此包提供三个有状态的 Model Context Protocol 服务器，用于机制和系统生物学建模：
服务器 | 建模角色 | 上游项目 | MCP 注册表名称 |
MaBoSS | 配置、模拟和分析随机布尔模型 |
| |
NeKo | 从相互作用数据库构建和分析信号网络 |
| |
PhysiCell | 构建、检查和导出 PhysiCell 和 PhysiBoSS 配置文件 |
|
所有三个服务器都通过 stdio 使用 MCP，并作为 mcp-biomodelling-servers 一起分发。
有关更多详细信息，请查看相关文章：
“用于快速机制模型原型设计的智能工具编排：MCP 服务器作为 AI-生物学接口” Marco Ruscone, Miguel Vazquez & Alfonso Valencia, npj Systems Biology and Applications (2026) https://doi.org/10.1038/s41540-026-00767-3
Related MCP server: STRING-db MCP Server
Python 3.10–3.14。
MCP Python SDK 2.x，随此包自动安装。
pyproject.toml 中声明的建模包依赖，由 pip 或 uvx 自动安装。
用于 NeKo 历史图的 Graphviz 系统运行时。Python graphviz 包不能替代外部 dot 渲染器。
使用以下命令检查 Graphviz 是否可用：
dot -V如果此命令缺失，请使用你的操作系统或环境包管理器安装 Graphviz。有关特定平台的说明，请参阅 Graphviz 安装指南。
python -m pip install mcp-biomodelling-servers安装提供三个控制台入口点：
mcp-neko-server
mcp-maboss-server
mcp-physicell-serveruvx --from mcp-biomodelling-servers mcp-neko-server
uvx --from mcp-biomodelling-servers mcp-maboss-server
uvx --from mcp-biomodelling-servers mcp-physicell-serverConda 是可选的。当你想要一个明确管理的环境用于本地开发或额外的原生科学软件时，它仍然有用，但对于打包的入口点来说并非必需。
以下示例使用 uvx，适用于接受常见 mcp.json stdio 配置的客户端：
{
"servers": {
"neko": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"mcp-biomodelling-servers",
"mcp-neko-server"
]
},
"maboss": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"mcp-biomodelling-servers",
"mcp-maboss-server"
]
},
"physicell": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"mcp-biomodelling-servers",
"mcp-physicell-server"
]
}
}
}如果包已安装在客户端环境中，每个入口点可以直接使用其控制台脚本：
{
"servers": {
"neko": {
"type": "stdio",
"command": "mcp-neko-server"
},
"maboss": {
"type": "stdio",
"command": "mcp-maboss-server"
},
"physicell": {
"type": "stdio",
"command": "mcp-physicell-server"
}
}
}有关配置文件位置和重新加载过程，请参阅你的 MCP 客户端的文档。对于 Visual Studio Code，请参阅 在 VS Code 中使用 MCP 服务器。
每个服务器可以维护多个隔离的建模会话。创建或加载模型的工具会返回会话标识符；当有多个会话处于活动状态时，请将该标识符传递给后续操作。
生成的模型、配置文件、图表和其他输出保存在会话范围的工件目录中。工件列表工具返回检查文件或将文件交给另一个建模服务器所需的路径。
在 MCP SDK 2.x 下，工具执行失败会作为工具错误返回，以便客户端和模型将其与成功的科学结果区分开来。当有效性本身是请求的结果时，验证工具可能仍会返回描述无效模型或配置的成功结果。
克隆仓库并使用其开发依赖安装：
git clone https://github.com/marcorusc/mcp-biomodelling-servers.git
cd mcp-biomodelling-servers
python -m pip install ".[dev]"然后，你可以运行相同的控制台入口点，或使用选定的 Python 解释器直接调用服务器模块：
python MaBoSS/server.py
python NeKo/server.py
python PhysiCell/server.pyMaBoSS/ MaBoSS server, manual, and Registry manifest
NeKo/ NeKo server, manual, and Registry manifest
PhysiCell/ PhysiCell server, manual, and Registry manifest
mcp_biomodelling_servers/ Installed package namespace and entry points
tests/ Protocol, runtime, concurrency, and package tests特定于服务器的 README 更详细地描述了建模工作流和公开的工具系列。
该包使用稳定的 MCP Python SDK 2.x API。SDK 与连接的客户端协商适当的 MCP 协议修订版；协议修订版独立于每个 server.json 使用的 MCP 注册表模式。
包元数据声明该项目采用 MIT 许可证。被包装的建模包保留其自己的许可证；有关详细信息，请查阅其上游项目。
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
WikiPathways MCP — open community pathway database.
MCP server for Drosophila neuroscience data from VirtualFlyBrain
Query STRING interactions, enrichment, annotations, homology, and PPI networks.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/marcorusc/mcp-biomodelling-servers'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server