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Presisitence

rnaseq-plot-mcp

by Presisitence

rnaseq-plot-mcp

MCP de generación de gráficos / análisis downstream de RNA-seq (antes llamado rgraph). Envuelve un conjunto de scripts de trazado R parametrizados (ggplot2 / pheatmap / clusterProfiler / edgeR / limma / WGCNA …) como herramientas MCP, renderizados por Rscript local en png + pdf.

Consume las tablas count / FPKM del propio usuario, sin vincular a ningún genoma de especie ni matriz de expresión.

Por qué es «motor R + MCP Python»

  • Fiel: no redibuja en Python, impulsa directamente R.

  • Parametrizado: sin setwd() codificado, entrada/salida/umbrales/colores van por parámetros.

  • Degradación elegante: si no encuentra Rscript → devuelve un .R ejecutable manualmente; si falta un paquete → devuelve el nombre del paquete y el comando de instalación.

  • Reproducible: --no-init-file --no-site-file, oculta el banner del .Rprofile del usuario.

Related MCP server: SCMCP

Motor R

Prioridad: variable de entorno RGRAPH_RSCRIPT → Rscript en PATH → C:\Program Files\R\... / registro.

$env:RGRAPH_RSCRIPT = "C:\Program Files\R\R-4.5.1\bin\Rscript.exe"
uv run rgraph-cli

Formato de datos

Archivo

Columnas obligatorias

sample_group.csv

sample_name, group/group_name, TvsC(tratamiento/control)

gene_count.csv

gene_id, Length, count de cada muestra

gene_fpkm.csv / gene_tpm.csv

gene_id, columnas de cada muestra

Resultado de diferencias

gene_id, log2FoldChange, pvalue, padj

La determinación de genes diferenciales usa por defecto padj (FDR).

Herramientas (34)

Núcleo: rgraph_env rgraph_normalize rgraph_correlation rgraph_pca rgraph_distribution rgraph_diff rgraph_volcano rgraph_heatmap rgraph_enrich rgraph_go_plot rgraph_kegg_plot rgraph_ppi rgraph_gsea

Avanzado: Venn/cuadrantes/volcán apilado, WGCNA, red, ssGSEA, diagrama circular, Sankey, volcán interactivo, etc. Cuando falta ComplexHeatmap, el heatmap retrocede a pheatmap; cuando falta DESeq2, se puede usar edgeR/limma.

WGCNA → red: rgraph_wgcna exporta Cytoscape_edges_*.txt y luego se pasa a rgraph_network(mode="edge").

Registro

{
  "mcpServers": {
    "r-analysis": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/absolute/path/to/rnaseq-plot-mcp", "server.py"],
      "env": { "RGRAPH_RSCRIPT": "/path/to/Rscript" }
    }
  }
}

Las matrices de prueba sintéticas están en tests/data/ (g1–g10, sin datos experimentales reales).

Los nombres de las herramientas MCP siguen siendo rgraph_* (por ejemplo, rgraph_volcano), compatibles con la configuración local de Cursor.

Licencia

MIT.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    C
    quality
    C
    maintenance
    An MCP server that enables single-cell RNA sequencing analysis through natural language, supporting data processing, visualization, and analysis tasks without requiring coding knowledge.
    52
    12
    BSD 3-Clause
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
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    An MCP server that enables scRNA-Seq analysis through natural language, providing tools for data preprocessing, clustering, and biological visualization. It supports both predefined function execution and a flexible code mode powered by a Jupyter backend for automated single-cell transcriptomics workflows.
    16
    BSD 3-Clause
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Provides MCP tool adapters for Bioconductor methods like limma, DESeq2, and fgsea, enabling statistical analysis of omics data through containerized R execution. It serves as a bridge between MCP clients and bioinformatics tools for reproducible research workflows.
    Apache 2.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    A professional MCP server for comprehensive bioinformatics quality control, providing automated FastQC/MultiQC analysis, HTML report parsing, and advanced data visualization for sequencing data.
    1
    MIT