项目简介

ngff-zarr MCP 服务器是 'ngff-zarr' 项目的一部分，专门用于通过 Model Context Protocol (MCP) 将 AI 助手与 Open Microscopy Environment (OME) Next Generation File Format (NGFF) Zarr 格式的生物影像文件连接起来。它使 AI 能够访问、处理和理解这些复杂的科学影像数据，从而实现自动化分析和更智能的交互。

主要功能点

图像转换： 将多种图像格式（如 '.nrrd', '.tif', '.png' 等）转换为 OME-Zarr 格式，并支持多种下采样方法（如高斯平滑、二值收缩）和压缩选项（如 gzip, lz4, zstd, blosc）。
信息查询： 获取 OME-Zarr 存储的详细信息，包括版本、存储大小、文件数量、多尺度层级、图像维度、数据类型、分块信息以及压缩方式。
数据读取与验证： 读取 OME-Zarr 数据并可对 NGFF 元数据进行结构和内容验证，确保数据符合规范。
存储优化： 对现有 OME-Zarr 存储进行优化，例如重新配置压缩编码、压缩级别或分块大小。
能力声明： 提供服务器所支持的输入输出格式、可用的下采样方法和压缩编码等信息，以便 AI 助手了解其功能边界。

安装步骤

该服务器是一个 Python 包，您可以通过 pip 安装 'ngff-zarr'，其中包含了 MCP 服务器作为其子模块。

确保您已安装 Python (推荐 3.9 或更高版本)。

安装 'ngff-zarr' 及其 MCP 依赖：

pip install "ngff-zarr[mcp]"

如果需要使用特定的后端（例如 'TensorStore' 以获得更好的性能或处理大型数据集），可能需要安装额外的依赖：
```
pip install "ngff-zarr[mcp,tensorstore]"
```

服务器配置

MCP 客户端需要配置 MCP 服务器的启动命令及参数。以下是基于此仓库信息生成的 JSON 格式配置示例及参数注释：

{
  "serverName": "ngff-zarr",
  "command": "python",
  "args": [
    "-m",
    "ngff_zarr_mcp.server",
    "--transport",
    "stdio"
    // "--transport", "sse",
    // "--host", "localhost",
    // "--port", "8000"
  ],
  "description": "提供OME-NGFF Zarr格式生物影像文件的上下文服务，支持图像转换、信息查询和优化。"
}

'serverName': MCP 服务器的名称，此处为 'ngff-zarr'。
'command': 启动 MCP 服务器的执行命令，此处为 'python'。
'args': 传递给执行命令的参数列表。
- '-m ngff_zarr_mcp.server': 以模块方式运行 'ngff_zarr_mcp.server' 文件，即启动 MCP 服务器。
- '--transport stdio': 指定使用标准输入输出 (Stdio) 作为 MCP 客户端和服务器之间的通信传输协议。这是默认且推荐用于 MCP 客户端的配置。
- '--transport sse': (可选) 指定使用 Server-Sent Events (SSE) 作为传输协议。如果选择此项，通常还需要指定 '--host' 和 '--port' 参数。
- '--host localhost': (可选) 当 '--transport' 为 'sse' 时，指定服务器监听的主机地址。默认为 'localhost'。
- '--port 8000': (可选) 当 '--transport' 为 'sse' 时，指定服务器监听的端口号。默认为 '8000'。
'description': 对该 MCP 服务器功能的简要描述，供 MCP 客户端用户参考。

基本使用方法

一旦 MCP 服务器根据上述配置启动并与客户端建立连接，AI 助手即可通过 JSON-RPC 协议调用其提供的工具和访问资源。例如，AI 助手可以调用 'convert_images_to_ome_zarr' 工具，并传入相应的输入图像路径、输出路径和转换选项，将图像转换为 OME-Zarr 格式。或者，AI 助手可以读取 'ngff-zarr://supported-formats' 资源来了解服务器支持哪些文件类型和处理能力。具体的调用方式将由您的 MCP 客户端实现来决定。

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基本使用方法

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