methods-mcp

Bioconductor-Methodenadapter für das md-lab Substrat. Jeder Adapter kapselt eine Methode (limma, fgsea, DESeq2, …) als MCP-Tool, das von einem kleinen FastAPI-in-Docker-Container unterstützt wird, welcher R über rpy2 ausführt.

Ersetzt das ursprünglich geplante playbase-mcp. OmicsPlayground ist CC BY-NC-ND (kommerziell unsicher); wir kapseln Bioconductor direkt. Siehe md-lab/NOTES.md §3.

Status

v0.1.0 Grundgerüst. Nur limma ist als Gerüst vorhanden, und der zugehörige Container existiert noch nicht — Tool-Aufrufe geben status: "container_unavailable" zurück, bis der Container ausgeliefert wird. Dieses Repository existiert, um das Adapter-Muster durchgängig zu belegen.

Related MCP server: dynamic-mcp

Architektur

Cowork / Codex / Jupyter
    ↓ MCP tool call: limma(intensity_parquet=..., contrast=..., ...)
methods-mcp (FastMCP, this repo)
    ↓ HTTP POST /run
method-limma container (FastAPI + rpy2, separate repo)
    ↓ rpy2
R: limma::eBayes(limma::lmFit(...))
    ↑ result parquet
methods-mcp
    ↑ {results_parquet, summary, methods_sentence, provenance}
Caller

Jeder Adapter besteht aus vier Dateien: manifest.yaml, adapter.py, Dockerfile, README.md. Siehe src/methods_mcp/adapters/limma/ für die Referenzstruktur.

Kern-Auslieferungsliste (W2–W3)

Einzelzell-Analysen (Seurat, monocle3, Azimuth) sind ebenfalls im v0.1-Umfang gemäß Interview-Antworten §Q4 enthalten.

Installation

pip install -e ".[dev]"
pytest
# run server
python mcp_server.py            # stdio transport
python mcp_server_http.py       # HTTP transport, port 7102

Community-Registry

Sobald sich das Muster bewährt hat, kann jeder Mitwirkende ein Adapter-Paket bereitstellen: manifest.yaml + adapter.py + Dockerfile + README.md. md-lab methods install <name> ruft diese aus dem zentralen YAML-Index in webwebb56/md-methods-registry ab. Installation durch Abruf im Homebrew-Stil, keine automatische Auflösung wie bei npm.