gemorna MCP

吉莫尔纳MCP

使用神经结构进行治疗性mRNA序列设计的生成性mRNA优化

目录

• 概述
• 安装
• 本地使用（脚本）
• MCP服务器安装
• 使用Claude代码
• 与Gemini CLI一起使用
• 可用工具
• 例子
• 故障排除

概述

GEMORNA MCP为治疗开发提供AI驱动的mRNA序列设计和优化工具。该模型上下文协议（MCP）服务器集成了GEMORNA的深度学习模型，以生成和分析包括编码序列（CDS）、非翻译区（UTR）在内的mRNA成分，并预测其功能特性。

特性

• CDS生成：将蛋白质序列转化为优化的编码序列
• 5’UTR世代：创建翻译优化的上游监管区域
• 3'UTR世代：设计稳定性增强下游监管区域
• UTR性能预测：分析翻译效率和mRNA稳定性
• 批处理：通过异步作业管理高效处理多个序列
• GPU加速：CUDA支持更快的处理速度

目录结构

./
├── README.md               # This file
├── env/                    # Conda environment (147 packages)
├── src/
│   └── server.py           # MCP server
├── scripts/
│   ├── cds_generation.py   # CDS generation from proteins
│   ├── utr5_generation.py  # 5' UTR sequence generation
│   ├── utr3_generation.py  # 3' UTR sequence generation
│   ├── utr5_prediction.py  # 5' UTR property analysis
│   ├── utr3_prediction.py  # 3' UTR property analysis
│   └── lib/                # Shared utilities
├── examples/
│   └── data/               # Demo data
├── configs/                # Configuration files
└── repo/                   # Original GEMORNA repository

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安装

先决条件

• Conda或Mamba（建议使用曼巴以加快安装速度）
• Python 3.10+
• ~2GB RAM用于模型加载
• 约500MB存储空间（适用于型号）
• 可选：支持CUDA的GPU用于加速

创建环境

# Navigate to the MCP directory
cd /home/xux/Desktop/NucleicMCP/NucleicMCP/tool-mcps/gemorna_mcp

# Create conda environment from specification (use mamba if available)
mamba env create -f repo/GEMORNA/environment.yaml -p ./env
# or: conda env create -f repo/GEMORNA/environment.yaml -p ./env

# Initialize shell for activation
eval "$(mamba shell hook --shell bash)"
# or: eval "$(conda shell hook --shell bash)"

# Activate environment
mamba activate ./env
# or: conda activate ./env

# Install MCP dependencies
pip install fastmcp loguru --ignore-installed

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本地使用（脚本）

您可以在没有MCP的情况下直接使用脚本进行本地处理。

可用脚本

脚本示例

CDS生成

# Activate environment
mamba activate ./env

# Run script with protein sequence
python scripts/cds_generation.py \
  --protein_seq "MVSKGEELFTGVVPILVELDGDVNGHKFSVSGEGEGDATYGKLTLKFICTTGKLPVPWPTLVTTLTYGVQCFSRYPDHMKQHDFFKSAMPEGYVQERTIF" \
  --output_file results/cds_output.fasta \
  --device auto

参数：

• --protein_seq, -p：蛋白质序列字符串（必填）
• --input_file, -i：蛋白质序列文件路径（可选）
• --output_file, -o：输出FASTA文件路径（可选）
• --device, -d：计算设备（“auto”、“cuda”、“cpu”）（默认：auto）

5’UTR世代

python scripts/utr5_generation.py \
  --utr_length medium \
  --num_variants 5 \
  --output_file results/5utr_sequences.fasta

参数：

• --utr_length, -l：长度类别-“短”（25nt）、“中”（50nt）、（长）（75nt）（默认值：中）
• --num_variants, -n：要生成的序列变体数量（默认值：1）
• --output_file, -o：输出FASTA文件路径（可选）
• --device, -d：计算设备（默认：自动）

3'UTR世代

python scripts/utr3_generation.py \
  --utr_length long \
  --num_variants 3 \
  --output_file results/3utr_sequences.fasta

参数：

• --utr_length, -l：长度类别-“短”（45nt）、“中”（75nt）、”长”（105nt）（默认值：中）
• --num_variants, -n：要生成的序列变体数量（默认值：1）
• --output_file, -o：输出FASTA文件路径（可选）
• --device, -d：计算设备（默认：自动）

5'UTR预测

python scripts/utr5_prediction.py \
  --sequence "TACGTTTTGACCTTCGTTCATTTTG" \
  --output_file results/5utr_analysis.txt

参数：

• --sequence, -s：5'UTR序列字符串（必填）
• --input_file, -i：包含UTR序列的文件路径（可选）
• --output_file, -o：输出分析文件路径（可选）
• --device, -d：计算设备（默认：自动）

3'UTR预测

python scripts/utr3_prediction.py \
  --sequence "TGTCCCCGGGTCTTCCGGTCCCCAAAGGGGT" \
  --output_file results/3utr_analysis.txt

参数：

• --sequence, -s：3'UTR序列字符串（必填）
• --input_file, -i：包含UTR序列的文件路径（可选）
• --output_file, -o：输出分析文件路径（可选）
• --device, -d：计算设备（默认：自动）

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MCP服务器安装

选项1：使用fastmcp（推荐）

# Install MCP server for Claude Code
fastmcp install src/server.py --name GEMORNA

选项2:Claude代码的手动安装

# Add MCP server to Claude Code
claude mcp add GEMORNA -- $(pwd)/env/bin/python $(pwd)/src/server.py

# Verify installation
claude mcp list

选项3：在settings.json中配置

增添 ~/.claude/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "GEMORNA": {
      "command": "/home/xux/Desktop/NucleicMCP/NucleicMCP/tool-mcps/gemorna_mcp/env/bin/python",
      "args": ["/home/xux/Desktop/NucleicMCP/NucleicMCP/tool-mcps/gemorna_mcp/src/server.py"]
    }
  }
}

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使用Claude代码

安装MCP服务器后，您可以直接在Claude Code中使用它。

快速开始

# Start Claude Code
claude

示例提示

工具发现

What tools are available from GEMORNA?

基本CDS生成

Use generate_cds_sequence with protein_seq "MVSKGEELFTG" and output_file "results/cds.fasta"

带配置的UTR生成

Use generate_utr5_sequence with utr_length "long" and num_variants 5 and output_file "results/5utr.fasta"

UTR属性分析

Use predict_utr5_properties with sequence "TACGTTTTGACCTTCGTTCATTTTG"

长期运行任务（提交API）

Submit batch CDS generation using submit_cds_generation with protein_sequences ["MVSKGEEL", "MALWMRLL", "MGKLHIPFAE"] and job_name "batch_cds"

Then check the job status with get_job_status

批处理

Process these protein sequences in batch:
- MVSKGEELFTG
- MALWMRLLQETGLEIPEQEYTWLLKPAG
- MGKLHIPFAESQTVSCLRKLNGHIPFSE

Save results to results/batch_output/

使用@引用

在克劳德代码中，使用 @ 引用文件和目录：

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与Gemini CLI一起使用

配置

增添 ~/.gemini/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "GEMORNA": {
      "command": "/home/xux/Desktop/NucleicMCP/NucleicMCP/tool-mcps/gemorna_mcp/env/bin/python",
      "args": ["/home/xux/Desktop/NucleicMCP/NucleicMCP/tool-mcps/gemorna_mcp/src/server.py"]
    }
  }
}

示例提示

# Start Gemini CLI
gemini

# Example prompts (same as Claude Code)
> What GEMORNA tools are available?
> Generate CDS from protein MVSKGEELFTG
> Create 5 variants of medium-length 5' UTR sequences

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可用工具

快速操作（同步API）

这些工具会立即返回结果（\/job.log

**问题：** 作业失败

Use get_job_log with job_id "" and tail 100 to see error details

### 性能问题

**问题：** 缓慢的一代

Force GPU usage

python scripts/cds_generation.py --protein_seq "MVSK..." --device cuda

Check GPU memory

nvidia-smi

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## 发展

### 运行测试

Activate environment

mamba activate ./env

Test server functionality

python src/test_server.py

Test individual scripts

python scripts/cds_generation.py --help

### 正在启动开发服务器

Run MCP server in dev mode

fastmcp dev src/server.py

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## 性能特征

### 处理速度

- **CDS生成**：每蛋白质约0.31秒（GPU加速）
- **UTR生成**：每个序列变体约1.8-1.9秒
- **UTR预测**：每个序列分析约1.5-1.6秒
- **批处理**：3.2蛋白质/秒吞吐量

### 内存使用

- **基本内存**：~50MB用于服务器启动
- **模型加载**：所有GEMORNA型号约2GB
- **按序列**：处理过程中额外增加约10MB
- **GPU 内存**：基于批量大小的变量

### 资源需求

- **中央处理器**：建议批量处理多核
- **图形处理器**：可选CUDA，可将生成任务的速度提高5倍
- **存储**：型号约500MB，序列约50MB
- **网络**：不需要（完全本地处理）

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## 许可证

此项目基于GEMORNA框架。有关许可证信息，请参阅原始存储库。

## 学分

基于 [德国](https://github.com/Kuanhao-Liu/GEMORNA) -基于神经结构的mRNA生成优化

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**状态**: ✅ 生产就绪-所有17个工具都经过测试和验证
**最后更新**：2025年12月25日
**测试覆盖率**：100%（23/23个测试场景通过）