项目简介

SCMCP 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端服务器，专门为单细胞 RNA 测序 (scRNA-Seq) 数据分析领域设计。它将常用的生物信息学分析流程（如数据读取、预处理、分析、可视化等）封装成 MCP 工具，供兼容 MCP 的大型语言模型 (LLM) 客户端或智能体框架调用，使用户能够通过自然语言指令进行复杂的 scRNA-Seq 分析。

主要功能点

数据IO： 支持以标准格式读取和写入单细胞 RNA 测序数据（例如 AnnData 对象）。
数据预处理： 提供各种预处理功能，如细胞和基因过滤、质量控制、数据归一化、高变基因选择、主成分分析 (PCA) 和构建细胞邻居图等。
核心分析工具： 集成了聚类、差异表达分析、细胞-细胞通讯分析、拟时序分析和富集分析等关键生物信息学分析方法。
可视化： 支持生成多种图表，如小提琴图、热图、点图等，帮助理解分析结果。
能力聚合： 通过聚合其他特定功能的 MCP 服务器（如 Scanpy-MCP, Cellrank-MCP, Liana-MCP 等）来提供全面的分析能力。

安装步骤

SCMCP 可以通过 pip 包管理器轻松安装。

pip install scmcp

安装完成后，您可以测试服务器是否成功安装：

scmcp run

这将尝试启动服务器，如果未配置特定的传输协议，通常会使用标准IO (Stdio) 传输。

服务器配置

SCMCP 服务器需要被配置在 MCP 客户端中才能使用。根据您的使用场景（本地或远程），配置方式有所不同。配置信息通常以 JSON 格式提供给 MCP 客户端。

本地运行 (Stdio 传输)

如果您在客户端所在的同一台机器上运行 SCMCP 服务器，客户端需要知道服务器可执行文件的路径。

首先，找到 'scmcp' 命令的完整路径，例如在 Linux/macOS 上可以使用 'which scmcp' 命令。
在您的 MCP 客户端配置中，指定服务器的名称、可执行命令路径和启动参数。

例如，配置名称为 "scmcp" 的服务器：

{
  "mcpServers": {
    "scmcp": {
      "command": "/path/to/your/scmcp_executable",  // 将此路径替换为您实际找到的 scmcp 路径
      "args": [
        "run"  // 启动参数，表示运行服务器
      ]
    }
  }
}

您也可以在启动参数中指定加载特定模块，例如 '["run", "-m", "sc", "li"]' 表示只加载 scanpy 和 liana 模块。

远程运行 (HTTP/SHTTP 传输)

如果您在另一台服务器上运行 SCMCP 服务器，客户端需要通过网络连接。

在服务器上启动 SCMCP，指定传输协议和端口：
```
scmcp run --transport shttp --port 8000
```
这将启动一个基于 HTTP 协议（实际上是 SHTTP）的服务器，监听 8000 端口。
在您的 MCP 客户端配置中，指定服务器的名称和访问 URL。

例如，配置名称为 "scmcp" 的服务器：

{
  "mcpServers": {
    "scmcp": {
      "url": "http://server-address:8000/mcp"  // 将 server-address 替换为实际的服务器IP或域名
    }
  }
}

注意：具体的配置格式和位置取决于您使用的 MCP 客户端实现。请查阅您的客户端文档获取详细信息。

基本使用方法

一旦 SCMCP 服务器在 MCP 客户端中配置并连接成功，您就可以通过该客户端与服务器交互。通常，这涉及在客户端界面中使用自然语言向 LLM 发出指令，LLM 识别出需要调用 SCMCP 提供的特定分析功能时，会向服务器发送相应的 MCP 请求（例如 'call_tool' 请求），携带分析所需的参数。SCMCP 服务器接收请求，执行底层生物信息学库的代码进行分析，然后将结果通过 MCP 响应返回给客户端。客户端再将分析结果以易于理解的方式呈现给用户。

例如，您可以在客户端中说 "读取 hg19 目录下的单细胞数据"，客户端可能会调用 SCMCP 的 'sc_io_read' 工具来执行此操作。

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