración predeterminada:

python cbioportal_server.py

Esto inicia el servidor usando la API pública de cBioPortal en https://www.cbioportal.org/api .

Opciones avanzadas

Personalice el comportamiento del servidor con argumentos de la línea de comandos:

# Use a different cBioPortal API instance
python cbioportal_server.py --base-url https://your-cbioportal-instance.org/api

# Specify a different transport mechanism (only stdio supported currently)
python cbioportal_server.py --transport stdio

Configuración

Uso con Claude Desktop

Instalar Claude Desktop
Abra Claude Desktop
Haga clic en el icono de Servidores MCP en la barra de herramientas
Agregue un nuevo servidor MCP con la siguiente configuración:

{
  "mcpServers": {
    "cbioportal": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/cbioportal_server.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

Reemplace /path/to/cbioportal_server.py con la ruta real a su script.

Uso con VS Code

Configure el servidor MCP en la configuración de su espacio de trabajo:

{
  "mcp.servers": {
    "cbioportal": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/cbioportal_server.py"]
    }
  }
}

Herramientas disponibles

El servidor cBioPortal MCP proporciona las siguientes herramientas:

Nombre de la herramienta	Descripción
`get_cancer_studies`	Enumere todos los estudios sobre cáncer disponibles en cBioPortal
`get_cancer_types`	Obtenga una lista de todos los tipos de cáncer
`get_study_details`	Obtenga información detallada sobre un estudio de cáncer específico
`get_samples_in_study`	Obtenga una lista de muestras asociadas a un estudio
`get_genes`	Obtenga información sobre genes específicos mediante su símbolo Hugo o ID de Entrez
`search_genes`	Búsqueda de genes por palabra clave en su símbolo o nombre
`get_mutations_in_gene`	Obtener mutaciones en un gen específico para un estudio determinado
`get_clinical_data`	Obtener datos clínicos de los pacientes en un estudio
`get_molecular_profiles`	Obtenga una lista de perfiles moleculares disponibles para un estudio
`search_studies`	Búsqueda de estudios sobre el cáncer por palabra clave
`get_multiple_studies`	Obtenga varios estudios simultáneamente para un mejor rendimiento
`get_multiple_genes`	Recupere múltiples genes simultáneamente con procesamiento por lotes automático

Ejemplos

A continuación se muestran ejemplos de preguntas que puede realizar a los asistentes de IA conectados a este servidor:

"What cancer studies are available in cBioPortal?"
"Search for melanoma studies in cBioPortal"
"Get information about the BRCA1 gene"
"What mutations in TP53 are present in breast cancer studies?"
"Find studies related to lung cancer"
"Get clinical data for patients in the TCGA breast cancer study"

Actuación

Este servidor implementa soporte asincrónico completo para un rendimiento significativamente mejorado al recuperar datos de la API cBioPortal.

Resultados de referencia

Nuestras pruebas muestran mejoras de rendimiento significativas con la implementación asíncrona:

4,57 veces más rápido para la obtención simultánea de estudios en comparación con las operaciones secuenciales
Procesamiento por lotes eficiente para recuperar múltiples genes
Calidad de datos consistente entre operaciones secuenciales y concurrentes

Beneficios de la operación a granel

El servidor proporciona herramientas especializadas para operaciones masivas que aprovechan la concurrencia:

get_multiple_studies : obtiene múltiples estudios en paralelo usando asyncio.gather
get_multiple_genes : Implementa un procesamiento por lotes inteligente para una recuperación eficiente de genes concurrentes

Estos métodos incluyen métricas de rendimiento detalladas, como el tiempo de ejecución y los recuentos de lotes, para ayudarlo a comprender las ganancias de eficiencia.

Solución de problemas

El servidor no se inicia

Asegúrese de tener instalado Python 3.8+: python --version
Verifique que todas las dependencias estén instaladas: pip list | grep mcp
Comprueba si hay mensajes de error en la consola

Problemas de conexión con Claude Desktop

Verifique que la ruta al script sea correcta en su configuración
Asegúrese de que el script tenga permisos de ejecución
Consulte los registros de Claude para ver mensajes de error detallados

Problemas de conexión de la API

Asegúrese de tener conexión a Internet
Verifique que la API de cBioPortal sea accesible: curl https://www.cbioportal.org/api/cancer-types
Intente utilizar un punto final de API diferente si está disponible

Desarrollo

Ampliación del servidor

Puede ampliar la funcionalidad del servidor agregando nuevos métodos a la clase CBioPortalMCPServer y registrándolos como herramientas:

# Add a new method
def my_new_tool(self, parameter1: str, parameter2: int) -> Dict:
    # Implementation
    return {"result": "data"}

# Register the new tool
self.mcp.tool()(self.my_new_tool)

Mejoras futuras

Posibles mejoras para futuras versiones:

Almacenamiento en caché de datos a los que se accede con frecuencia
Soporte de autenticación para instancias privadas de cBioPortal
Puntos finales adicionales para un acceso más completo a los datos
Ajuste de los límites de concurrencia en función de las capacidades del servidor
Añadir mecanismos de reintento de solicitudes para un manejo de errores más robusto
Implementar más métodos de operaciones masivas concurrentes para otros puntos finales

Actualizaciones y mantenimiento

Para actualizar a la última versión del SDK de MCP:

pip install -U mcp

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Expresiones de gratitud

cBioPortal para proporcionar una plataforma de datos genómicos del cáncer de acceso abierto
Protocolo de contexto modelo para habilitar interacciones entre herramientas de IA
FastMCP para el marco de servidor MCP de alto rendimiento

cBioPortal MCP Server