[{"_1":2,"_260":-5,"_261":-5},"loaderData",{"_3":4,"_29":30,"_31":32,"_214":215},"root",{"_5":6,"_17":18},"toasts",[7,14],{"_8":9,"_10":11,"_12":13},"uid","275b6a3d-b818-460a-821b-a8480e279f44","title","Tool not found","type","error",{"_8":15,"_10":16,"_12":13},"398ca0dd-92b9-469f-b112-482a9536c18b","This MCP server does not support inspection","visitor",{"_19":20,"_21":22},"viewportWidth",1280,"visitorSession",{"_23":24,"_26":-5,"_8":27,"_28":-5},"attributes",[25],"BOT","membership","o9LCSAmpn9","userAccount","routes/_public/_layout",{},"routes/_public/mcp/servers/~namespace/~slug/_pages/_layout",{"_33":34,"_74":-5,"_75":35,"_36":76,"_132":133,"_213":112},"availableLocales",[35,47,54,61,68],{"_36":37,"_40":44,"_45":46},"mcpServer",{"_38":39,"_40":41,"_42":43},"description","A Model Control Protocol implementation for SAMtools, providing a standardized interface for working with SAM/BAM/CRAM files.","name","samtools_mcp","readme","# SAMtools MCP (Model Control Protocol)\n\nA Model Control Protocol implementation for SAMtools, providing a standardized interface for working with SAM/BAM/CRAM files.\n\n## Features\n\n- View and convert SAM/BAM/CRAM files\n- Sort alignment files\n- Index BAM/CRAM files\n- Generate statistics\n- Merge multiple BAM files\n- Calculate read depth\n- Index FASTA files\n- And more...\n\n### Core Capabilities\n- **File Format Support**: Handle SAM (text), BAM (binary), and CRAM (compressed) alignment files\n- **Format Conversion**: Convert between SAM, BAM, and CRAM formats seamlessly\n- **Region-Specific Analysis**: Extract and analyze specific genomic regions\n- **Flag-Based Filtering**: Filter reads based on SAM flags\n- **Performance Optimization**: Multi-threaded operations for sorting and merging\n- **Statistical Analysis**: Generate comprehensive alignment statistics\n\n### Tools Overview\n\n| Tool | Description | Key Features |\n|------|-------------|--------------|\n| `view` | View and convert alignment files | - Format conversion (SAM/BAM/CRAM)
- Region filtering
- Flag-based filtering
- Header manipulation |\n| `sort` | Sort alignment files | - Coordinate-based sorting
- Name-based sorting
- Memory per thread control
- Multi-threading support |\n| `index` | Index BAM/CRAM files | - BAI index generation
- CSI index support
- CRAM index creation |\n| `merge` | Merge multiple BAM/CRAM files | - Multi-file merging
- Thread-enabled processing
- Header reconciliation |\n| `depth` | Calculate read depth | - Per-base depth calculation
- Region-specific analysis
- Multi-file support |\n| `flagstat` | Generate alignment statistics | - Comprehensive flag statistics
- Quality checks
- Paired-end metrics |\n| `idxstats` | BAM/CRAM index statistics | - Reference sequence stats
- Mapped/unmapped counts
- Length information |\n| `faidx` | Index FASTA files | - FASTA indexing
- Region extraction
- Sequence retrieval |\n\n\n## Installation\n\n### Using Docker (Recommended)\n\nThe easiest way to use SAMtools MCP is through Docker:\n\n```bash\n# Pull the Docker image\ndocker pull nadhir/samtools-mcp:latest\n\n# Run the container\ndocker run -it --rm nadhir/samtools-mcp:latest\n\n# To process BAM files, mount a volume:\ndocker run -it --rm -v /path/to/your/bam/files:/data nadhir/samtools-mcp:latest\n```\n\n### Local Installation\n\n1. Clone the repository:\n```bash\ngit clone https://github.com/your-username/samtools_mcp.git\ncd samtools_mcp\n```\n\n2. Install dependencies:\n```bash\npip install uv\nuv pip install -r requirements.txt\n```\n\n## Configuration\n\n### MCP Server Configuration\n\nTo configure the MCP server to use the Docker image, add the following to your MCP configuration file:\n\n```json\n{\n \"servers\": {\n \"samtools\": {\n \"type\": \"docker\",\n \"image\": \"nadhir/samtools-mcp:latest\",\n \"volumes\": [\n {\n \"source\": \"/path/to/your/data\",\n \"target\": \"/data\"\n }\n ]\n }\n }\n}\n```\n\n### Local MCP Configuration\n\nTo configure the MCP to run using `uv`, add the following to your `~/.cursor/mcp.json`:\n\n```json\n{\n \"samtools_mcp\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\"run\", \"--with\", \"fastmcp\", \"fastmcp\", \"run\", \"/path/to/samtools_mcp.py\"]\n }\n}\n```\n\nReplace `/path/to/samtools_mcp.py` with the actual path to your `samtools_mcp.py` file.\n\n## Usage\n\n### Basic Commands\n\n1. View BAM file:\n```python\nfrom samtools_mcp import SamtoolsMCP\n\nmcp = SamtoolsMCP()\nresult = mcp.view(input_file=\"/data/example.bam\")\n```\n\n2. Sort BAM file:\n```python\nresult = mcp.sort(input_file=\"/data/example.bam\", output_file=\"/data/sorted.bam\")\n```\n\n3. Index BAM file:\n```python\nresult = mcp.index(input_file=\"/data/sorted.bam\")\n```\n\n### Advanced Usage\n\n1. View specific region with flags:\n```python\nresult = mcp.view(\n input_file=\"/data/example.bam\",\n region=\"chr1:1000-2000\",\n flags_required=\"0x2\",\n output_format=\"SAM\"\n)\n```\n\n2. Sort by read name:\n```python\nresult = mcp.sort(\n input_file=\"/data/example.bam\",\n output_file=\"/data/namesorted.bam\",\n sort_by_name=True\n)\n```\n\n3. Calculate depth with multiple input files:\n```python\nresult = mcp.depth(\n input_files=[\"/data/sample1.bam\", \"/data/sample2.bam\"],\n region=\"chr1:1-1000000\"\n)\n```\n\n## Contributing\n\nContributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.\n\n## License\n\nThis project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.","English","tag","en-US",{"_36":48,"_40":52,"_45":53},{"_38":49,"_40":50,"_42":51},"Una implementación del Protocolo de Control de Modelos para SAMtools, que proporciona una interfaz estandarizada para trabajar con archivos SAM/BAM/CRAM.","herramientas\\_mcp","# SAMtools MCP (Protocolo de control de modelos)\n\nUna implementación del Protocolo de Control de Modelos para SAMtools, que proporciona una interfaz estandarizada para trabajar con archivos SAM/BAM/CRAM.\n\n## Características\n\n* Ver y convertir archivos SAM/BAM/CRAM\n* Ordenar archivos de alineación\n* Índice de archivos BAM/CRAM\n* Generar estadísticas\n* Fusionar varios archivos BAM\n* Calcular la profundidad de lectura\n* Índice de archivos FASTA\n* Y más...\n\n### Capacidades principales\n\n* **Compatibilidad con formatos de archivo** : maneja archivos de alineación SAM (texto), BAM (binario) y CRAM (comprimidos)\n* **Conversión de formato** : Convierte entre formatos SAM, BAM y CRAM sin problemas\n* **Análisis específico de la región** : extraiga y analice regiones genómicas específicas\n* **Filtrado basado en indicadores** : filtra las lecturas según los indicadores SAM\n* **Optimización del rendimiento** : operaciones multiproceso para ordenar y fusionar\n* **Análisis estadístico** : genere estadísticas de alineación completas\n\n### Descripción general de las herramientas\n\n| Herramienta | Descripción | Características principales |\n| ----------- | -------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| `view` | Ver y convertir archivos de alineación | - Conversión de formato (SAM/BAM/CRAM)- Filtrado de regiones- Filtrado basado en indicadores- Manipulación de encabezados |\n| `sort` | Ordenar archivos de alineación | - Ordenación basada en coordenadas- Ordenación basada en nombres- Control de memoria por subproceso- Compatibilidad con múltiples subprocesos |\n| `index` | Índice de archivos BAM/CRAM | - Generación de índices BAI- Compatibilidad con índices CSI- Creación de índices CRAM |\n| `merge` | Fusionar varios archivos BAM/CRAM | - Fusión de múltiples archivos - Procesamiento habilitado para subprocesos - Conciliación de encabezados |\n| `depth` | Calcular la profundidad de lectura | - Cálculo de profundidad por base- Análisis específico de la región- Compatibilidad con múltiples archivos |\n| `flagstat` | Generar estadísticas de alineación | - Estadísticas completas de banderas- Controles de calidad- Métricas de pares |\n| `idxstats` | Estadísticas del índice BAM/CRAM | - Estadísticas de secuencia de referencia - Recuentos mapeados/no mapeados - Información de longitud |\n| `faidx` | Índice de archivos FASTA | - Indexación FASTA - Extracción de regiones - Recuperación de secuencias |\n\n## Instalación\n\n### Uso de Docker (recomendado)\n\nLa forma más sencilla de utilizar SAMtools MCP es a través de Docker:\n\n```bash\n# Pull the Docker image\ndocker pull nadhir/samtools-mcp:latest\n\n# Run the container\ndocker run -it --rm nadhir/samtools-mcp:latest\n\n# To process BAM files, mount a volume:\ndocker run -it --rm -v /path/to/your/bam/files:/data nadhir/samtools-mcp:latest\n```\n\n### Instalación local\n\n1. Clonar el repositorio:\n\n```bash\ngit clone https://github.com/your-username/samtools_mcp.git\ncd samtools_mcp\n```\n\n2. Instalar dependencias:\n\n```bash\npip install uv\nuv pip install -r requirements.txt\n```\n\n## Configuración\n\n### Configuración del servidor MCP\n\nPara configurar el servidor MCP para usar la imagen de Docker, agregue lo siguiente a su archivo de configuración de MCP:\n\n```json\n{\n \"servers\": {\n \"samtools\": {\n \"type\": \"docker\",\n \"image\": \"nadhir/samtools-mcp:latest\",\n \"volumes\": [\n {\n \"source\": \"/path/to/your/data\",\n \"target\": \"/data\"\n }\n ]\n }\n }\n}\n```\n\n### Configuración de MCP local\n\nPara configurar el MCP para que se ejecute usando `uv` , agregue lo siguiente a su `~/.cursor/mcp.json` :\n\n```json\n{\n \"samtools_mcp\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\"run\", \"--with\", \"fastmcp\", \"fastmcp\", \"run\", \"/path/to/samtools_mcp.py\"]\n }\n}\n```\n\nReemplace `/path/to/samtools_mcp.py` con la ruta real a su archivo `samtools_mcp.py` .\n\n## Uso\n\n### Comandos básicos\n\n1. Ver archivo BAM:\n\n```python\nfrom samtools_mcp import SamtoolsMCP\n\nmcp = SamtoolsMCP()\nresult = mcp.view(input_file=\"/data/example.bam\")\n```\n\n2. Ordenar archivo BAM:\n\n```python\nresult = mcp.sort(input_file=\"/data/example.bam\", output_file=\"/data/sorted.bam\")\n```\n\n3. Índice del archivo BAM:\n\n```python\nresult = mcp.index(input_file=\"/data/sorted.bam\")\n```\n\n### Uso avanzado\n\n1. Ver región específica con banderas:\n\n```python\nresult = mcp.view(\n input_file=\"/data/example.bam\",\n region=\"chr1:1000-2000\",\n flags_required=\"0x2\",\n output_format=\"SAM\"\n)\n```\n\n2. Ordenar por nombre de lectura:\n\n```python\nresult = mcp.sort(\n input_file=\"/data/example.bam\",\n output_file=\"/data/namesorted.bam\",\n sort_by_name=True\n)\n```\n\n3. Calcular profundidad con múltiples archivos de entrada:\n\n```python\nresult = mcp.depth(\n input_files=[\"/data/sample1.bam\", \"/data/sample2.bam\"],\n region=\"chr1:1-1000000\"\n)\n```\n\n## Contribuyendo\n\n¡Agradecemos sus contribuciones! No dude en enviar una solicitud de incorporación de cambios.\n\n## Licencia\n\nEste proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.","Spanish","es-ES",{"_36":55,"_40":59,"_45":60},{"_38":56,"_40":57,"_42":58},"SAMtools のモデル制御プロトコル実装。SAM/BAM/CRAM ファイルを操作するための標準化されたインターフェースを提供します。","samtools\\_mcp","# SAMtools MCP（モデル制御プロトコル）\n\nSAMtools のモデル制御プロトコル実装。SAM/BAM/CRAM ファイルを操作するための標準化されたインターフェースを提供します。\n\n## 特徴\n\n* SAM/BAM/CRAM ファイルの表示と変換\n* アライメントファイルの並べ替え\n* BAM/CRAM ファイルのインデックス\n* 統計を生成する\n* 複数のBAMファイルを結合する\n* 読み取り深度を計算する\n* FASTAファイルのインデックス\n* さらに…\n\n### コア機能\n\n* **ファイル形式のサポート**: SAM (テキスト)、BAM (バイナリ)、CRAM (圧縮) アライメントファイルを処理します。\n* **フォーマット変換**: SAM、BAM、CRAM フォーマット間でシームレスに変換\n* **領域特異的解析**：特定のゲノム領域を抽出して解析する\n* **フラグベースのフィルタリング**: SAMフラグに基づいて読み取りをフィルタリングする\n* **パフォーマンスの最適化**: ソートとマージのマルチスレッド操作\n* **統計分析**：包括的なアライメント統計を生成する\n\n### ツールの概要\n\n| 道具 | 説明 | 主な特徴 |\n| ---------- | -------------------- | ----------------------------------------------------------- |\n| `view` | アライメントファイルの表示と変換 | - フォーマット変換（SAM/BAM/CRAM）- 領域フィルタリング- フラグベースのフィルタリング- ヘッダー操作 |\n| `sort` | アライメントファイルの並べ替え | - 座標ベースのソート - 名前ベースのソート - スレッドごとのメモリ制御 - マルチスレッドのサポート |\n| `index` | BAM/CRAM ファイルのインデックス | - BAIインデックス生成 - CSIインデックスサポート - CRAMインデックス作成 |\n| `merge` | 複数のBAM/CRAMファイルを結合する | - 複数ファイルのマージ - スレッド対応処理 - ヘッダー調整 |\n| `depth` | 読み取り深度を計算する | - 塩基ごとの深度計算 - 領域固有の分析 - 複数ファイルのサポート |\n| `flagstat` | アライメント統計を生成する | - 包括的なフラグ統計 - 品質チェック - ペアエンドメトリクス |\n| `idxstats` | BAM/CRAM インデックス統計 | - 参照配列統計 - マップ/非マップ数 - 長さ情報 |\n| `faidx` | FASTAファイルのインデックス | - FASTAインデックス作成 - 領域抽出 - 配列検索 |\n\n## インストール\n\n### Dockerの使用（推奨）\n\nSAMtools MCP を使用する最も簡単な方法は、Docker を使用することです。\n\n```bash\n# Pull the Docker image\ndocker pull nadhir/samtools-mcp:latest\n\n# Run the container\ndocker run -it --rm nadhir/samtools-mcp:latest\n\n# To process BAM files, mount a volume:\ndocker run -it --rm -v /path/to/your/bam/files:/data nadhir/samtools-mcp:latest\n```\n\n### ローカルインストール\n\n1. リポジトリをクローンします。\n\n```bash\ngit clone https://github.com/your-username/samtools_mcp.git\ncd samtools_mcp\n```\n\n2. 依存関係をインストールします:\n\n```bash\npip install uv\nuv pip install -r requirements.txt\n```\n\n## 構成\n\n### MCP サーバーの構成\n\nDocker イメージを使用するように MCP サーバーを構成するには、MCP 構成ファイルに次のコードを追加します。\n\n```json\n{\n \"servers\": {\n \"samtools\": {\n \"type\": \"docker\",\n \"image\": \"nadhir/samtools-mcp:latest\",\n \"volumes\": [\n {\n \"source\": \"/path/to/your/data\",\n \"target\": \"/data\"\n }\n ]\n }\n }\n}\n```\n\n### ローカル MCP 構成\n\n`uv`を使用して MCP を実行するように設定するには、 `~/.cursor/mcp.json`に以下を追加します。\n\n```json\n{\n \"samtools_mcp\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\"run\", \"--with\", \"fastmcp\", \"fastmcp\", \"run\", \"/path/to/samtools_mcp.py\"]\n }\n}\n```\n\n`/path/to/samtools_mcp.py` 、 `samtools_mcp.py`ファイルへの実際のパスに置き換えます。\n\n## 使用法\n\n### 基本コマンド\n\n1. BAM ファイルを表示:\n\n```python\nfrom samtools_mcp import SamtoolsMCP\n\nmcp = SamtoolsMCP()\nresult = mcp.view(input_file=\"/data/example.bam\")\n```\n\n2. BAM ファイルを並べ替える:\n\n```python\nresult = mcp.sort(input_file=\"/data/example.bam\", output_file=\"/data/sorted.bam\")\n```\n\n3. インデックス BAM ファイル:\n\n```python\nresult = mcp.index(input_file=\"/data/sorted.bam\")\n```\n\n### 高度な使用法\n\n1. フラグ付きの特定の地域を表示します:\n\n```python\nresult = mcp.view(\n input_file=\"/data/example.bam\",\n region=\"chr1:1000-2000\",\n flags_required=\"0x2\",\n output_format=\"SAM\"\n)\n```\n\n2. 読み取った名前で並べ替え:\n\n```python\nresult = mcp.sort(\n input_file=\"/data/example.bam\",\n output_file=\"/data/namesorted.bam\",\n sort_by_name=True\n)\n```\n\n3. 複数の入力ファイルで深度を計算します。\n\n```python\nresult = mcp.depth(\n input_files=[\"/data/sample1.bam\", \"/data/sample2.bam\"],\n region=\"chr1:1-1000000\"\n)\n```\n\n## 貢献\n\n貢献を歓迎します！お気軽にプルリクエストを送信してください。\n\n## ライセンス\n\nこのプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。","Japanese","ja-JP",{"_36":62,"_40":66,"_45":67},{"_38":63,"_40":64,"_42":65},"SAMtools에 대한 모델 제어 프로토콜 구현으로, SAM/BAM/CRAM 파일 작업을 위한 표준화된 인터페이스를 제공합니다.","샘툴즈\\_mcp","# SAMtools MCP(모델 제어 프로토콜)\n\nSAMtools에 대한 모델 제어 프로토콜 구현으로, SAM/BAM/CRAM 파일 작업을 위한 표준화된 인터페이스를 제공합니다.\n\n## 특징\n\n* SAM/BAM/CRAM 파일 보기 및 변환\n* 정렬 파일 정렬\n* BAM/CRAM 파일 인덱스\n* 통계 생성\n* 여러 BAM 파일 병합\n* 읽기 깊이 계산\n* FASTA 파일 인덱스\n* 그리고 더 많은 것...\n\n### 핵심 역량\n\n* **파일 형식 지원** : SAM(텍스트), BAM(바이너리), CRAM(압축) 정렬 파일 처리\n* **형식 변환** : SAM, BAM 및 CRAM 형식 간을 원활하게 변환합니다.\n* **지역별 분석** : 특정 게놈 지역 추출 및 분석\n* **플래그 기반 필터링** : SAM 플래그를 기반으로 읽기 필터링\n* **성능 최적화** : 정렬 및 병합을 위한 멀티스레드 작업\n* **통계 분석** : 포괄적인 정렬 통계 생성\n\n### 도구 개요\n\n| 도구 | 설명 | 주요 특징 |\n| ---------- | ----------------- | --------------------------------------------------- |\n| `view` | 정렬 파일 보기 및 변환 | - 포맷 변환(SAM/BAM/CRAM) - 지역 필터링 - 플래그 기반 필터링 - 헤더 조작 |\n| `sort` | 정렬 파일 정렬 | - 좌표 기반 정렬 - 이름 기반 정렬 - 스레드당 메모리 제어 - 멀티 스레딩 지원 |\n| `index` | BAM/CRAM 파일 인덱스 | - BAI 지수 생성 - CSI 지수 지원 - CRAM 지수 생성 |\n| `merge` | 여러 BAM/CRAM 파일 병합 | - 다중 파일 병합 - 스레드 지원 처리 - 헤더 조정 |\n| `depth` | 읽기 깊이 계산 | - 베이스별 깊이 계산 - 지역별 분석 - 다중 파일 지원 |\n| `flagstat` | 정렬 통계 생성 | - 포괄적인 플래그 통계 - 품질 검사 - 페어드엔드 메트릭 |\n| `idxstats` | BAM/CRAM 지수 통계 | - 참조 시퀀스 통계 - 매핑/비매핑 카운트 - 길이 정보 |\n| `faidx` | FASTA 파일 인덱스 | - FASTA 인덱싱 - 영역 추출 - 시퀀스 검색 |\n\n## 설치\n\n### Docker 사용(권장)\n\nSAMtools MCP를 사용하는 가장 쉬운 방법은 Docker를 사용하는 것입니다.\n\n지엑스피1\n\n### 로컬 설치\n\n1. 저장소를 복제합니다.\n\n```bash\ngit clone https://github.com/your-username/samtools_mcp.git\ncd samtools_mcp\n```\n\n2. 종속성 설치:\n\n```bash\npip install uv\nuv pip install -r requirements.txt\n```\n\n## 구성\n\n### MCP 서버 구성\n\nDocker 이미지를 사용하도록 MCP 서버를 구성하려면 MCP 구성 파일에 다음을 추가하세요.\n\n```json\n{\n \"servers\": {\n \"samtools\": {\n \"type\": \"docker\",\n \"image\": \"nadhir/samtools-mcp:latest\",\n \"volumes\": [\n {\n \"source\": \"/path/to/your/data\",\n \"target\": \"/data\"\n }\n ]\n }\n }\n}\n```\n\n### 로컬 MCP 구성\n\n`uv` 사용하여 MCP를 실행하도록 구성하려면 `~/.cursor/mcp.json` 에 다음을 추가합니다.\n\n```json\n{\n \"samtools_mcp\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\"run\", \"--with\", \"fastmcp\", \"fastmcp\", \"run\", \"/path/to/samtools_mcp.py\"]\n }\n}\n```\n\n`/path/to/samtools_mcp.py` `samtools_mcp.py` 파일의 실제 경로로 바꾸세요.\n\n## 용법\n\n### 기본 명령\n\n1. BAM 파일 보기:\n\n```python\nfrom samtools_mcp import SamtoolsMCP\n\nmcp = SamtoolsMCP()\nresult = mcp.view(input_file=\"/data/example.bam\")\n```\n\n2. BAM 파일 정렬:\n\n```python\nresult = mcp.sort(input_file=\"/data/example.bam\", output_file=\"/data/sorted.bam\")\n```\n\n3. 인덱스 BAM 파일:\n\n```python\nresult = mcp.index(input_file=\"/data/sorted.bam\")\n```\n\n### 고급 사용법\n\n1. 플래그가 있는 특정 지역 보기:\n\n```python\nresult = mcp.view(\n input_file=\"/data/example.bam\",\n region=\"chr1:1000-2000\",\n flags_required=\"0x2\",\n output_format=\"SAM\"\n)\n```\n\n2. 읽은 이름으로 정렬:\n\n```python\nresult = mcp.sort(\n input_file=\"/data/example.bam\",\n output_file=\"/data/namesorted.bam\",\n sort_by_name=True\n)\n```\n\n3. 여러 입력 파일로 깊이 계산:\n\n```python\nresult = mcp.depth(\n input_files=[\"/data/sample1.bam\", \"/data/sample2.bam\"],\n region=\"chr1:1-1000000\"\n)\n```\n\n## 기여하다\n\n기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.\n\n## 특허\n\n이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.","Korean","ko-KR",{"_36":69,"_40":72,"_45":73},{"_38":70,"_40":57,"_42":71},"SAMtools 的模型控制协议实现，为处理 SAM/BAM/CRAM 文件提供了标准化接口。","# SAMtools MCP（模型控制协议）\n\nSAMtools 的模型控制协议实现，为处理 SAM/BAM/CRAM 文件提供了标准化接口。\n\n## 特征\n\n* 查看和转换 SAM/BAM/CRAM 文件\n* 对比准文件进行排序\n* 索引 BAM/CRAM 文件\n* 生成统计数据\n* 合并多个 BAM 文件\n* 计算读取深度\n* 索引 FASTA 文件\n* 还有更多...\n\n### 核心能力\n\n* **文件格式支持**：处理 SAM（文本）、BAM（二进制）和 CRAM（压缩）对齐文件\n* **格式转换**：在 SAM、BAM 和 CRAM 格式之间无缝转换\n* **区域特定分析**：提取并分析特定基因组区域\n* **基于标志的过滤**：根据 SAM 标志过滤读取\n* **性能优化**：排序和合并的多线程操作\n* **统计分析**：生成全面的比对统计数据\n\n### 工具概述\n\n| 工具 | 描述 | 主要特点 |\n| ---------- | ---------------- | ----------------------------------------- |\n| `view` | 查看和转换对齐文件 | - 格式转换（SAM/BAM/CRAM）- 区域过滤- 基于标志的过滤- 标题操作 |\n| `sort` | 对比准文件进行排序 | - 基于坐标的排序 - 基于名称的排序 - 每个线程的内存控制 - 多线程支持 |\n| `index` | 索引 BAM/CRAM 文件 | - BAI 指数生成 - CSI 指数支持 - CRAM 指数创建 |\n| `merge` | 合并多个 BAM/CRAM 文件 | - 多文件合并 - 线程启用处理 - 标题协调 |\n| `depth` | 计算读取深度 | - 每个基础深度计算 - 特定区域分析 - 多文件支持 |\n| `flagstat` | 生成比对统计数据 | - 综合标志统计 - 质量检查 - 双端指标 |\n| `idxstats` | BAM/CRAM 索引统计 | - 参考序列统计 - 映射/未映射计数 - 长度信息 |\n| `faidx` | 索引 FASTA 文件 | - FASTA 索引 - 区域提取 - 序列检索 |\n\n## 安装\n\n### 使用 Docker（推荐）\n\n使用 SAMtools MCP 最简单的方法是通过 Docker：\n\n```bash\n# Pull the Docker image\ndocker pull nadhir/samtools-mcp:latest\n\n# Run the container\ndocker run -it --rm nadhir/samtools-mcp:latest\n\n# To process BAM files, mount a volume:\ndocker run -it --rm -v /path/to/your/bam/files:/data nadhir/samtools-mcp:latest\n```\n\n### 本地安装\n\n1. 克隆存储库：\n\n```bash\ngit clone https://github.com/your-username/samtools_mcp.git\ncd samtools_mcp\n```\n\n2. 安装依赖项：\n\n```bash\npip install uv\nuv pip install -r requirements.txt\n```\n\n## 配置\n\n### MCP 服务器配置\n\n要配置 MCP 服务器以使用 Docker 镜像，请将以下内容添加到您的 MCP 配置文件中：\n\n```json\n{\n \"servers\": {\n \"samtools\": {\n \"type\": \"docker\",\n \"image\": \"nadhir/samtools-mcp:latest\",\n \"volumes\": [\n {\n \"source\": \"/path/to/your/data\",\n \"target\": \"/data\"\n }\n ]\n }\n }\n}\n```\n\n### 本地 MCP 配置\n\n要配置 MCP 使用`uv`运行，请将以下内容添加到您的`~/.cursor/mcp.json` ：\n\n```json\n{\n \"samtools_mcp\": {\n \"command\": \"uv\",\n \"args\": [\"run\", \"--with\", \"fastmcp\", \"fastmcp\", \"run\", \"/path/to/samtools_mcp.py\"]\n }\n}\n```\n\n将`/path/to/samtools_mcp.py`替换为`samtools_mcp.py`文件的实际路径。\n\n## 用法\n\n### 基本命令\n\n1. 查看BAM文件：\n\n```python\nfrom samtools_mcp import SamtoolsMCP\n\nmcp = SamtoolsMCP()\nresult = mcp.view(input_file=\"/data/example.bam\")\n```\n\n2. 对 BAM 文件进行排序：\n\n```python\nresult = mcp.sort(input_file=\"/data/example.bam\", output_file=\"/data/sorted.bam\")\n```\n\n3. 索引BAM文件：\n\n```python\nresult = mcp.index(input_file=\"/data/sorted.bam\")\n```\n\n### 高级用法\n\n1. 查看带有标志的特定区域：\n\n```python\nresult = mcp.view(\n input_file=\"/data/example.bam\",\n region=\"chr1:1000-2000\",\n flags_required=\"0x2\",\n output_format=\"SAM\"\n)\n```\n\n2. 按阅读名称排序：\n\n```python\nresult = mcp.sort(\n input_file=\"/data/example.bam\",\n output_file=\"/data/namesorted.bam\",\n sort_by_name=True\n)\n```\n\n3. 使用多个输入文件计算深度：\n\n```python\nresult = mcp.depth(\n input_files=[\"/data/sample1.bam\", \"/data/sample2.bam\"],\n region=\"chr1:1-1000000\"\n)\n```\n\n## 贡献\n\n欢迎贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。\n\n## 执照\n\n该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。","Chinese","zh-CN","githubUser","locale",{"_77":78,"_79":-5,"_23":80,"_83":39,"_84":39,"_85":86,"_89":90,"_108":-5,"_109":110,"_111":112,"_113":114,"_40":41,"_115":102,"_116":-5,"_117":-5,"_118":-5,"_119":-5,"_120":121,"_125":-5,"_126":41,"_127":-5,"_128":-5,"_8":129,"_130":131},"addedAt",["D",1743962813955],"argumentsJsonSchema",[81,82],"language:python","author:claimed","descriptionMarkdown","descriptionPlainText","githubProject",{"_42":43,"_87":88},"url","https://github.com/sirusb/samtools_mcp","githubRepository",{"_91":92,"_93":94,"_95":96,"_97":98,"_40":41,"_99":100,"_104":105,"_106":-5,"_107":105},"defaultBranch","master","fullName","sirusb/samtools_mcp","githubTreeId",105836,"language","Python","owner",{"_101":102,"_8":103},"login","sirusb","26i9NLPSGT","recentStargazers",0,"spdxLicense","stargazers","glamaJson","id",5057,"inspectable",false,"integrations",[],"namespace","npmPackage","prompts","redditPostForeignId","resources","scores",{"_122":-5,"_123":-5,"_124":-5},"license","quality","security","simpleIcon","slug","supportedPlatforms","tools","jttoifepxt","updatedAt",["D",1743966040812],"meta",[134,136,138,145,148,150,153,156,159,162,165,167,170,173,175,177,179,181,183],{"_10":135},"samtools_mcp | Glama",{"_137":39,"_40":38},"content",{"_139":140,"_141":142,"_143":144},"href","https://glama.ai/mcp/servers/@sirusb/samtools_mcp","rel","canonical","tagName","link",{"_137":41,"_146":147},"property","og:title",{"_137":39,"_146":149},"og:description",{"_137":151,"_146":152},"https://glama.ai/logo.png","og:logo",{"_137":154,"_146":155},"https://glama.ai/mcp/servers/@sirusb/samtools_mcp/og-image","og:image",{"_137":157,"_146":158},"630","og:image:height",{"_137":160,"_146":161},"1200","og:image:width",{"_137":163,"_146":164},"website","og:type",{"_137":140,"_146":166},"og:url",{"_137":168,"_146":169},"ChatGPT alternative for power users","og:site_name",{"_137":171,"_40":172},"summary_large_image","twitter:card",{"_137":168,"_40":174},"twitter:title",{"_137":39,"_40":176},"twitter:description",{"_137":154,"_40":178},"twitter:image",{"_137":157,"_40":180},"twitter:image:height",{"_137":160,"_40":182},"twitter:image:width",{"_184":185},"script:ld+json",{"_186":187,"_188":189},"@context","http://schema.org","@graph",[190],{"_186":191,"_192":193,"_194":195},"https://schema.org","@type","BreadcrumbList","itemListElement",[196,203,207,211],{"_192":197,"_198":199,"_40":200,"_201":202},"ListItem","item","https://glama.ai/","Glama","position",1,{"_192":197,"_198":204,"_40":205,"_201":206},"https://glama.ai/mcp","MCP",2,{"_192":197,"_198":208,"_40":209,"_201":210},"https://glama.ai/mcp/servers","Servers",3,{"_192":197,"_198":140,"_40":41,"_201":212},4,"visitorIsMaintainer","routes/_public/mcp/servers/~namespace/~slug/_pages/reviews/_route",{"_74":-5,"_36":216,"_132":225,"_259":-5},{"_77":217,"_79":-5,"_23":218,"_83":39,"_84":39,"_85":219,"_89":220,"_108":-5,"_109":110,"_111":112,"_113":222,"_40":41,"_115":102,"_116":-5,"_117":-5,"_118":-5,"_119":-5,"_120":223,"_125":-5,"_126":41,"_127":-5,"_128":-5,"_8":129,"_130":224},["D",1743962813955],[81,82],{"_42":43,"_87":88},{"_91":92,"_93":94,"_95":96,"_97":98,"_40":41,"_99":221,"_104":105,"_106":-5,"_107":105},{"_101":102,"_8":103},[],{"_122":-5,"_123":-5,"_124":-5},["D",1743966040812],[226,228,229,231,233,234,235,236,237,238,239,240,241,242,243,244,245,246,247],{"_10":227},"Reviews | samtools_mcp | Glama",{"_137":39,"_40":38},{"_139":230,"_141":142,"_143":144},"https://glama.ai/mcp/servers/@sirusb/samtools_mcp/reviews",{"_137":232,"_146":147},"Reviews | samtools_mcp",{"_137":39,"_146":149},{"_137":151,"_146":152},{"_137":154,"_146":155},{"_137":157,"_146":158},{"_137":160,"_146":161},{"_137":163,"_146":164},{"_137":230,"_146":166},{"_137":168,"_146":169},{"_137":171,"_40":172},{"_137":168,"_40":174},{"_137":39,"_40":176},{"_137":154,"_40":178},{"_137":157,"_40":180},{"_137":160,"_40":182},{"_184":248},{"_186":187,"_188":249},[250],{"_186":191,"_192":193,"_194":251},[252,253,254,255,256],{"_192":197,"_198":199,"_40":200,"_201":202},{"_192":197,"_198":204,"_40":205,"_201":206},{"_192":197,"_198":208,"_40":209,"_201":210},{"_192":197,"_198":140,"_40":41,"_201":212},{"_192":197,"_198":230,"_40":257,"_201":258},"Reviews",5,"review","actionData","errors"]

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