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MCP Server · 运维云端

Aurora MCP

Aurora-MCP是一个模型上下文协议(MCP)服务器,提供自然和合成小分子数据集的访问,专注于识别可能存在于植物物种中的潜在线粒体复合物I抑制剂。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 2
Python云端部署Docker

快速开始

作者 / 组织
ndaniel
提供方
ndaniel
运行时
Python

工具数量

2

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Aurora MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python3 -m venv .venv

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 2 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

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标题:Aurora-MCP “Emoji”必须翻译为表情符号,原文内容为“🌿”,译文内容即为“🌿”(保持不变,因为“🌿”本身已是表情符号,无需额外翻译) 颜色来自:绿色 颜色转为:靛蓝 SDK:Docker 固定状态:未固定(或“未钉住”)

🌿 极光-MCP(注:Aurora-MCP可能是一个特定项目、技术或产品的名称,根据上下文,“MCP”可能代表多种含义,如“多通道板”、“移动计算平台”等,但在此处直接翻译为“极光-MCP”以保留原名)

模型上下文协议(MCP)服务器,提供对自然数据集的访问 以及合成小分子,重点在于鉴定潜在的 可能存在于植物物种中的线粒体复合体I抑制剂。

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🔍 概述

Aurora-MCP 是一个模型上下文协议(MCP)服务器和数据集成层,用于连接天然产物、生物多样性和线粒体抑制剂数据集。 它使大型语言模型(LLMs)和用户能够查询植物物种、小分子与线粒体复合物I抑制之间的关系——连接COCONUT、Laji.fi、GBIF等资源, 并通过结构化连接和元数据模式,获取AI衍生的PubMed数据。

Aurora-MCP 是一个轻量级(的) MCP服务器 + Hugging Face空间 旨在连接两个互补的知识来源:

  1. 🌿(绿叶符号,常用于表示自然、环保、健康等概念) 极光 — 天然产物和植物生物多样性数据,将化合物映射到北欧生态系统中发现的属和物种。
  2. 🧬 这个符号在生物学中通常代表“DNA”(脱氧核糖核酸)。 Aurora-Mito-ETL 翻译为中文是:“极光-线粒体-ETL(或:极光线粒体数据抽取、转换和加载工具)”。不过,具体翻译可能会根据上下文和专业领域的习惯有所调整,但“极光-线粒体-ETL”或类似的表述是较为直接的翻译方式。在这里,“ETL”通常指的是“Extract, Transform, Load”,即数据抽取、转换和加载的过程 — 精选自PubMed的线粒体复合物I(NADH脱氢酶)小分子抑制剂语料库。

它们共同构成了一个对话数据集,其中 ChatGPT (或任何与MCP兼容的大型语言模型)能够对结构化生物数据进行推理,提出问题, 并对小分子化合物、植物以及它们之间的机制联系进行有针对性的搜索。

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🧠 概念

目标: 允许与基于领域数据的大型语言模型(LLM)进行科学对话,例如:

*“给我展示一些能抑制线粒体复合物I的植物来源化合物。”*\ *“在PubMed中查找关于牛蒡子酚作为复合体I抑制剂的证据。”*\ *“列出代谢产物与已知电子传递链(ETC)抑制剂重叠的北欧植物。”*

Aurora-MCP 将您的静态文本/TSV 数据转换为 交互式语义后端,提供用于搜索、链接和推理的程序化工具。 一个基于FastAPI的MCP终端(或:一个使用FastAPI实现的MCP端点)/mcp)ChatGPT(或任何MCP-aware客户端) 可以连接到。它还提供 /healthz 用于状态检查和简单的调试HTTP路由 用于本地测试。

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🚀 快速启动(本地)

# 1. Create a clean environment
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 2. Run the MCP HTTP server
uvicorn mcp_server.server:app --host 0.0.0.0 --port 7860

# 3. Check health
curl -s http://127.0.0.1:7860/healthz | jq

# 4. Optional: test the debug routes
curl -s 'http://127.0.0.1:7860/debug/list_files?path=data' | jq

你应该会看到类似这样的内容:

{
  "ok": true,
  "mcp": "mounted at /mcp",
  "tools": ["list_files","read_text"]
}

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🧠 与ChatGPT结合使用(MCP)

  1. 将此仓库部署到一个 Hugging Face Space (Docker SDK) 翻译为中文是:(Docker 开发工具包)。
  2. 等待Space(可能指某个程序或系统)运行起来,然后 /healthz 返回200 OK:\

https://huggingface.co/spaces///healthz

  1. 在ChatGPT中 → 设置 → 连接器/MCP → 添加服务器

- 服务器URL: https://huggingface.co/spaces///mcp

  1. 打开一个新的聊天窗口,试着输入例如:

- list_files(path="data") - read_text(path="README.md") - (可以类似地添加Aurora域名工具。)

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🐳 Docker(用于 Hugging Face 空间)

FROM python:3.12-slim

WORKDIR /app
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 PYTHONUNBUFFERED=1 PIP_NO_CACHE_DIR=1

RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends     build-essential curl ca-certificates  && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

COPY requirements.txt .
RUN pip install --upgrade pip && pip install -r requirements.txt

COPY . .
EXPOSE 7860
ENV PORT=7860

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=5s --start-period=10s --retries=5   CMD curl -fsS http://127.0.0.1:${PORT}/healthz || exit 1

CMD ["uvicorn","mcp_server.server:app","--host","0.0.0.0","--port","7860"]

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🧩 架构概述

组件描述
FastAPI 应用主办 /mcp 流式传输终端和 /healthz 检查
FastMCPMCP服务器层,将Python函数作为MCP工具暴露出来
工具简单函数 (list_files, read_text等)可以被MCP客户端调用
极光域来自您Aurora ETL数据的(未来)植物化合物与抑制剂分析

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📂 项目布局

aurora-mcp/
├── mcp_server/
│   ├── server.py          # FastAPI + FastMCP entrypoint
│   ├── tools/
│   │   └── files.py       # Example tools (list_files, read_text)
│   └── __init__.py
├── data/                  # Local data (ignored by git)
├── requirements.txt
├── Dockerfile
├── huggingface.yaml
└── README.md

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✅ 健康检查与调试路由

终点用途
/healthz 轻量级JSON健康检查
/debug/list_files列出目录内容(无MCP)
/debug/read_text 将文件作为纯文本读取

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⚙️ 要求

fastapi>=0.119
uvicorn>=0.37
mcp>=0.17.0
pydantic>=2.11.9
pandas>=2.3.3

使用以下方式进行安装:

pip install -r requirements.txt

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🧱 Hugging Face Space 元数据

# huggingface.yaml
title: Aurora-MCP
sdk: docker
emoji: 🌿
colorFrom: green
colorTo: indigo
pinned: false

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🔍 故障排除

症状原因/解决方法
GET /mcp → 307/500正常;仅MCP客户端可以连接
Task group is not initialized通过FastMCP启动钩子修复
ModuleNotFoundError: mcp.server.fastapi安装正确的SDK: pip install mcp fastapi uvicorn
healthz 返回空Curl 127.0.0.1 不是 0.0.0.0

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作者丹尼尔·尼科里奇·赫尔辛基大学\ 许可证:GNU通用公共许可证第3版(GPL v3)\ URL:https://github.com/ndaniel/aurora-mcp 的中文翻译可以是:“https://github.com/ndaniel/aurora-mcp(GitHub上的Aurora-MCP项目,由ndaniel维护)”。不过,通常在中文语境下,我们可能会直接保留网址,并简要说明其内容或用途,如果上下文已经明确或不需要详细说明,也可以直接说“网址:https://github.com/ndaniel/aurora-mcp”

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

自然产物数据Python本地部署线粒体抑制剂生物多样性小分子查询语义后端

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 2 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Aurora MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 -m venv .venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Aurora MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Aurora MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Aurora MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Aurora MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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