Ncbi Gene MCP Client

🚀 NCBI Gene MCP Client

🧬 NCBI Entrez API から遺伝子とタンパク質のメタデータを取得するための MCP クライアント

このプロジェクトは、NCBI Entrez API とインターフェースを持つ Model Context Protocol (MCP) クライアントを提供し、遺伝子とタンパク質に関する詳細情報を取得します。これは、スタンドアロンのコマンドラインツールとして、また MCP 互換クライアントとの統合のための MCP サーバーとして使用するように設計されています。

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、NCBI Entrez API と連携して遺伝子やタンパク質の詳細情報を取得する MCP クライアントを提供します。以下のセクションでは、インストール方法や使用例などを説明します。

✨ 主な機能

• 遺伝子検索：柔軟なクエリを使用して遺伝子を検索
• 遺伝子情報取得：NCBI 遺伝子 ID で詳細な遺伝子メタデータを取得
• タンパク質情報取得：NCBI タンパク質 ID でタンパク質の詳細を取得
• シンボル検索：任意の生物種フィルターを使用して、シンボルで遺伝子を検索
• レート制限：NCBI API のレート制限を尊重する組み込み機能
• MCP サーバー：MCP プロトコル統合のための JSON-RPC サーバー
• CLI インターフェース：使いやすいコマンドラインインターフェース

📦 インストール

ソースから (開発用)

# リポジトリをクローン
git clone <repository-url>
cd ncbi_gene_mcp_client

# 開発モードでインストール
pip install -e .

PyPI から (利用可能な場合)

pip install ncbi_gene_mcp_client

💻 使用例

基本的な使用法

コマンドラインインターフェース

インストール後、以下の CLI コマンドを使用できます。

デモ (クイックスタート)

ncbi-gene-client demo

遺伝子を検索

ncbi-gene-client search-genes "BRCA1"
ncbi-gene-client search-genes "breast cancer" --max-results 10

ID で遺伝子情報を取得

ncbi-gene-client gene-info 672  # BRCA1 遺伝子

遺伝子シンボルで検索

ncbi-gene-client search-symbol BRCA1 --organism human
ncbi-gene-client search-symbol TP53

タンパク質情報を取得

ncbi-gene-client protein-info <protein_id>

NCBI 資格情報を使用する (推奨)

ncbi-gene-client --email your@email.com --api-key YOUR_API_KEY demo

Python API

from ncbi_gene_mcp_client.main import NCBIGeneMCPClientBridge

# クライアントを初期化
client = NCBIGeneMCPClientBridge(
    email="your@email.com",  # NCBI による推奨
    api_key="your_api_key"   # オプション、より高いレート制限のため
)

# 遺伝子を検索
results = client.search_genes("BRCA1[gene] AND human[organism]")
print(f"Found {results.count} genes")

# 詳細な遺伝子情報を取得
gene_info = client.fetch_gene_info("672")  # BRCA1
print(f"Gene: {gene_info.name}")
print(f"Description: {gene_info.description}")
print(f"Organism: {gene_info.organism}")

# 遺伝子シンボルで検索
genes = client.search_by_gene_symbol("BRCA1", organism="human")
for gene in genes:
    print(f"{gene.name}: {gene.description}")

MCP サーバー

MCP 互換クライアントとの統合のために MCP サーバーとして実行します。

ncbi-gene-mcp-server

MCP サーバーは以下のツールを提供します。

• search_genes：クエリを使用して遺伝子を検索
• fetch_gene_info：ID で詳細な遺伝子情報を取得
• fetch_protein_info：ID でタンパク質情報を取得
• search_by_gene_symbol：任意の生物種フィルターを使用して、シンボルで遺伝子を検索

高度な使用法

例 1: 基本的な遺伝子検索

from ncbi_gene_mcp_client.main import NCBIGeneMCPClientBridge

client = NCBIGeneMCPClientBridge()

# BRCA1 遺伝子を検索
results = client.search_genes("BRCA1")
print(f"Found {results.count} results")

# 最初の結果の詳細を取得
if results.ids:
    gene_info = client.fetch_gene_info(results.ids[0])
    print(f"Gene: {gene_info.name}")
    print(f"Chromosome: {gene_info.chromosome}")

例 2: 疾患関連遺伝子検索

# 疾患に関連する遺伝子を検索
results = client.search_genes("diabetes[disease] AND human[organism]")
for gene_id in results.ids[:5]:  # 最初の 5 つの結果
    gene = client.fetch_gene_info(gene_id)
    print(f"{gene.name}: {gene.description}")

例 3: 異種間の遺伝子比較

# 種をまたいで BRCA1 を比較
for organism in ["human", "mouse", "rat"]:
    genes = client.search_by_gene_symbol("BRCA1", organism=organism)
    if genes:
        gene = genes[0]
        print(f"{organism}: {gene.name} on chromosome {gene.chromosome}")

📚 ドキュメント

データモデル

GeneInfo

{
    "gene_id": "672",
    "name": "BRCA1",
    "description": "BRCA1 DNA repair associated",
    "organism": "Homo sapiens",
    "chromosome": "17",
    "map_location": "17q21.31",
    "gene_type": "protein-coding",
    "other_aliases": ["BRCAI", "BRCC1", "BROVCA1"],
    "summary": "This gene encodes a 190 kD nuclear phosphoprotein..."
}

SearchResult

{
    "count": 1,
    "ids": ["672"],
    "query_translation": "BRCA1[gene]"
}

設定

NCBI API ガイドライン

NCBI API を使用する際には、メールアドレスを提供することを推奨します。

client = NCBIGeneMCPClientBridge(email="your@email.com")

より高いレート制限を得るために、API キーも提供できます。

client = NCBIGeneMCPClientBridge(
    email="your@email.com",
    api_key="your_ncbi_api_key"
)

レート制限

クライアントは自動的に NCBI のレート制限要件を処理します。

• API キーなし：1 秒あたり 3 リクエスト
• API キーあり：1 秒あたり 10 リクエスト

🔧 技術詳細

テスト

テストスイートを実行します。

# テスト依存関係をインストール
pip install -e ".[dev]"

# テストを実行
pytest

# カバレッジ付きで実行
pytest --cov=ncbi_gene_mcp_client

# 統合テストを実行 (インターネットが必要)
pytest -m integration

開発

開発環境のセットアップ

# 開発モードでクローンしてインストール
git clone <repository-url>
cd ncbi_gene_mcp_client
pip install -e ".[dev]"

# リンティングを実行
flake8 ncbi_gene_mcp_client/
mypy ncbi_gene_mcp_client/

# コードをフォーマット
black ncbi_gene_mcp_client/

プロジェクト構造

ncbi_gene_mcp_client/
├── ncbi_gene_mcp_client/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py          # メインクライアントクラス
│   ├── bridge.py        # NCBI API ブリッジ
│   ├── models.py        # データモデル
│   ├── mcp_server.py    # MCP サーバー実装
│   └── cli.py           # コマンドラインインターフェース
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_main.py     # テストスイート
├── pyproject.toml       # プロジェクト設定
├── README.md           # このファイル
└── LICENSE             # MIT ライセンス

API メソッド

コアメソッド

• method1(): method1 の説明
• method2(): method2 の説明
• method3(): method3 の説明

設定

パッケージは設定クラスを使用して設定を行います。

from ncbi_gene_mcp_client.main import NCBIGeneMCPClientConfig, NCBIGeneMCPClientBridge

config = NCBIGeneMCPClientConfig(
    base_url="https://api.example.com",
    api_key="your_api_key",
    timeout=30.0
)

bridge = NCBIGeneMCPClientBridge(config)

MCP サーバー設定

MCP クライアントで MCP サーバーを使用するには、以下のように設定します。

{
  "mcpServers": {
    "ncbi_gene_mcp_client": {
      "command": "ncbi_gene_mcp_client-server",
      "env": {}
    }
  }
}

サーバーは自動的に以下を処理します。

• JSON-RPC 通信
• ツールの検出と呼び出し
• エラーの処理と報告

開発

開発環境のセットアップ

# 開発依存関係を含めて開発モードでインストール
pip install -e .[dev]

# テストを実行
pytest

# コードをフォーマット
black ncbi_gene_mcp_client/

# 型チェック
mypy ncbi_gene_mcp_client/

プロジェクト構造

ncbi_gene_mcp_client/
├── pyproject.toml      # パッケージ設定
├── README.md          # このファイル
├── LICENSE            # MIT ライセンス
├── ncbi_gene_mcp_client/         # メインパッケージ
│   ├── __init__.py    # パッケージ初期化
│   ├── main.py        # コア機能
│   └── mcp_server.py  # MCP サーバー実装
└── tests/             # テストファイル
    ├── __init__.py
    └── test_main.py   # メイン機能のテスト

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

👨‍💻 作者

Mohammad Najeeb
📧 mona00002@uni-saarland.de

🤝 コントリビューション

コント，リビューションは大歓迎です！プルリクエストを送信してください。

サポート

問題や質問については、GitHub のイシュートラッカーを使用してください。