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MCP Server · 数据服务

Cellxgene MCP

CELLxGENE Census MCP Server是一个提供单细胞RNA测序数据查询和分析的服务,支持多物种数据查询、灵活过滤和内存高效处理。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 4
Python生物信息学数据分析

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作者 / 组织
longevity-genie
提供方
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4

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MCP World

选型结论

Cellxgene MCP 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 4 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

数据服务

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

pip install -r requirements.txt

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 对应的运行时,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 4 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

CELLxGEN人口普查MCP服务器

一种模型上下文协议(MCP)服务器,提供对 CZ CELLxGENE 发现人口普查 -单细胞RNA测序数据的全面收集。

特性

  • 🧬 查询单元格元数据:探索细胞类型、组织、疾病和其他细胞注释
  • 🧫 查询基因元数据:在人口普查中搜索基因及其注释
  • 📊 数据切片摘要:在不下载完整矩阵的情况下获取数据切片的概览统计信息
  • 🔍 灵活的过滤:使用pandas风格的查询来过滤单元格和基因
  • 🌍 多生物支持:从人和鼠标访问数据
  • ⚡ 内存效率高:内置限制,防止内存过载

安装

先决条件

使用紫外线进行安装(推荐)

# Clone the repository
git clone 
cd cellxgene-mcp

# Install dependencies
uv sync

# Install the package in development mode
uv pip install -e .

使用pip安装

pip install -r requirements.txt
pip install -e .

快速开始

运行MCP服务器

标准传输(适用于MCP客户端)
uv run cellxgene-mcp
HTTP传输(用于web访问)
uv run server --host 0.0.0.0 --port 3001
SSE 运输
uv run sse --host 0.0.0.0 --port 3001

MCP客户端配置

将此添加到MCP客户端配置中:

对于stdio传输:
{
  "mcpServers": {
    "cellxgene-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "cellxgene-mcp"]
    }
  }
}
对于HTTP传输:
{
  "mcpServers": {
    "cellxgene-mcp": {
      "url": "http://localhost:3001/mcp"
    }
  }
}

可用工具

cellxgene_get_census_info

获取有关可用人口普查版本和支持的生物体的信息。

退货:

  • 可用的人口普查版本
  • 最新稳定版本
  • 支持的生物体
  • 数据类型

cellxgene_get_obs_metadata

从人口普查中查询单元格(观测)元数据。

参数:

  • organism (str):“智人”或“肌肉鼠”(默认:“智人类”)
  • value_filter (str,可选):Pandas样式的过滤表达式
  • column_names (str,可选):返回以逗号分隔的列列表
  • limit (int):返回的最大行数(默认值:1000)

过滤器示例:

cell_type == 'T cell'
tissue == 'lung' and disease == 'COVID-19'
sex == 'female' and cell_type in ['T cell', 'B cell']

cellxgene_get_var_metadata

从人口普查中查询基因(变量)元数据。

参数:

  • organism (str):“智人”或“肌肉鼠”(默认:“智人类”)
  • value_filter (str,可选):Pandas样式的过滤表达式
  • column_names (str,可选):返回以逗号分隔的列列表
  • limit (int):返回的最大行数(默认值:1000)

过滤器示例:

feature_name in ['CD4', 'CD8A', 'CD3E']
feature_id == 'ENSG00000010610'

cellxgene_get_data_slice

从人口普查中获取数据片段的摘要。

参数:

  • organism (str):“智人”或“小肌肉”
  • obs_value_filter (str,可选):单元格筛选器
  • var_value_filter (str,可选):筛选基因
  • obs_column_names (str,可选):要包含的单元格元数据列
  • var_column_names (str,可选):要包含的基因元数据列
  • max_cells (int):最大单元格数(默认值:10000)
  • max_genes (int):最大基因数(默认值:2000)

退货:

  • 细胞和基因的数量
  • 元数据示例
  • 列信息
  • 查询信息

可用资源

resource://cellxgene_census-info

关于CELLxGEN人口普查数据库的全面信息,包括:

  • 可用生物体
  • 关键元数据字段
  • 常见查询模式
  • 使用指南

数据模式

单元格(观察)元数据字段

  • cell_type:单元格类型注释
  • tissue:来源组织
  • disease:疾病状态
  • sex:生物性别
  • organism:物种
  • assay:使用的测序分析
  • suspension_type:细胞或细胞核
  • ethnicity:自我报告的种族(仅限人类)
  • development_stage:发展阶段

基因(可变)元数据字段

  • feature_id:Ensembl基因ID
  • feature_name:基因符号
  • feature_length:基因长度

查询示例

探索肺组织中的T细胞

# Get T cells from lung tissue
obs_data = await get_obs_metadata(
    organism="Homo sapiens",
    value_filter="cell_type == 'T cell' and tissue == 'lung'",
    column_names="cell_type,tissue,disease,sex,assay"
)

查找新冠肺炎相关数据

# Get cells from COVID-19 studies
obs_data = await get_obs_metadata(
    organism="Homo sapiens", 
    value_filter="disease == 'COVID-19'",
    column_names="cell_type,tissue,disease,assay"
)

搜索特定基因

# Get information about immune genes
var_data = await get_var_metadata(
    organism="Homo sapiens",
    value_filter="feature_name in ['CD4', 'CD8A', 'CD3E', 'IL2']",
    column_names="feature_id,feature_name,feature_length"
)

获取数据切片摘要

# Get summary of T cell data slice
data_summary = await get_data_slice(
    organism="Homo sapiens",
    obs_value_filter="cell_type == 'T cell'",
    var_value_filter="feature_name in ['CD4', 'CD8A', 'CD3E']",
    max_cells=5000,
    max_genes=100
)

发展

项目结构

cellxgene-mcp/
├── src/cellxgene_mcp/
│   ├── __init__.py
│   └── server.py
├── test/
├── mcp-config*.json
├── pyproject.toml
└── README.md

运行测试

uv run pytest test/

代码格式化

uv run ruff format .
uv run ruff check .

局限性

  • 内存限制:内置限制可防止下载超大数据集
  • 查询复杂性:非常复杂的查询可能很慢
  • 速率限制:遵守人口普查服务费率限制
  • 网络依赖性:需要互联网连接才能访问人口普查数据

相关项目

许可证

MIT许可证-有关详细信息,请参阅许可证文件。

支持

工具与能力

工具数量

4

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

单细胞测序Python本地部署基因数据分析生物信息学数据查询多物种支持

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

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 4 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 运行环境,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

  • 需要在数据服务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

Cellxgene MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Cellxgene 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Cellxgene 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。

Cellxgene 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。

Cellxgene 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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