gene-family-mcp
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@gene-family-mcpValidate this FASTA and show me the summary"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Gene Family MCP
面向 AI Agent 的基因家族分析 MCP。仓库明确分成两个独立运行单元:
MCP Client <──stdio──> mcp_server <──HTTP/JSON──> backend_service
├── Django Ninja API
├── django-q2 worker
├── PlantCARE provider
└── 分析结果存储当前实现提供可复用的 FASTA 校验与标准化,以及 PlantCARE 启动子顺式作用元件预测;后续将逐步增加同源检索、结构域鉴定、多序列比对、系统发育、保守基序和基因结构分析。
当前状态:MCP 与后端已经分层,后端具备持久化业务任务、事件、输入与输出产物清单和 django-q2 ORM 队列。FASTA 输入按 SHA-256 去重保存,校验任务在 worker 中生成规范化 FASTA 和 JSON 摘要。PlantCARE 提交与结果回收已拆成两个阶段,结果由 django-q2 Schedule 每分钟检查;完整基因家族分析工作流尚未实现。
PlantCARE 邮件附件会经过安全归档检查与结构化解析。.tab 结果被转换为 JSON,包含记录总数、序列计数、元件类型计数、各元件频数和完整位点记录;原始归档、HTML、TSV 与 JSON 均作为带 SHA-256 的 Artifact 保存。
两个服务的职责
mcp_server
MCP 协议适配层,供 Codex、Claude Desktop 等 MCP 客户端连接。
它负责:
注册 MCP tools。
将工具调用转换成后端 HTTP 请求。
返回结构化任务状态和结果。
隐藏后端内部数据库、队列和 provider 实现。
它不直接访问数据库、邮箱、PlantCARE,也不执行生信程序。
当前 tools:
Tool | 说明 |
| 检查后端 API 是否可用 |
| 查看可用分析能力与队列后端 |
| 上传、校验并标准化 DNA 或蛋白 FASTA |
| 提交 DNA 启动子序列分析 |
| 查询业务任务状态与阶段 |
| 获取完成任务的结构化结果和产物 |
| 取消未结束任务 |
backend_service
无前端页面的 API 与任务后端。
它负责:
Django Ninja REST API。
输入校验、任务创建和状态查询。
django-q2 worker 与任务执行。
PlantCARE HTTP 提交、IMAP 邮件回收和附件保存。
后续本地生信工具与分析工作流。
当前 API:
方法 | 路径 | 说明 |
|
| 后端健康检查 |
|
| 分析能力与执行后端 |
|
| 上传并按内容去重保存 FASTA 输入 |
|
| 下载原始输入 |
|
| 创建通用分析任务 |
|
| 查询业务任务 |
|
| 按状态列出任务 |
|
| 查询状态与 provider 事件 |
|
| 获取结果与产物清单 |
|
| 取消任务 |
|
| 下载产物 |
|
| 提交顺式作用元件分析 |
|
| 查询状态或结果 |
|
| OpenAPI 文档 |
仓库不再提供 HTML 预测页面和 Django Admin 路由。
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目录结构
gene-family-mcp/
├── mcp_server/
│ ├── server.py # MCP tools 和 stdio 入口
│ ├── backend_client.py # 后端 HTTP client
│ ├── settings.py # MCP 侧配置
│ └── requirements.txt
├── backend_service/
│ ├── config/ # Django 配置与 API 路由
│ ├── core/ # 健康检查等基础 API
│ ├── cis_elements/ # PlantCARE API 与 provider 原型
│ ├── jobs/ # 业务任务、事件、产物与 q2 worker 入口
│ ├── scripts/ # PlantCARE 独立调试脚本
│ ├── tests/fixtures/ # 测试输入
│ ├── manage.py
│ └── requirements.txt
├── docs/
│ ├── architecture.md # 架构边界与演进方案
│ └── plantcare-cli.md # 独立脚本使用说明
└── README.md快速开始
1. 创建虚拟环境
python -m venv venv
.\venv\Scripts\python.exe -m pip install -r .\requirements-dev.txt2. 配置 PlantCARE 邮箱
使用邮箱 IMAP 授权码,不要使用网页登录密码:
$env:PLANTCARE_EMAIL = "your-email@qq.com"
$env:PLANTCARE_AUTH_CODE = "your-imap-auth-code"
$env:PLANTCARE_IMAP_HOST = "imap.qq.com"
$env:BACKEND_API_TOKEN = "replace-with-a-random-token"3. 启动后端 API
Set-Location .\backend_service
..\venv\Scripts\python.exe manage.py migrate
..\venv\Scripts\python.exe manage.py runserver后端默认地址为 http://127.0.0.1:8000/api。
4. 启动 worker
在第二个终端执行:
Set-Location .\backend_service
..\venv\Scripts\python.exe manage.py qcluster5. 启动 MCP Server
在第三个终端回到仓库根目录:
$env:GENE_FAMILY_BACKEND_URL = "http://127.0.0.1:8000/api"
$env:GENE_FAMILY_BACKEND_TOKEN = "replace-with-a-random-token"
.\venv\Scripts\python.exe -m mcp_server.serverMCP Server 默认使用 stdio transport。客户端配置时,命令应指向虚拟环境 Python,参数为 -m mcp_server.server,工作目录为仓库根目录。
提交工具支持可选 idempotency_key。相同分析类型和幂等键会返回原业务任务,不会重复提交 django-q2 或 PlantCARE。
相同幂等键如果携带不同参数会返回 IDEMPOTENCY_CONFLICT。后端还可以通过 MAX_SEQUENCE_LENGTH 和 MAX_ACTIVE_JOBS 限制输入与活跃任务容量。
API 示例
使用通用任务接口提交分析:
$body = @{
analysis_type = "cis_elements"
parameters = @{ sequence = "ACGTACGTNNACGT" }
} | ConvertTo-Json -Depth 3
Invoke-RestMethod `
-Method Post `
-Uri http://127.0.0.1:8000/api/jobs `
-ContentType application/json `
-Body $body查询状态:
Invoke-RestMethod `
-Uri http://127.0.0.1:8000/api/jobs/<job_id>FASTA 输入先创建 content-addressed Input Artifact,再提交异步任务:
$input = Invoke-RestMethod `
-Method Post `
-Uri http://127.0.0.1:8000/api/inputs/fasta `
-ContentType application/json `
-Body (@{ filename = "family.fa"; content = ">gene1`nACGT`n" } | ConvertTo-Json)
$jobBody = @{
analysis_type = "fasta_validation"
parameters = @{
input_artifact_id = $input.input_artifact_id
alphabet = "auto"
}
} | ConvertTo-Json -Depth 3
Invoke-RestMethod `
-Method Post `
-Uri http://127.0.0.1:8000/api/jobs `
-ContentType application/json `
-Body $jobBodyfasta_validation 检查 FASTA 结构、唯一标识符、DNA/蛋白字母表和容量限制。成功后返回记录数、总残基数、长度统计、检测字母表、DNA GC 比例,以及 normalized_fasta 和 fasta_validation_summary 两种 Artifact。
目标分析流程
flowchart LR
A["输入序列或基因 ID"] --> B["标准化与校验"]
B --> C["同源检索"]
C --> D["结构域验证"]
D --> E["多序列比对"]
E --> F["系统发育树"]
D --> G["基因结构与保守基序"]
D --> H["启动子顺式元件"]
F --> I["家族结果与报告"]
G --> I
H --> I后端负责执行和持久化这一流程;MCP 只提供稳定、面向 Agent 的工具接口。
下一阶段
建立业务级
AnalysisJob、Artifact和AnalysisEvent表。将 PlantCARE 长时间邮箱等待改为 django-q2 Schedule 周期检查。
使用业务 UUID 和持久化状态解决任务查询问题。
为 MCP 与后端通信增加认证、稳定错误码和超时策略。
增加后端 Bearer Token、MCP 凭据转发、请求 ID 与幂等提交。
增加单元测试、API 集成测试和 MCP 工具测试。
增加 FASTA 输入 Artifact、校验、标准化与下载 API。
安全解析 PlantCARE 归档与
.tab,生成结构化 JSON Artifact。接入 BLAST/DIAMOND、HMMER、MAFFT 和 IQ-TREE。
工程检查
Windows 开发环境可以运行:
.\scripts\check.ps1该命令执行 Django 系统检查、迁移漂移检查、后端测试、MCP 测试、Python 编译和 Git diff 检查。GitHub Actions 会在 push 和 pull request 时执行对应检查。
更详细的状态模型、数据模型和迁移计划见 架构文档。 生产进程、Docker Compose、备份和故障排查见 运行与部署手册。
安全说明
不要提交邮箱授权码和
.env。MCP Server 不应接触 provider 密钥。
后端响应不应暴露邮箱正文、绝对路径或完整 traceback。
正式部署需要关闭 Django
DEBUG、设置随机密钥并增加 API 认证。
License
项目尚未添加开源许可证。公开发布前需要明确许可证,并核对 PlantCARE 及后续生信工具和数据库的使用条款。
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Maintenance
Resources
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