ChatSpatial

用于空间转录组分析的自然语言 MCP 服务器

Paper MLGenX @ ICLR 2026 ENAR 2026 IBC 2026 PyPI Python 3.11-3.13 License: MIT Docs

ChatSpatial 用模式强制编排取代了临时 LLM 代码生成。LLM 不再生成任意脚本，而是从精选的注册表中选择工具和参数，从而使空间转录组工作流在不同会话和客户端之间更具可重复性。

它将 60 多种空间转录组方法作为 MCP 工具公开，因此任何兼容 MCP 的客户端都可以通过自然语言分析数据。

从这里开始

安装 ChatSpatial — 安装指南
配置您的 MCP 客户端 — 配置指南
运行您的首次分析 — 快速入门

最小示例提示词：

Load /absolute/path/to/spatial_data.h5ad and show me the tissue structure

ChatSpatial 适用于任何兼容 MCP 的客户端 — Claude Code、Claude Desktop、Codex、OpenCode 以及其他支持 MCP 的工具。

功能

涵盖 11 个类别的 60 多种方法。支持 10x Visium、Xenium、Slide-seq v2、MERFISH、seqFISH。

类别	方法
空间域	SpaGCN, STAGATE, GraphST, BANKSY, Leiden, Louvain
去卷积	FlashDeconv, Cell2location, RCTD, DestVI, Stereoscope, SPOTlight, Tangram, CARD
细胞通讯	LIANA+, CellPhoneDB, CellChat (`cellchat_r`), FastCCC
细胞类型注释	Tangram, scANVI, CellAssign, mLLMCelltype, scType, SingleR
差异表达	Wilcoxon, t-test, Logistic Regression, pyDESeq2
轨迹与速度	CellRank, Palantir, DPT, scVelo, VeloVI
空间统计	Moran's I, Local Moran, Geary's C, Getis-Ord Gi*, Ripley's K, Co-occurrence, Neighborhood Enrichment, Centrality Scores, Local Join Count, Network Properties
富集分析	GSEA, ORA, Enrichr, ssGSEA, Spatial EnrichMap
空间基因	SpatialDE, SPARK-X, FlashS
整合	Harmony, BBKNN, Scanorama, scVI
其他	CNV 分析 (InferCNVPy, Numbat), 空间配准 (PASTE, STalign)

文档

指南	内容
安装	环境设置、包安装、平台说明
快速入门	设置后的首次成功分析
概念	方法选择与分析逻辑
示例	提示词配方与工作流示例
配置	精确的 MCP 客户端配置语法
故障排除	症状 → 修复指南
方法参考	规范工具参数与默认值
完整文档	完整文档站点

引用

如果您在研究中使用 ChatSpatial，请引用：

@article{Yang2026.02.26.708361,
  author = {Yang, Chen and Zhang, Xianyang and Chen, Jun},
  title = {ChatSpatial: Schema-Enforced Agentic Orchestration for Reproducible and Cross-Platform Spatial Transcriptomics},
  elocation-id = {2026.02.26.708361},
  year = {2026},
  doi = {10.64898/2026.02.26.708361},
  publisher = {Cold Spring Harbor Laboratory},
  URL = {https://www.biorxiv.org/content/early/2026/03/01/2026.02.26.708361},
  journal = {bioRxiv}
}

ChatSpatial 编排了许多优秀的第三方方法。请同时引用您分析中所使用的原始工具。