rnaseq-plot-mcp

RNA-seq 다운스트림 플로팅 / 분석 MCP(이전 명칭 rgraph). 일련의 매개변수화된 R 플로팅 스크립트 (ggplot2 / pheatmap / clusterProfiler / edgeR / limma / WGCNA …)를 MCP 도구로 캡슐화하고, 로컬 Rscript로 png + pdf를 렌더링합니다.

사용자 고유의 count / FPKM 테이블을 사용하며, 어떤 종의 게놈이나 발현 매트릭스도 번들로 포함하지 않습니다.

왜 「R 엔진 + Python MCP」인가

• 충실성: Python에서 다시 그리지 않고 R을 직접 구동합니다.

• 매개변수화: setwd() 하드코딩 없이 입력/출력/임계값/색상이 매개변수로 전달됩니다.

• 우아한 대체: Rscript를 찾지 못하면 → 수동 실행 가능한 .R을 반환하고, 패키지가 없으면 → 패키지 이름과 설치 명령을 반환합니다.

• 재현 가능: --no-init-file --no-site-file로 사용자 .Rprofile 배너를 차단합니다.

R 엔진

우선순위: 환경 변수 RGRAPH_RSCRIPT → PATH의 Rscript → C:\Program Files\R\... / 레지스트리.

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

데이터 형식

차이 유전자 판정은 기본적으로 **padj(FDR)**을 사용합니다.

도구(34)

핵심: 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

고급: 벤/사분면/누적 화산, WGCNA, 네트워크 그래프, ssGSEA, 서클 플롯, 생키, 인터랙티브 화산 등. ComplexHeatmap이 없으면 히트맵이 pheatmap으로 대체되고, DESeq2가 없으면 edgeR/limma를 사용할 수 있습니다.

WGCNA → 네트워크: rgraph_wgcna가 Cytoscape_edges_*.txt를 내보낸 후 rgraph_network(mode="edge")에 전달합니다.

등록

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

합성 테스트 매트릭스는 tests/data/에 있습니다(g1–g10, 실제 실험 데이터는 포함하지 않음).

MCP 도구 이름은 여전히 rgraph_*(예: rgraph_volcano)이며, 로컬 Cursor 구성과 호환됩니다.

라이선스

MIT.