evo2-mcp

evo2-mcpサーバーは、Evo 2をModel Context Protocol (MCP) サーバーとして公開し、ゲノム配列解析のためのツールを提供します。MCP互換クライアントであれば、これらのツールを使用してDNA配列のスコアリング、埋め込み、生成を行うことができます。

機能

• 配列スコアリング: DNA配列の対数確率を計算

• 配列埋め込み: 中間モデル層から学習済み表現を抽出

• 配列生成: 制御されたサンプリングによる新規DNA配列の生成

• 変異効果予測: SNP変異をスコアリングして変異の優先順位付けを行う

• 複数のモデルチェックポイント: 7B、40B、1Bパラメータモデルのサポート

はじめに

前提条件: Python 3.12

1. Evo2依存関係のインストール: 詳細はを参照してください。

   conda install -c nvidia cuda-nvcc cuda-cudart-dev
   conda install -c conda-forge transformer-engine-torch=2.3.0
   pip install flash-attn==2.8.0.post2 --no-build-isolation
   pip install evo2

2. evo2-mcpのインストール:

   pip install evo2-mcp

3. MCPサーバーの有効化: mcp.json設定ファイルに以下を追加します:

   {
   "mcpServers": {
      "evo2-mcp": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "evo2_mcp.main"]
      }
   }
   }

詳細なインストール手順については、を参照してください。

使用方法

インストールが完了すると、MCP互換クライアントからサーバーにアクセスできるようになります。利用可能なツールと使用例については、を参照してください。

利用可能なツール

• score_sequence - DNA配列の尤度を評価

• embed_sequence - 特徴表現を抽出

• generate_sequence - 新規DNA配列を生成

• score_snp - 変異効果を予測

• get_embedding_layers - 利用可能な埋め込み層を一覧表示

• list_available_checkpoints - サポートされているモデルチェックポイントを表示

詳細なAPIリファレンスと例については、を参照してください。

ドキュメント

• - 詳細なインストール手順

• - 完全なAPIドキュメントと使用例

• - 貢献およびテストに関する情報

• [変更履歴][changelog] - バージョン履歴と更新情報

このプロジェクトは、生物医学MCPサーバーのコミュニティハブであるBioContextAIでも確認できます。

引用

研究でevo2-mcpを使用する場合は、以下を引用してください:

@software{evo2_mcp,
  author = {Kreuer, Jules},
  title = {evo2-mcp: MCP server for Evo 2 genomic sequence operations},
  year = {2025},
  url = {https://github.com/not-a-feature/evo2-mcp},
  version = {0.2.3}
}

基盤となるEvo 2モデルについては、オリジナルのEvo 2の論文も引用してください。

ライセンスと帰属

このリポジトリのバナー画像は、Evo 2プロジェクトのオリジナルのEvo 2バナーを改変したものであり、Apache 2.0ライセンスの下で公開されています。これはGoogle Gemini "Nanobana"とGIMPを使用して改変されました。