🧬 生物信息学MCP服务器 - 专为ModelScope设计的智能生物数据分析工具
npm install bioinformatics-mcp-server> 通过Claude Desktop进行生物信息学分析的最简单方式 - 只需用自然语言聊天，无需编程！
English | 中文版
BioNext-MCP是一个专为ModelScope设计的智能生物信息学分析工具，让您通过自然语言对话就能完成复杂的生物信息学分析，无需编写任何代码！
简单来说：
- 🗣️ 用自然语言告诉Claude您想分析什么数据
- 🤖 Claude自动生成专业的Python分析脚本
- ⚡ 系统自动执行脚本并显示结果
- 📊 获得精美的HTML报告和可视化图表
#### 1. 安装Python环境
推荐：官方网站安装
1. 访问 https://www.python.org/downloads/
2. 下载Python 3.9或更高版本
3. 安装时务必勾选"Add Python to PATH"
验证安装
打开命令提示符并输入：
``bash`
python --version
如果看到版本信息，说明安装成功！
#### 2. 安装BioNext-MCP
下载项目
`bash`
git clone https://github.com/Cherine0205/BioNext-mcp.git
cd BioNext-mcp
安装依赖
`bash`
npm install
npm run build
#### 3. 配置Claude Desktop
找到配置文件
- Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- macOS:
- Linux:
添加配置
`json`
{
"mcpServers": {
"bioinformatics-workflow": {
"command": "node",
"args": ["D:\\path\\to\\BioNext-mcp\\dist\\index.js"],
"cwd": "D:\\path\\to\\BioNext-mcp",
"env": {
"PROJECT_PATH": "D:\\path\\to\\your\\analysis\\directory",
"PYTHON_PATH": "/usr/bin/python3"
}
}
}
}
重要提示：
- 替换路径为您的实际安装路径
- 设置分析目录为您想要保存结果的位置
- 重启Claude Desktop
1. 描述您的分析需求
`
我有一个单细胞RNA测序数据文件data.h5ad，想要进行细胞聚类分析和差异表达分析
2. Claude将自动生成分析脚本并执行
3. 获得详细的HTML报告，包括：
- 执行结果和统计信息
- 生成的图表和可视化
- 完整的分析日志
#### 🧪 单细胞分析
`
请帮我分析这个scRNA-seq数据：
- 文件：C:\data\pbmc3k.h5ad
- 需求：质量控制、标准化、聚类、标记基因识别
- 输出：UMAP图、聚类热图、差异表达基因列表
#### 🧬 基因表达分析
`
我有两组RNA-seq表达矩阵：
- 对照组：control_samples.csv
- 处理组：treatment_samples.csv
- 分析：差异表达、GO富集、KEGG通路分析
- 可视化：火山图、热图、通路图
#### 📊 数据探索
`
帮我探索这个基因表达数据集：
- 文件：gene_expression.csv
- 需求：数据概览、相关性分析、PCA分析
- 生成：统计摘要、相关性热图、PCA图
Q: 包安装失败？
A: 系统会自动重试，或手动运行pip install package_name
Q: 没有生成HTML报告？
A: HTML报告只有在所有脚本成功执行时才会生成，先修复执行错误
✅ 好的描述：
"分析单细胞数据，进行质量控制（过滤低质量细胞）、标准化、降维（PCA+UMAP）、聚类（leiden算法）、为每个聚类找到标记基因"❌ 模糊描述：
"分析这个数据"
$3
✅ 使用绝对路径：
"C:\Users\username\data\sample.h5ad"❌ 相对路径可能失败：
"./data/sample.h5ad"
$3
✅ 清晰的输出：
"生成UMAP图、热图，保存结果到CSV文件"❌ 不清晰：
"做一些可视化"
$3
对于复杂分析，分成多个对话：
1. 第一步：数据加载和质量控制
2. 第二步：标准化和降维
3. 第三步：聚类和可视化
4. 第四步：差异分析🔧 ModelScope部署
$3
本项目已针对ModelScope平台进行了优化，包含以下特性：- 托管部署支持 - 支持在ModelScope平台上直接部署
- 环境变量配置 - 完整的Python和Node.js环境配置
- 自动依赖管理 - 自动安装所需的Python包和Node.js模块
- 错误处理机制 - 完善的错误诊断和解决方案
$3
- Python: >= 3.9
- Node.js: >= 16.0.0
- 内存: >= 2GB RAM
- 存储: >= 1GB 可用空间$3
- : 分析结果输出路径
- PYTHON_PATH: Python解释器路径
- NODE_ENV: Node.js运行环境
- PYTHON_VERSION`: Python版本要求现在您已经准备好了！打开Claude Desktop，告诉它您想分析什么数据，让AI为您处理复杂的生物信息学分析！
---
- GitHub Issues: 报告问题或提出改进建议
- 文档: 查看详细使用文档
- 示例: 参考示例分析案例
记住： 用自然语言描述您的分析需求，Claude会为您处理所有技术细节！🚀
本项目采用MIT许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。
欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个项目！
---
BioNext-MCP团队 - 让生物信息学分析变得简单易用！