使用说明
🧬 Heuris BioMCP——生物信息学模型上下文协议服务器
生命科学战略模型上下文协议服务器。
将ChatGPT、Claude和其他MCP客户端连接到为研究、翻译工作流程和生产审查而构建的精心策划的生物学工具界面。
🚀 快速开始 • 🔧 工具 • 📊 数据库 • 💡 例子 • 🤝 贡献
现场演示
无需安装即可尝试Heuris BioMCP——连接到我们的实时服务器:
https://heuris-biomcp.onrender.com/mcp
如果启用了托管身份验证,兼容Claude的客户端将自动完成OAuth重定向流。非交互客户端也可以使用承载API密钥。
连接到Live服务器
对于克劳德,使用 Customize > Connectors 并输入:
https://heuris-biomcp.onrender.com/mcp
对于接受基于URL的服务器定义的通用远程MCP客户端:
{
"mcpServers": {
"heuris-biomcp": {
"url": "https://heuris-biomcp.onrender.com/mcp"
}
}
}
备注:
https://heuris-biomcp.onrender.com/mcp是现代客户端推荐的远程MCP端点。传统的SSE端点仍然可用https://heuris-biomcp.onrender.com/sse.
参见Heuris BioMCP的实际应用
快速演示视频
观看如何将Heuris BioMCP连接到Claude Desktop:
小贴士:即将推出-连接Heuris BioMCP并运行第一个查询的视频演练!
什么是Heuris BioMCP?
Heuris BioMCP通过精心策划的公共工具界面连接MCP客户和高价值的生命科学数据源。服务器公开了对产品审查和研究使用最重要的工作流程,而较低级别的辅助模块仍然是内部的,用于组合和规划逻辑。
You -> "What drugs target EGFR and what clinical trials are recruiting?"
ChatGPT + Heuris-BioMCP -> Queries ChEMBL + ClinicalTrials.gov -> Structured answer
v2.3的新增功能
- 将公共MCP表面从广泛的71个工具注册表缩减为一组由策略驱动的32个易于审查的工具
- 将操作套件合并到工作流工具中:
find_protein,pathway_analysis,crispr_analysis,drug_safety,variant_analysis,以及session - 添加了新的翻译工具:
drug_interaction_checker,protein_binding_pocket,biomarker_panel_design,pharmacogenomics_report,protein_family_analysis,network_enrichment,rnaseq_deconvolution,structural_similarity,rare_disease_diagnosis,以及genome_browser_snapshot - 从公共MCP注册表中删除了低信号或利基工具,同时保留了内部可用的低级代码
- 保留了托管的HTTP/SSE部署和操作端点,以供生产风格的MCP审查
- 为经过身份验证的远程连接器添加了可选的托管OAuth 2.1 PKCE和API-key身份验证
- 添加了普罗米修斯指标、慢速工具的流式进度块、持久的基因/疾病/观察MCP资源和文献观察工作流程
工具(32个精心策划的公共界面)
核心研究
| 工具 | 说明 |
|---|---|
search_pubmed |
使用MeSH、布尔语法、摘要和元数据进行PubMed文献搜索 |
get_gene_info |
NCBI基因摘要,包括别名、基因座和功能背景 |
run_blast |
NCBI BLAST序列比对 |
get_protein_info |
完整的UniProt Swiss-Prot蛋白质记录 |
find_protein |
统一的UniProt加PDB蛋白质发现工作流程 |
get_alphafold_structure |
AlphaFold结构元数据和置信度摘要 |
pathway_analysis |
合并KEGG和Reactome途径工作流程 |
get_drug_targets |
ChEMBL药物靶点基因证据 |
get_gene_disease_associations |
开放靶点翻译基因疾病证据 |
search_clinical_trials |
ClinicalTrials.gov招募试验搜索 |
multi_omics_gene_report |
集成多数据库旗舰基因报告 |
人工智能和工程工作流程
| 工具 | 说明 |
|---|---|
predict_structure_boltz2 |
具有可选蛋白质配体模式的Boltz-2结构工作流程 |
generate_dna_evo2 |
Evo2生成或WT与变体评分工作流程 |
crispr_analysis |
整合CRISPR设计、评分、脱靶、基础编辑和修复工作流程 |
drug_safety |
合并了用于事件、信号、标签和比较的FDA安全工作流程 |
variant_analysis |
合并ACMG、gnomAD、ClinVar、剪接和综合变异报告 |
session |
合并实体、图形、导出和自适应规划工作流 |
高价值翻译工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
find_repurposing_candidates |
基于文献、试验和目标证据的药物再利用工作流程 |
verify_biological_claim |
跨数据库生物索赔核实 |
search_cbio_mutations |
癌症突变频率搜索 |
search_gwas_catalog |
GWAS性状关联搜索 |
drug_interaction_checker |
基于FDA标签的相互作用筛选 |
protein_binding_pocket |
注释蛋白质特征的候选结合位点总结 |
biomarker_panel_design |
以疾病为重点的生物标志物小组起草 |
pharmacogenomics_report |
基于PGx证据的CPIC式药物基因组学总结 |
protein_family_analysis |
蛋白质家族和结构域背景 |
network_enrichment |
基因集途径和相互作用中心富集总结 |
rnaseq_deconvolution |
基于标记的大块RNA-seq解卷积 |
structural_similarity |
基于PubChem的化学结构相似性搜索 |
rare_disease_diagnosis |
表型正常化加OMIM导向的罕见病差异支持 |
genome_browser_snapshot |
基因和基因组区间的浏览器就绪位点上下文 |
公共地面政策
- MCP注册表经过精心策划。
- 包中仍然存在较低级别的遗留实现,用于内部编排和测试。
- 审查人员应评估暴露的MCP表面,而不是隐藏的实施清单。
数据库和人工智能模型
| 源 | 域 | URL |
|---|---|---|
| 传统数据库 | ||
| NCBI PubMed | 文献 | https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov |
| NCBI基因 | 基因组学 | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene |
| NCBI BLAST | 序列比对 | https://blast.ncbi.nlm.nih.gov |
| NCBI GEO | 基因表达 | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo |
| UniProt瑞士蛋白质组学https://www.uniprot.org | ||
| AlphaFold DB | 蛋白质结构 | https://alphafold.ebi.ac.uk |
| RCSB PDB | 蛋白质结构 | https://www.rcsb.org |
| KEGG | 路径 | https://www.kegg.jp |
| 反应体 | 路径 | https://reactome.org |
| ChEMBL | 药物发现 | https://www.ebi.ac.uk/chembl |
| 开放靶点 | 基因疾病 | https://platform.opentargets.org |
| Ensembl | 基因组学 | https://www.ensembl.org |
| ClinicalTrials.gov | 临床 | https://clinicaltrials.gov |
| 人类细胞图谱 | 单细胞 | https://data.humancellatlas.org |
| OpenNeuro | 神经影像学 | https://openneuro.org |
| NeuroVault | 神经影像学 | https://neurovault.org |
| v2扩展数据库 | ||
| OMIM | 遗传性疾病 | https://www.omim.org |
| STRING | 蛋白质相互作用 | https://string-db.org |
| GTEx | 表达式图集 | https://gtexportal.org |
| cBioPortal | 癌症基因组学 | https://www.cbioportal.org |
| GWAS目录 | 特征关联 | https://www.ebi.ac.uk/gwas |
| DisGeNET | 疾病基因 | https://www.disgenet.org |
| PharmaGKB | 药物基因组学 | https://www.pharmgkb.org |
| v2.2二级数据库 | ||
| BioGRID | 蛋白质相互作用 | https://thebiogrid.org |
| 孤儿 | 罕见疾病 | https://www.orpha.net |
| GDC/TCGA | 肿瘤基因组学 | https://portal.gdc.cancer.gov |
| 细胞标记 | 细胞类型标记 | http://xteam.xbio.top/CellMarker |
| ENCODE | 监管要素 | https://www.encodeproject.org |
| MetaboLights | 代谢组学 | https://www.ebi.ac.uk/metabolights |
| UCSC基因组浏览器 | 剪接异构体 | https://genome.ucsc.edu |
| 安全、变体和创新来源 | ||
| OpenFDA/FAERS | 药物安全 | https://api.fda.gov |
| DailyMed | 药品标签 | https://dailymed.nlm.nih.gov |
| ClinVar | 临床变体 | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar |
| gnomAD | 种群变异 | https://gnomad.broadinstitute.org |
| bioRxiv/medRxiv | 预印本 | https://www.biorxiv.org |
| InterPro | 蛋白质结构域 | https://www.ebi.ac.uk/interpro |
| COSMIC | 癌症突变 | https://cancer.sanger.ac.uk/cosmic |
| 人工智能模型(NVIDIA NIM) | ||
| 麻省理工学院博尔茨-2 结构预测https://build.nvidia.com/mit/boltz2 | ||
| Arc Evo2-40B | DNA生成 | https://build.nvidia.com/arc/evo2-40b |
快速开始
选项1:使用实时演示(无需安装)
使用克劳德的 Customize > Connectors 流动并进入:
https://heuris-biomcp.onrender.com/mcp
如果您正在连接仍然需要SSE的旧MCP客户端,请使用:
https://heuris-biomcp.onrender.com/sse
选项2:部署自己的
一键部署到渲染:
或手动:
- 复刻此仓库
- 在上创建新的Web服务 渲染
- 连接你的叉子
- 设置构建命令:
pip install -r requirements.txt && pip install -e . - 设置启动命令:
BIOMCP_TRANSPORT=http BIOMCP_HTTP_PORT=$PORT python -m biomcp
托管部署限制
- 通过以下方式保存的会话快照
session工具只有在以下情况下才耐用BIOMCP_SESSION_STORE_DIR指向持久存储。 - 在无渲染层上,默认本地目录使用临时磁盘,并在重新启动、重新部署或缩放到零唤醒时被擦除。
- 如果需要持久保存的会话,请设置
BIOMCP_SESSION_STORE_DIR在依赖跨会话还原之前,将会话持久性移动到已装载的持久路径或移动到外部存储后面。
托管身份验证和连接器设置
- 对于Anthropic风格的宿主连接器,启用
BIOMCP_AUTH_ENABLED=1. - OAuth 2.1的PKCE公开于
/.well-known/oauth-authorization-server,/oauth/authorize,/oauth/token,以及/oauth/register. - 对于机器对机器客户端,设置
BIOMCP_API_KEYS并发送Authorization: Bearer <key>或X-API-Key: <key>. - 按键限制由以下方式控制
BIOMCP_API_KEY_RATE_LIMIT_REQUESTS和BIOMCP_API_KEY_RATE_LIMIT_WINDOW_SECONDS.
持久资源和文学手表
biomcp://gene/{SYMBOL}返回一个经过精心策划的基因上下文资源,其中包含基因、蛋白质、途径、疾病和药物靶点上下文。biomcp://disease/{URL-ENCODED-NAME}返回疾病文献和会话图上下文。session(action="watch")注册PubMed+bioRxiv手表并曝光biomcp://watch/{TOPIC}作为可重复使用的资源。- 只有当备份会话存储目录是持久的时,保存的会话和监视才是持久的。
隐私、支持和数据处理
选项3:本地安装
先决条件
- Python 3.11+
- Claude Desktop或任何兼容MCP的客户端
- (可选)NCBI API键用于更高的速率限制
- (可选)用于AI工具的NVIDIA API密钥
安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/SachinGawande2003/Heuris-BioMCP.git
cd Heuris-BioMCP
# Install (standard)
pip install -e .
# Install with neuroimaging support
pip install -e ".[neuroimaging]"
# Install with dev dependencies (recommended)
pip install -e ".[dev]"
配置Claude桌面
对于本地STDIO模式(默认):
{
"mcpServers": {
"heuris-biomcp": {
"command": "biomcp",
"env": {
"NCBI_API_KEY": "your_ncbi_api_key_here"
}
}
}
}
对于远程HTTP模式(使用实时演示或您自己部署的服务器):
使用克劳德的 Customize > Connectors 流动并进入:
https://heuris-biomcp.onrender.com/mcp
如果您正在连接仍然需要SSE的旧MCP客户端,请使用:
https://heuris-biomcp.onrender.com/sse
💡 小贴士:免费 NCBI API密钥 将速率限制从每秒3个请求增加到10个请求。
🚀 新:在获取AI工具的免费NVIDIA API密钥 build.nvidia.com/mit/boltz2 和 build.nvidia.com/arc/evo2-40b.
重新启动Claude Desktop并测试:
"Search PubMed for recent papers on CAR-T cell therapy in B-cell lymphoma"
"Get the AlphaFold structure for TP53 and tell me about the confidence scores"
"What drugs are approved that target EGFR?"
"Generate a multi-omics report for KRAS"
"Predict the structure of EGFR with ligand CC1=CC=CC=C1 and compute binding affinity"
"Generate a DNA sequence starting with ATGGCG..."
用法示例
文献挖掘
"Search PubMed for BRCA1 CRISPR correction methods published in the last 2 years"
"Find review articles about PD-1/PD-L1 immune checkpoint inhibitors"
蛋白质分析
"Get UniProt info for human TP53 (P04637) including its domains and disease associations"
"Search for AlphaFold structures for insulin receptor"
"Find all PDB crystal structures of BRAF kinase domain resolved below 2.5 Ångström"
药物发现
"What are the top ChEMBL compounds targeting KRAS G12C mutation?"
"Get compound info for imatinib (CHEMBL941)"
"Show me gene-disease associations for BRCA1 with evidence scores"
人工智能驱动的结构预测
"Predict the 3D structure of insulin (sequence: ...) with ligand CCO"
"Compute binding affinity between EGFR and gefitinib (SMILES: ...)"
"Get structure prediction for a protein-protein complex"
人工智能驱动的DNA生成
"Generate a 200bp promoter sequence starting with ATG"
"Compare wildtype vs variant DNA sequence for TP53 mutation"
"Generate regulatory element for gene expression"
多组学报告(旗舰)
"Generate a complete multi-omics report for EGFR"
此单个命令查询 7个数据库并行 并返回:
- 基因组定位和基因摘要(NCBI基因)
- 最近的出版物(PubMed)
- 蛋白质功能和结构(UniProt+AlphaFold)
- 生物途径(反应组)
- 药物靶点和临床化合物(ChEMBL)
- 疾病与分数的关联(开放目标)
- 表达数据集(GEO)
- 活跃的临床试验(ClinicalTrials.gov)
v2扩展数据库
"Get OMIM diseases associated with TP53"
"Show STRING protein interactions for EGFR"
"Get GTEx expression data for BRCA1 across tissues"
"Find mutations in TP53 from cBioPortal"
"Search GWAS for diabetes-associated SNPs"
v2验证
"Verify the claim that TP53 is a tumor suppressor gene"
"Detect conflicts between OMIM and DisGeNET for BRCA1"
v2实验设计
"Generate an experimental protocol for CRISPR knockout of BRCA1"
"What cell lines should I use to study KRAS mutations?"
"Calculate sample size for detecting 2-fold change with p<0.05"
v2会话智能
"What's the knowledge graph from our conversation so far?"
"Find biological connections between TP53 and EGFR"
"Export our research session as a reproducible script"
"Plan and execute a research workflow for PD-1 drug targets"
建筑
biomcp/
├── src/biomcp/
│ ├── server.py # MCP server — tool registry & dispatcher
│ ├── tools/
│ │ ├── ncbi.py # PubMed, Gene, BLAST
│ │ ├── proteins.py # UniProt, AlphaFold, PDB
│ │ ├── pathways.py # KEGG, Reactome, ChEMBL, Open Targets
│ │ ├── advanced.py # ClinicalTrials, GEO, scRNA, Ensembl,
│ │ │ # Multi-Omics, Neuroimaging, Hypothesis
│ │ ├── nvidia_nim.py # Boltz-2, Evo2-40B AI models
│ │ ├── databases.py # v2: OMIM, STRING, GTEx, cBioPortal,
│ │ │ # GWAS, DisGeNET, PharmGKB
│ │ ├── verify.py # v2: Claim verification, conflict detection
│ │ └── protocol_generator.py # v2: Experimental design tools
│ ├── core/
│ │ ├── entity_resolver.py # v2: Cross-database entity resolution
│ │ ├── knowledge_graph.py # v2: Session knowledge graph
│ │ └── query_planner.py # v2: Adaptive query planner
│ └── utils/
│ └── __init__.py # Rate limiter, cache, validators, HTTP client
├── tests/
├── pyproject.toml
└── README.md
关键设计决策:
- 异步优先:所有API调用都与完全异步
httpx,从不堵塞 - 速率限制:每个服务的令牌-分组限制器尊重每个API的限制
- 智能缓存:基于TTL的每个命名空间缓存(1h文献,7d结构)
- 重试逻辑:通过指数级回退
tenacity用于瞬态故障 - 验证:在任何网络调用之前进行输入验证-从不浪费API配额
环境变量
| 变量 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
NCBI_API_KEY |
NCBI API密钥(将速率限制提高到10/s) | 无(3/s) |
NVIDIA_BOLTZ2_API_KEY |
用于Boltz-2结构预测的NVIDIA API密钥 | 无 |
NVIDIA_EVO2_API_KEY |
用于Evo2-40B DNA生成的NVIDIA API密钥 | 无 |
NVIDIA_NIM_API_KEY |
两个NVIDIA模型集成的共享回退密钥 | 无 |
BIOGRID_API_KEY |
用于策划互动查询的BioGRID密钥 | 无 |
BIOMCP_TRANSPORT |
运输方式: stdio 或 http |
stdio |
BIOMCP_HTTP_PORT |
用于托管SSE部署的HTTP端口 | 8080 |
BIOMCP_SESSION_STORE_DIR |
保存会话的持久目录 | .biomcp_sessions |
BIOMCP_AUTH_ENABLED |
托管MCP请求需要身份验证 | 已禁用 |
BIOMCP_OAUTH_ENABLED |
启用身份验证时启用OAuth 2.1 PKCE端点 | 1 |
BIOMCP_API_KEYS |
中的逗号分隔API密钥 key_id:secret 表单 |
无 |
BIOMCP_API_KEY_RATE_LIMIT_REQUESTS |
每个窗口的每个关键请求预算 | 600 |
BIOMCP_API_KEY_RATE_LIMIT_WINDOW_SECONDS |
每键速率限制窗口(秒) | 60 |
BIOMCP_OAUTH_AUTO_APPROVE |
自动批准单用户部署的同意屏幕 | 0 |
BIOMCP_OAUTH_DEFAULT_SUBJECT |
主题绑定到已批准的OAuth令牌 | heuris-biomcp-user |
BIOMCP_CORS_ALLOW_ORIGINS |
CORS允许逗号分隔的浏览器来源 | 禁用 |
BIOMCP_HTTP_RATE_LIMIT_ENABLED |
启用每客户端HTTP速率限制 | 1 |
BIOMCP_HTTP_RATE_LIMIT_REQUESTS |
每个费率限制窗口允许的请求 | 120 |
BIOMCP_HTTP_RATE_LIMIT_WINDOW_SECONDS |
速率限制窗口长度(秒) | 60 |
BIOMCP_HTTP_AUTH_RATE_LIMIT_REQUESTS |
每个经过身份验证的窗口允许的请求 | 600 |
BIOMCP_HTTP_AUTH_RATE_LIMIT_WINDOW_SECONDS |
已验证的速率限制窗口长度(秒) | 60 |
BIOMCP_CACHE_WARMING |
在HTTP模式下启用后台缓存预热 | auto |
BIOMCP_LOG_LEVEL |
日志级别:调试/信息/警告/错误 | 信息 |
获取免费的API密钥:
- 美国国立生物技术信息中心: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/account/
- NVIDIA Boltz-2: https://build.nvidia.com/mit/boltz2
- NVIDIA Evo2-40B: https://build.nvidia.com/arc/evo2-40b
- 生物资源数据库: https://webservice.thebiogrid.org/
操作端点
当BioMCP在托管HTTP模式下运行时,以下操作路由可用:
| 终点 | 目的 |
|---|---|
/status |
运行时状态、HTTP策略和会话存储配置 |
/metrics |
Prometheus兼容的请求、缓存、延迟、身份验证和上游指标 |
/healthz |
生存性和部署元数据 |
/readyz |
编排器和负载均衡器的准备情况检查 |
/tool-health |
能力级别状态,包括缺少可选的API密钥 |
/.well-known/oauth-authorization-server |
OAuth 2.1托管连接器的元数据 |
/oauth/register |
动态OAuth客户端注册 |
/oauth/authorize |
OAuth授权和PKCE同意 |
/oauth/token |
授权码和刷新令牌交换 |
/mcp |
流式HTTP MCP端点 |
/sse |
MCP SSE端点 |
/messages/ |
MCP消息传输端点 |
这些端点专为部署审查、渲染健康检查和生产烟雾测试而设计。
贡献
欢迎投稿!无论是添加新数据库、修复错误、改进文档还是集成新的人工智能模型。
# Development setup
pip install -e ".[dev]"
# Run tests
pytest tests/ -v --cov=biomcp
# Lint + type check
ruff check src/
mypy src/
贡献的想法
- 添加更多路径数据库(维基路径、路径卡)
- 整合COSMIC用于体细胞突变
- 添加蛋白质复合物数据(CORUM)
- 实现高通量分析的批量查询支持
- 添加Jupyter笔记本示例
- 改进冲突解决算法
引用
如果您在研究中使用Heuris BioMCP,请引用:
@software{biomcp2025,
title = {Heuris-BioMCP v2: A Comprehensive MCP Server for Bioinformatics, AI Models, and Life Sciences},
year = {2025},
url = {https://github.com/SachinGawande2003/Heuris-BioMCP},
license = {MIT}
}
许可证
麻省理工学院许可证——学术和商业用途免费。
Built for researchers, by researchers. 🔬
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