Deepmap MCP

🧬 DeepMap MCP

高性能 模型上下文协议（MCP） 为大型语言模型（LLM）提供对 布罗德研究所的DepMap（癌症依赖性地图） 数据。

该服务器专门为“治疗目标证据收集”设计，使代理能够使用最新的CRISPR（DepMap 25Q3）数据集对1000多个癌症细胞系进行功能基因组学分析。

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🏗️ 架构和工作流程

服务器充当原始DepMap CSV数据集和任何MCP兼容客户端（如Claude Desktop或Agent4Target编排器）之间的低延迟桥梁。

graph TD
    User([User / LLM Client]) |MCP Protocol| Server[DeepMap MCP Server]
    
    subgraph "Internal Engine"
        Server --> Router{Tool Router}
        Router --> S1[search_depmap_gene]
        Router --> S2[get_depmap_gene_dependency_summary]
        Router --> S3[get_depmap_top_cell_line_dependencies]
        
        S1 & S2 & S3 --> Client[DepMapClient Singleton]
        Client --> Cache[(Local CSV Cache)]
        Cache -.->|Initial Setup| Download[DepMap API]
    end
    
    subgraph "Data Output"
        Client --> Pydantic[Pydantic Result Models]
        Pydantic --> Server
    end

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🚀 快速开始

1.安装

pip install deepmap-mcp

2.数据初始化（必填）

DeepMap数据集很大（~30MB）。运行附带的下载程序，将最新的CRISPR基因效应文件提取到本地缓存中：

deepmap-mcp-download-data

3.运行服务器

您可以运行服务器 标准 （Claude Desktop的标准配置）或 HTTP SSE:

# Run over stdio (Standard)
deepmap-mcp --transport stdio

# Run as local HTTP server (SSE)
deepmap-mcp --port 8001

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🛠️ 工具文档

search_depmap_gene

在DepMap数据集中搜索有效的HGNC基因符号。

• 输入: query （字符串，例如“KR”）
• 用例：解析部分符号或验证屏幕中是否存在基因。

get_depmap_gene_dependency_summary

检索整个细胞系纲要中特定基因的全局统计指标。

• 输入: gene_symbol （字符串，例如“EGFR”）
• 退货：荟萃分析包括 average_gene_effect, strong_dependency_count，以及 confidence_score.

get_depmap_top_cell_line_dependencies

确定对靶基因丢失最敏感的特定癌症模型。

• 输入: gene_symbol, top_n （默认值：15）
• 用例：对目标证据报告第3节至关重要。

get_depmap_dataset_metadata

返回有关本地缓存的来源数据。

• 用例：确保报告引用正确的数据发布（例如“DepMap 25Q3”）。

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⚙️ 配置

设置这些环境变量以自定义行为：

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🖥️ 在Claude Desktop中的使用

将此添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "deepmap-mcp": {
      "command": "deepmap-mcp",
      "args": ["--transport", "stdio"],
      "env": {
        "DEEPMAP_MCP_DATASET_PATH": "/YOUR/ABSOLUTE/PATH/TO/CRISPRGeneEffect.csv"
      }
    }
  }
}

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🧪 发展

欢迎投稿！

# Clone and setup
git clone https://github.com/your-org/deepmap-mcp
cd deepmap-mcp
uv sync

# Run tests
uv run pytest

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📄 许可证

麻省理工学院© 2026 DeepMap MCP 贡献者。