Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
sirusb

samtools_mcp

by sirusb
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Hybrid

SAMtools MCP(모델 제어 프로토콜)

SAMtools에 대한 모델 제어 프로토콜 구현으로, SAM/BAM/CRAM 파일 작업을 위한 표준화된 인터페이스를 제공합니다.

특징

  • SAM/BAM/CRAM 파일 보기 및 변환

  • 정렬 파일 정렬

  • BAM/CRAM 파일 인덱스

  • 통계 생성

  • 여러 BAM 파일 병합

  • 읽기 깊이 계산

  • FASTA 파일 인덱스

  • 그리고 더 많은 것...

핵심 역량

  • 파일 형식 지원 : SAM(텍스트), BAM(바이너리), CRAM(압축) 정렬 파일 처리

  • 형식 변환 : SAM, BAM 및 CRAM 형식 간을 원활하게 변환합니다.

  • 지역별 분석 : 특정 게놈 지역 추출 및 분석

  • 플래그 기반 필터링 : SAM 플래그를 기반으로 읽기 필터링

  • 성능 최적화 : 정렬 및 병합을 위한 멀티스레드 작업

  • 통계 분석 : 포괄적인 정렬 통계 생성

도구 개요

도구

설명

주요 특징

view

정렬 파일 보기 및 변환

- 포맷 변환(SAM/BAM/CRAM) - 지역 필터링 - 플래그 기반 필터링 - 헤더 조작

sort

정렬 파일 정렬

- 좌표 기반 정렬 - 이름 기반 정렬 - 스레드당 메모리 제어 - 멀티 스레딩 지원

index

BAM/CRAM 파일 인덱스

- BAI 지수 생성 - CSI 지수 지원 - CRAM 지수 생성

merge

여러 BAM/CRAM 파일 병합

- 다중 파일 병합 - 스레드 지원 처리 - 헤더 조정

depth

읽기 깊이 계산

- 베이스별 깊이 계산 - 지역별 분석 - 다중 파일 지원

flagstat

정렬 통계 생성

- 포괄적인 플래그 통계 - 품질 검사 - 페어드엔드 메트릭

idxstats

BAM/CRAM 지수 통계

- 참조 시퀀스 통계 - 매핑/비매핑 카운트 - 길이 정보

faidx

FASTA 파일 인덱스

- FASTA 인덱싱 - 영역 추출 - 시퀀스 검색

Related MCP server: Maya MCP

설치

Docker 사용(권장)

SAMtools MCP를 사용하는 가장 쉬운 방법은 Docker를 사용하는 것입니다.

지엑스피1

로컬 설치

  1. 저장소를 복제합니다.

git clone https://github.com/your-username/samtools_mcp.git
cd samtools_mcp

  1. 종속성 설치:

pip install uv
uv pip install -r requirements.txt

구성

MCP 서버 구성

Docker 이미지를 사용하도록 MCP 서버를 구성하려면 MCP 구성 파일에 다음을 추가하세요.

{
  "servers": {
    "samtools": {
      "type": "docker",
      "image": "nadhir/samtools-mcp:latest",
      "volumes": [
        {
          "source": "/path/to/your/data",
          "target": "/data"
        }
      ]
    }
  }
}

로컬 MCP 구성

uv 사용하여 MCP를 실행하도록 구성하려면 ~/.cursor/mcp.json 에 다음을 추가합니다.

{
  "samtools_mcp": {
    "command": "uv",
    "args": ["run", "--with", "fastmcp", "fastmcp", "run", "/path/to/samtools_mcp.py"]
  }
}

/path/to/samtools_mcp.py samtools_mcp.py 파일의 실제 경로로 바꾸세요.

용법

기본 명령

  1. BAM 파일 보기:

from samtools_mcp import SamtoolsMCP

mcp = SamtoolsMCP()
result = mcp.view(input_file="/data/example.bam")

  1. BAM 파일 정렬:

result = mcp.sort(input_file="/data/example.bam", output_file="/data/sorted.bam")

  1. 인덱스 BAM 파일:

result = mcp.index(input_file="/data/sorted.bam")

고급 사용법

  1. 플래그가 있는 특정 지역 보기:

result = mcp.view(
    input_file="/data/example.bam",
    region="chr1:1000-2000",
    flags_required="0x2",
    output_format="SAM"
)

  1. 읽은 이름으로 정렬:

result = mcp.sort(
    input_file="/data/example.bam",
    output_file="/data/namesorted.bam",
    sort_by_name=True
)

  1. 여러 입력 파일로 깊이 계산:

result = mcp.depth(
    input_files=["/data/sample1.bam", "/data/sample2.bam"],
    region="chr1:1-1000000"
)

기여하다

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

This server cannot be deployed

Shareable, User-Owned Context BackendPeople, applications, and agents read, write, and coordinate together in one context lake. Reach it over MCP, a CLI, a Python SDK, or REST.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

Appeared in Searches