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MCP Server · 运维云端

Model Seed Vault MCP

一个基于Python/FastAPI的SBML模型管理服务,用于ModelSEEDVault的SBML数据整理和API交互。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 6
Python生物信息学FastAPI

快速开始

作者 / 组织
Fxe
提供方
Fxe
运行时
Python

工具数量

6

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

1 个

MCP World

选型结论

Model Seed Vault MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 6 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;接入前要先准备 API Key。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run --python .venv/bin/python uvicorn mcp_curation.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload

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 6 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

模型种子库的MCP服务器

用于ModelSEEDVault SBML管理的初始Python/FastAPI MCP服务器支架。

快速入门

.venv/ 被git故意忽略。每个开发人员都应该在该目录中创建自己的本地虚拟环境。使用Python 3.11实现一致性:

uv venv --python 3.11 .venv
source .venv/bin/activate

将项目安装到该环境中:

uv pip install -e .

使用您本地的virtualenv Python运行服务器:

SBML_API_BASE_URL='http://192.168.1.202:8080/' \
uv run --python .venv/bin/python uvicorn mcp_curation.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload

如果在您的环境中启用了auth,请同时包含API密钥:

MCP_API_KEY='change-me' \
SBML_API_BASE_URL='http://192.168.1.202:8080/' \
uv run --python .venv/bin/python uvicorn mcp_curation.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload

安装

pip install -e .

运行组合服务器(FastAPI+FastMCP)

export MCP_API_KEY="change-me"
uvicorn mcp_curation.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload

配置SBML后端端点

默认后端URL:

  • http://localhost:8080

用以下内容覆盖它:

export SBML_API_BASE_URL="http://localhost:8080"
export MCP_API_KEY="change-me"
uvicorn mcp_curation.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload

为前端开发配置CORS

默认允许的前端来源:

  • http://192.168.1.164:62699

用逗号分隔的列表覆盖它:

export CORS_ALLOW_ORIGINS="http://192.168.1.164:62699,http://localhost:3000"

服务器允许:

  • 方法: GET, POST, OPTIONS
  • 标题: Authorization, Content-Type, X-API-Key

未认证 OPTIONS 允许飞行前请求,因此浏览器CORS检查在经过身份验证的API调用之前成功。

FastMCP安装到FastAPI中的位置:

  • /mcp

MCP认证:

  • 必需的环境变量: MCP_API_KEY (如果未设置,则在启动时自动生成)
  • 发送:

- Authorization: Bearer - X-API-Key:

  • 适用于所有非公共路线,包括 /mcp/* 和 /sbml-curation/*.
  • 公共路由(不需要API密钥):

- /health - /docs - /redoc - /openapi.json

例子:

curl -H "Authorization: Bearer $MCP_API_KEY" \
  http://127.0.0.1:8000/sbml-curation/models

Swagger测试 /docs:

  • 点击 Authorize.
  • 您可以使用以下任一方式:

- HTTPBearer:仅输入API密钥值。 - APIKeyHeader:输入的API密钥值 X-API-Key.

  • 运行任何 /sbml-curation/* 从文档UI中选择端点。

第一条路线

  • GET /health
  • GET /sbml-curation/config
  • GET /sbml-curation/models
  • GET /sbml-curation/models/{model_id}/compartments
  • GET /sbml-curation/models/{model_id}/species
  • GET /sbml-curation/models/{model_id}/reactions
  • GET /sbml-curation/models/{model_id}/genes
  • POST /sbml-curation/annotation
  • GET /sbml-curation/models/{model_id}/compartment/{compartment_id}/annotation
  • GET /sbml-curation/models/{model_id}/species/{species_id}/annotation
  • GET /sbml-curation/models/{model_id}/reaction/{reaction_id}/annotation
  • GET /sbml-curation/models/{model_id}/gene/{gene_id}/annotation

文档

  • Swagger用户界面: http://127.0.0.1:8000/docs

FastMCP工具

  • sbml_curation_config
  • list_models
  • list_model_compartments
  • list_model_species
  • list_model_reactions
  • list_model_genes

SBML客户端助手

  • mcp_curation.client.sbml_client.add_curation_event(subject_eid, object, agent_id)

发布到 /graph/edge/{src}/{dst}/has_annotation_event?agent=...

  • mcp_curation.client.sbml_client.list_curation_events(subject_eid)

获取 /graph/node/{subject_eid}/child?edgeType=has_annotation_event

工具与能力

工具数量

6

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

SBML管理Python本地部署模型整理FastAPI生物信息学

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 6 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。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 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。
  • 暂时拿不到API Key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

Model Seed Vault MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run --python .venv/bin/python uvicorn mcp_curation.main:app --host 127.0.0.1 --port 800…,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。

Model Seed Vault 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。

Model Seed Vault 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。

Model Seed Vault MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Model Seed Vault 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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