SAMtools MCP(모델 제어 프로토콜)

SAMtools에 대한 모델 제어 프로토콜 구현으로, SAM/BAM/CRAM 파일 작업을 위한 표준화된 인터페이스를 제공합니다.

특징

SAM/BAM/CRAM 파일 보기 및 변환
정렬 파일 정렬
BAM/CRAM 파일 인덱스
통계 생성
여러 BAM 파일 병합
읽기 깊이 계산
FASTA 파일 인덱스
그리고 더 많은 것...

핵심 역량

파일 형식 지원 : SAM(텍스트), BAM(바이너리), CRAM(압축) 정렬 파일 처리
형식 변환 : SAM, BAM 및 CRAM 형식 간을 원활하게 변환합니다.
지역별 분석 : 특정 게놈 지역 추출 및 분석
플래그 기반 필터링 : SAM 플래그를 기반으로 읽기 필터링
성능 최적화 : 정렬 및 병합을 위한 멀티스레드 작업
통계 분석 : 포괄적인 정렬 통계 생성

도구 개요

도구	설명	주요 특징
`view`	정렬 파일 보기 및 변환	- 포맷 변환(SAM/BAM/CRAM) - 지역 필터링 - 플래그 기반 필터링 - 헤더 조작
`sort`	정렬 파일 정렬	- 좌표 기반 정렬 - 이름 기반 정렬 - 스레드당 메모리 제어 - 멀티 스레딩 지원
`index`	BAM/CRAM 파일 인덱스	- BAI 지수 생성 - CSI 지수 지원 - CRAM 지수 생성
`merge`	여러 BAM/CRAM 파일 병합	- 다중 파일 병합 - 스레드 지원 처리 - 헤더 조정
`depth`	읽기 깊이 계산	- 베이스별 깊이 계산 - 지역별 분석 - 다중 파일 지원
`flagstat`	정렬 통계 생성	- 포괄적인 플래그 통계 - 품질 검사 - 페어드엔드 메트릭
`idxstats`	BAM/CRAM 지수 통계	- 참조 시퀀스 통계 - 매핑/비매핑 카운트 - 길이 정보
`faidx`	FASTA 파일 인덱스	- FASTA 인덱싱 - 영역 추출 - 시퀀스 검색

설치

Docker 사용(권장)

SAMtools MCP를 사용하는 가장 쉬운 방법은 Docker를 사용하는 것입니다.

지엑스피1

로컬 설치

저장소를 복제합니다.

git clone https://github.com/your-username/samtools_mcp.git
cd samtools_mcp

종속성 설치:

pip install uv
uv pip install -r requirements.txt

구성

MCP 서버 구성

Docker 이미지를 사용하도록 MCP 서버를 구성하려면 MCP 구성 파일에 다음을 추가하세요.

{
  "servers": {
    "samtools": {
      "type": "docker",
      "image": "nadhir/samtools-mcp:latest",
      "volumes": [
        {
          "source": "/path/to/your/data",
          "target": "/data"
        }
      ]
    }
  }
}

로컬 MCP 구성

uv 사용하여 MCP를 실행하도록 구성하려면 ~/.cursor/mcp.json 에 다음을 추가합니다.

{
  "samtools_mcp": {
    "command": "uv",
    "args": ["run", "--with", "fastmcp", "fastmcp", "run", "/path/to/samtools_mcp.py"]
  }
}

/path/to/samtools_mcp.py samtools_mcp.py 파일의 실제 경로로 바꾸세요.

용법

기본 명령

BAM 파일 보기:

from samtools_mcp import SamtoolsMCP

mcp = SamtoolsMCP()
result = mcp.view(input_file="/data/example.bam")

BAM 파일 정렬:

result = mcp.sort(input_file="/data/example.bam", output_file="/data/sorted.bam")

인덱스 BAM 파일:

result = mcp.index(input_file="/data/sorted.bam")

고급 사용법

플래그가 있는 특정 지역 보기:

result = mcp.view(
    input_file="/data/example.bam",
    region="chr1:1000-2000",
    flags_required="0x2",
    output_format="SAM"
)

읽은 이름으로 정렬:

result = mcp.sort(
    input_file="/data/example.bam",
    output_file="/data/namesorted.bam",
    sort_by_name=True
)

여러 입력 파일로 깊이 계산:

result = mcp.depth(
    input_files=["/data/sample1.bam", "/data/sample2.bam"],
    region="chr1:1-1000000"
)

기여하다

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특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

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