nexonco-mcp
nexonco-mcpは、臨床証拠データにアクセスし分析するための高度なMCPサーバーです。このツールは、CIViC(Clinical Interpretation of Variants in Cancer)データベースからの情報を迅速かつ柔軟に検索できる機能を提供し、精密医療や腫瘍学研究をサポートします。Pythonで実装されており、さまざまな病気、治療法、遺伝子変異に基づいた検索が可能です。特に、がん研究におけるデータの解析に役立つツールとして設計されています。
GitHubスター
55
ユーザー評価
未評価
お気に入り
0
閲覧数
118
フォーク
8
イシュー
1
インストール方法
難易度
中級推定所要時間
10-20 分
必要な環境
Python 3.xuvまたはDocker+1 more
インストール方法
インストール方法
前提条件
必要なソフトウェアとバージョンを明記してください。uv または Docker
Claude Desktop(MCP統合用)
インストール手順
1. リポジトリのクローン
bash
git clone https://github.com/Nexgene-Research/nexonco-mcp.git
cd nexonco-mcp
2. 依存関係のインストール
bash
pip install -r requirements.txt
3. Claude Desktop設定
claude_desktop_config.jsonを編集してMCPサーバーを追加:
json
{
"mcpServers": {
"nexonco-mcp": {
"command": "python",
"args": ["server.py"]
}
}
}
4. サーバーの起動
bash
python server.py
トラブルシューティング
よくある問題
問題: サーバーが起動しない 解決策: Pythonのバージョンを確認し、依存関係を再インストールしてください。 問題: Claude Desktopで認識されない 解決策: 設定ファイルのパスと構文を確認してください。設定方法
設定方法
基本設定
Claude Desktop設定
~/.config/claude-desktop/claude_desktop_config.json(macOS/Linux)または
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows)を編集:
json
{
"mcpServers": {
"nexonco-mcp": {
"command": "python",
"args": ["server.py"],
"env": {
"API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
環境変数
必要に応じて以下の環境変数を設定:bash
export API_KEY="your-api-key"
export DEBUG="true"
詳細設定
セキュリティ設定
APIキーは環境変数または安全な設定ファイルに保存
ファイルアクセス権限の適切な設定
ログレベルの調整
パフォーマンス調整
タイムアウト値の設定
同時実行数の制限
キャッシュ設定
設定例
基本的な設定
json
{
"mcpServers": {
"nexonco-mcp": {
"command": "python",
"args": ["server.py"],
"env": {
"PORT": "3000",
"LOG_LEVEL": "info"
}
}
}
}
高度な設定
json
{
"mcpServers": {
"advanced-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "server"],
"cwd": "/path/to/server",
"env": {
"PYTHONPATH": "/path/to/modules",
"CONFIG_FILE": "/path/to/config.json"
}
}
}
}
使用例
使用例
基本的な使用方法
MCPサーバーの基本的な使用方法を以下に示します:Claude Desktopでの使用
1MCPサーバーの起動確認
Claude Desktopを開き、設定が正しく読み込まれていることを確認してください。
2基本コマンドの実行
Available tools from this MCP server:
- search_clinical_evidence: A MCP tool for querying clinical evidence data that returns formatted reports.
プログラムでの使用
python
Python例
import requests
def call_mcp_tool(tool_name, params):
response = requests.post(
'http://localhost:3000/mcp/call',
json={
'tool': tool_name,
'parameters': params
}
)
return response.json()
使用例
result = call_mcp_tool('search_clinical_evidence', {
'disease_name': 'Lung Non-small Cell Carcinoma',
'therapy_name': 'Cetuximab'
})
print(result)
応用例
自動化スクリプト
bash
#!/bin/bash
バッチ処理の例
for file in *.txt; do
mcp-tool process "$file"
done
API統合
python
Python例
import requests
import json
def call_mcp_tool(tool_name, params):
response = requests.post(
'http://localhost:3000/mcp/call',
json={
'tool': tool_name,
'parameters': params
}
)
return response.json()
使用例
result = call_mcp_tool('search_clinical_evidence', {
'input': 'sample data',
'options': {'format': 'json'}
})
使用ケース
特定のがんに関連する遺伝子変異の情報を検索する。
新しい治療法の効果に関する臨床証拠を収集する。
患者の症状に基づいて適切な治療法を提案する。
研究データを分析し、科学論文の執筆に役立てる。