MCP爱迪生🔬
模型上下文协议（MCP）服务器 爱迪生科学 平台。为Claude和其他兼容MCP的人工智能助手带来强大的人工智能驱动的科研能力。
🌟 特性
此MCP服务器将Edison Scientific的五个研究代理暴露为MCP工具：
- 📚 文献检索 -用引用的答案查询科学数据库（由PaperQA3提供支持）
- 🔍 先例搜索 -检查之前是否探索过概念或方法
- 📊 数据分析 -处理生物数据集以回答研究问题
- 🧪 化学任务 -通过化学信息学进行分子设计和合成规划
- ⚡ 异步任务管理 -创建和监控长时间运行的研究任务
📋 先决条件
- Python 3.10或更高版本
- Edison Scientific API密钥 -获取你的 edisonscientific.com/profile
🚀 快速开始
安装
# Using pip
pip install mcp-edison
# Or using uv (recommended)
uv pip install mcp-edison配置
将Edison API密钥设置为环境变量：
export EDISON_API_KEY='your_api_key_here'或者创建一个 .env 文件：
echo "EDISON_API_KEY=your_api_key_here" > .env使用Claude Desktop
添加到您的Claude Desktop配置文件中：
MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"edison": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_edison"],
"env": {
"EDISON_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}重新启动Claude Desktop，您将可以访问Edison工具！
程序化使用
from mcp_edison import create_server
# Create server with API key
server = create_server(api_key="your_api_key")
# Run the server
server.run()🛠️ 可用工具
literature_search
搜索科学文献，获取研究问题的引用答案。
参数：
query（str）：要回答的研究问题verbose（bool，可选）：返回详细的元数据
示例查询：
- “CRISPR-Cas9基因编辑的机制是什么？”
- “哪些被忽视的疾病有人工智能开发的治疗方法？”
- “mRNA疫苗技术的现状如何？”
退货：
{
"answer": "Detailed answer text...",
"formatted_answer": "Answer with [1], [2] citations...",
"has_successful_answer": true
}precedent_search
检查之前是否探索过科学概念或方法。
参数：
query（str）：检查的概念或方法verbose（bool，可选）：返回详细的元数据
示例查询：
- “有人在人体或NHP中测试过治疗性运动吗？”
- “是否尝试过基于超声波的神经接口？”
- “之前有关于使用人工智能进行蛋白质折叠的工作吗？”
退货：
{
"answer": "Summary of precedents...",
"formatted_answer": "Answer with citations to prior work...",
"has_successful_answer": true
}data_analysis
分析生物数据集以回答研究问题。
参数：
query（str）：数据分析问题verbose（bool，可选）：返回详细的元数据
示例查询：
- “X基因在组织Y中的表达模式是什么？”
- “比较条件A和B之间的蛋白质相互作用”
- “识别此数据集中的差异表达基因”
chemistry_task
执行分子设计和合成规划任务。
参数：
query（str）：要执行的化学任务verbose（bool，可选）：返回详细的元数据
示例查询：
- “设计一种对蛋白质靶X具有高亲和力的分子”
- “建议化合物Y的合成路线”
- “预测该分子的溶解度：\[SMILES\]”
create_task & get_task_status
对于长时间运行的任务，异步创建它们并稍后检查状态。
创建任务：
{
"task_type": "literature", # or precedent, data_analysis, chemistry
"query": "Your research question"
}获取状态：
{
"task_id": "task_id_from_create_task"
}💡 用例
研究文献综述
User: Use Edison to search: "What are the latest advances in CAR-T cell therapy for solid tumors?"克劳德将使用 literature_search 查询科学数据库并返回引用答案的工具。
验证新想法
User: Check if anyone has tried combining optogenetics with ultrasound for deep brain stimulation克劳德将使用 precedent_search 查找以前的工作并评估新颖性。
收集研究证据
非常适合系统地收集引用的证据：
User: I need information on:
1. Neural signal amplitudes
2. Ultrasound detection sensitivity
3. Prior attempts at ultrasound neural interfaces克劳德可以使用爱迪生工具从科学文献中系统地收集引用的证据。
🔧 发展
设置开发环境
git clone https://github.com/yourusername/mcp-edison.git
cd mcp-edison
# Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
# Install in development mode
pip install -e ".[dev]"运行测试
pytest代码格式化
# Format code
black src/
# Lint
ruff check src/📚 文档
🤝 贡献
欢迎投稿！拜托：
- 分叉存储库
- 创建要素分支(
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交您的更改(
git commit -m 'Add amazing feature') - 推到分支(
git push origin feature/amazing-feature) - 打开拉取请求
📄 许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。
🙏 致谢
🐛 问题与支持
🗺️ 路线图
- \[\]添加访问Edison任务历史的资源支持
- \[\]为常见的研究工作流程实施提示模板
- \[\]为长时间运行的任务添加流媒体支持
- \[\]通过结构可视化扩展化学工具
- \[\]为频繁访问的文献添加缓存
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备注：这是一个非官方的社区项目，与爱迪生科学公司没有正式联系。有关Edison平台的官方支持，请访问 爱迪生科学网.