Skip to main content
Glama
Presisitence

rnaseq-plot-mcp

by Presisitence

rnaseq-plot-mcp

MCP для нисходящего анализа / визуализации RNA-seq (ранее назывался rgraph). Оборачивает набор параметризованных R-скриптов (ggplot2 / pheatmap / clusterProfiler / edgeR / limma / WGCNA …) в инструменты MCP, рендеринг выполняется локальным Rscript в форматы png + pdf.

Использует пользовательские таблицы count / FPKM, не привязываясь к геному или матрице экспрессии какого-либо вида.

Почему «R-движок + Python MCP»

  • Честность: не перерисовывает графики в Python, а напрямую запускает R.

  • Параметризация: без жёстко заданного setwd() — входные/выходные пути, пороги и палитры передаются параметрами.

  • Элегантная деградация: если Rscript не найден → возвращает .R-скрипт для ручного запуска; если пакет отсутствует → возвращает имя пакета и команду установки.

  • Воспроизводимость: --no-init-file --no-site-file, отключает пользовательский .Rprofile.

Related MCP server: SCMCP

R-движок

Приоритет: переменная окружения RGRAPH_RSCRIPT → Rscript из PATH → C:\Program Files\R\... / реестр.

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

Формат данных

Файл

Обязательные колонки

sample_group.csv

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

gene_count.csv

gene_id, Length, колонки образцов count

gene_fpkm.csv / gene_tpm.csv

gene_id, колонки образцов

Результаты диф. экспрессии

gene_id, log2FoldChange, pvalue, padj

Для отбора дифференциально экспрессируемых генов по умолчанию используется padj (FDR).

Инструменты (34)

Основные: 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

Продвинутые: диаграммы Венна / квадрантные / вулканические с накоплением, WGCNA, сетевые графики, ssGSEA, циркулярные графики, санкей-диаграммы, интерактивные вулканические графики и др. Если ComplexHeatmap отсутствует — тепловая карта строится через pheatmap; если DESeq2 отсутствует — можно использовать edgeR/limma.

WGCNA → сеть: rgraph_wgcna экспортирует Cytoscape_edges_*.txt, который затем передаётся в rgraph_network(mode="edge").

Регистрация

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

Синтетические тестовые матрицы находятся в tests/data/ (g1–g10, без реальных экспериментальных данных).

Имена инструментов MCP остаются rgraph_* (например, rgraph_volcano) — совместимо с конфигурацией Cursor.

Лицензия

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
    maintenance
    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