rnaseq-plot-mcp

RNA-seq 下流プロット / 解析 MCP（旧称 rgraph）。パラメータ化された R プロットスクリプト一式（ggplot2 / pheatmap / clusterProfiler / edgeR / limma / WGCNA …）を MCP ツールとしてラップし、ローカルの Rscript で png + pdf をレンダリングします。

ユーザー自身の count / FPKM テーブルを入力とし、いかなる生物種のゲノムや発現行列にも依存しません。

なぜ「R エンジン + Python MCP」なのか

• 忠実: Python で描き直すのではなく、R を直接駆動します。

• パラメータ化: setwd() のハードコードはなく、入力/出力/閾値/配色はパラメータで指定します。

• グレースフルデグラデーション: Rscript が見つからない場合 → 手動実行可能な .R を返却。パッケージ不足 → パッケージ名とインストールコマンドを返却。

• 再現性: --no-init-file --no-site-file を使用し、ユーザーの .Rprofile バナーを無効化。

R エンジン

優先順位: 環境変数 RGRAPH_RSCRIPT → PATH 上の Rscript → C:\Program Files\R\... / レジストリ。

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

データ形式

差次的発現遺伝子の判定はデフォルトで padj（FDR） を使用します。

ツール（34）

コア: 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

上級: ベン図/象限/積み上げボルケーノ、WGCNA、ネットワーク図、ssGSEA、サーコスプロット、サンキー、インタラクティブボルケーノなど。ComplexHeatmap がない場合はヒートマップは pheatmap にフォールバック。DESeq2 がない場合は edgeR/limma を使用可能。

WGCNA → ネットワーク: rgraph_wgcna で Cytoscape_edges_*.txt をエクスポートし、rgraph_network(mode="edge") に渡します。

登録

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

合成テストマトリクスは tests/data/（g1–g10、実際の実験データは含みません）にあります。

MCP ツール名は引き続き rgraph_*（例: rgraph_volcano）で、ローカルの Cursor 設定と互換性があります。

ライセンス

MIT。