Ols MCP Server

🚀 OLS MCP Server

大規模言語モデルは、オントロジーを扱う際に非常に不十分で、用語やその識別子を捏造することが多いです。このサーバーは、オントロジーにアクセスしてクエリを実行する信頼性の高い方法を提供し、正確で最新の情報を保証します。

このリポジトリには、Ontology Lookup Service (OLS) APIへのアクセスを提供するModel Context Protocol (MCP)サーバーが含まれています。このサーバーにより、AIアシスタントは、さまざまな生物学的および医学的オントロジーから、オントロジー用語、概念、階層を検索して取得することができます。

このサーバーは、Claude DesktopのようなAIアシスタントとシームレスに連携するように設計されており、ユーザーは自然言語を使用してオントロジーをクエリすることができます。Gene Ontology (GO)、Human Phenotype Ontology (HP)など、幅広いオントロジーをサポートしています。

mcpサーバーを使用しない場合（下の画像の上部）と使用する場合（下の画像の下部）：

✨ 主な機能

OLS MCPサーバーは、以下のツールを提供します：

• 🔍 用語検索：柔軟なフィルタリング機能を使って、オントロジー全体で用語を検索します。
• 📚 オントロジー検索：利用可能なオントロジーとそのメタデータを発見します。
• ℹ️ オントロジー情報取得：特定のオントロジーに関する詳細情報を取得します。
• 🎯 用語情報取得：特定の用語に関する包括的な詳細を取得します。
• 🌳 用語の子要素取得：オントロジー階層における直接の子用語を見つけます。
• 👨‍👩‍👧‍👦 用語の祖先要素取得：親用語と祖先要素を取得します。
• 🤖 類似用語検索：LLM埋め込みを使用して、意味的に類似した用語を発見します。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.12以上
• uvパッケージマネージャー

uvのインストール（未インストールの場合）

# macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

OLS MCPサーバーのインストール

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/seandavi/ols-mcp-server.git
cd ols-mcp-server

# 依存関係をインストール
uv sync

# ツールとしてインストール（オプション）
uv tool install .

📚 ドキュメント

Claude Desktopの設定

このサーバーをClaude Desktopとともに使用するには、Claude Desktopの設定ファイルに以下の設定を追加します：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "ols-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "ols-mcp-server"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

代替設定（ツールとしてインストールした場合）

サーバーをuvツールとしてインストールした場合は、このよりシンプルな設定を使用できます：

{
  "mcpServers": {
    "ols-mcp-server": {
      "command": "ols-mcp-server",
      "args": [],
      "env": {}
    }
  }
}

💻 使用例

Claude Desktopで設定したら、自然言語を使用してOLS APIと対話することができます：

基本的な使用法

# 用語の検索
"Human Phenotype Ontologyで糖尿病に関連する用語を検索して"
"Gene Ontologyで'apoptosis'を含むすべての用語を見つけて"

# オントロジー情報の取得
"Gene Ontologyについて教えて"
"化学化合物に利用可能なオントロジーは何ですか？"

# 用語階層の探索
"GOで'metabolic process'の子用語を表示して"
"HP:0000118の祖先用語は何ですか？"

# 類似用語の検索
"Gene Ontologyで'heart development'に類似した用語を見つけて"

🔧 技術詳細

開発環境のセットアップ

1. リポジトリをクローンする：

   git clone <repository-url>
   cd ols-mcp-server
   

2. 依存関係をインストールする：

   uv sync --extra dev
   

3. 仮想環境をアクティブ化する：

   source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
   # または
   .venv\Scripts\activate     # Windows
   

コード品質

# コードをフォーマットする
uv run ruff format

# コードをリントする
uv run ruff check

# 型チェックを実行する
uv run mypy src/

新機能の追加

1. src/ols_mcp_server/server.pyで@mcp.tool()デコレータを使用して新しいツールを追加する
2. 構造化されたレスポンスのために、src/ols_mcp_server/models.pyでモデルを作成する
3. 新しい機能をカバーするようにテストを更新する
4. 必要に応じてドキュメントを更新する

APIドキュメント

サーバーは、EBI Ontology Lookup Service API v2とやり取りします。主要なエンドポイントは以下の通りです：

• 検索：https://www.ebi.ac.uk/ols4/api/search
• オントロジー：https://www.ebi.ac.uk/ols4/api/v2/ontologies
• 用語：https://www.ebi.ac.uk/ols4/api/terms
• 階層：https://www.ebi.ac.uk/ols4/api/v2/ontologies/{ontology}/classes/{term}/children

🛠️ トラブルシューティング

一般的な問題

1. サーバーが見つからない：Claudeの設定でサーバーへのパスが正しいことを確認してください。
2. 権限エラー：サーバースクリプトが実行可能であることを確認してください。
3. ネットワークエラー：インターネット接続とファイアウォール設定を確認してください。
4. Pythonバージョン：Python 3.12以上を使用していることを確認してください。

🤝 コントリビューション

1. リポジトリをフォークする
2. 機能ブランチを作成する：git checkout -b feature-name
3. 変更を加える
4. テストを実行する：uv run pytest
5. コードをフォーマットする：uv run ruff format
6. プルリクエストを送信する

📄 ライセンス

• EBI Ontology Lookup Service がAPIを提供しています。
• FastMCP がMCPフレームワークを提供しています。
• オントロジーコミュニティがこれらの貴重なリソースを維持しています。