pipen-mcp

Плагин CLI для pipen, который предоставляет процессы и конвейеры pipen в качестве инструментов MCP (Model Context Protocol), позволяя ИИ-ассистентам находить и запускать биоинформатические конвейеры.

Обзор

pipen-mcp связывает экосистему процессов/конвейеров pipen с ИИ-ассистентами, поддерживающими протокол Model Context Protocol. После установки любое пространство имен, зарегистрированное через точку входа pipen_cli_run, автоматически становится доступным для обнаружения и выполнения клиентом, совместимым с MCP (например, Claude, VS Code Copilot, Cursor).

Related MCP server: NGS360 MCP Server

Установка

pip install pipen-mcp

pipen-mcp требует Python ≥ 3.10 и зависит от:

• pipen-cli-run ≥ 1.0.1

• pipen-annotate ≥ 1.0

• mcp ≥ 1.0

Использование

pipen-mcp добавляет подкоманду mcp в CLI pipen:

pipen mcp [--transport {stdio,sse,streamable-http}] [--host HOST] [--port PORT]

stdio (по умолчанию)

Подходит для прямой интеграции с клиентами MCP, которые запускают сервер как подпроцесс:

pipen mcp

SSE

Запускает HTTP-сервер с транспортом Server-Sent Events:

pipen mcp --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8520

Streamable HTTP

Запускает HTTP-сервер с транспортом streamable-HTTP:

pipen mcp --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8520

Инструменты MCP

Сервер предоставляет четыре инструмента, поддерживающих рабочий процесс прогрессивного раскрытия:

Типичный рабочий процесс

1. get_namespaces()
   → "delim", "bam", "rnaseq", ...

2. get_processes("delim")
   → RowsBinder (proc): Bind rows of input files
   → ColsBinder (proc): Bind columns of input files

3. get_process("delim", "RowsBinder")
   → Required:
       --in.infiles <list[str]>  Input files
   → Optional:
       --envs.sep <str> (default: '\t')  Separator
       --outdir <str>  Output directory
       ...

4. run_process("delim", "RowsBinder", [
       "--in.infiles", "/tmp/a.csv,/tmp/b.csv",
       "--envs.sep", ",",
       "--outdir", "/tmp/out"
   ])
   → Pipeline output / logs

Интеграция с VS Code / Copilot

Добавьте сервер в конфигурацию MCP (~/.vscode/mcp.json или ~/.vscode-server/data/User/mcp.json):

{
  "servers": {
    "pipen-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "pipen",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

Или для SSE:

{
  "servers": {
    "pipen-mcp": {
      "type": "sse",
      "url": "http://127.0.0.1:8520/sse"
    }
  }
}

Создание пространства имен

Любой пакет может зарегистрировать процессы/конвейеры в pipen-mcp, объявив точку входа pipen_cli_run:

# pyproject.toml
[project.entry-points."pipen_cli_run"]
myns = "mypackage.ns.myns"

Указанный модуль должен содержать подклассы Proc (с атрибутом input) или подклассы ProcGroup. Используйте pipen-annotate для документирования аргументов — аннотированные поля отображаются в выводе get_process и используются для построения схемы инструмента.

# mypackage/ns/myns.py
"""My namespace — tools for processing text files."""
from pipen import Proc
from pipen_annotate import annotate

@annotate
class MyProc(Proc):
    """Concatenate rows from multiple files.

    Input:
        infiles (list): Input files to concatenate

    Envs:
        sep (str): Column separator. Default: ","
    """
    input = "infiles:files"
    output = "outfile:file:{{in.infiles[0] | stem}}_concat.tsv"
    script = "..."

Лицензия

MIT