scmcp

🚀 SCMCP

SCMCP是一个用于单细胞RNA测序（scRNA-Seq）分析的多语言计算平台（MCP）服务器，并且支持自然语言处理。它能帮助研究者更便捷地进行scRNA-Seq分析，为单细胞研究领域带来新的便利。

🚀 快速开始

SCMCP可以在支持MCP的大多数AI客户端、插件或代理框架中使用，以下为您介绍具体的使用步骤。

安装

通过PyPI安装SCMCP：

pip install scmcp

安装完成后，您可以通过运行以下命令进行测试：

scmcp run

本地运行scnapy-server

在您的MCP客户端中参考以下配置：

"mcpServers": {
  "scmcp": {
    "command": "scmcp",
    "args": [
      "run"
    ]
  }
}

远程运行scnapy-server

在服务器上参考以下配置运行：

scmcp run --transport sse --port 8000

然后在您的MCP客户端中进行如下配置：

http://localhost:8000/sse

✨ 主要特性

• 输入输出模块：使用自然语言读取和写入scRNA-Seq数据，让数据的输入输出更加便捷。
• 预处理模块：涵盖过滤、质量控制、归一化、缩放、高可变基因筛选、主成分分析（PCA）、邻居计算等功能，为后续分析提供高质量的数据。
• 工具模块：提供聚类分析、差异表达分析等工具，满足不同的分析需求。
• 绘图模块：能够生成小提琴图、热图、点图等可视化结果，直观展示分析数据。
• 细胞间通信分析：可用于研究细胞间的相互作用，挖掘细胞之间的关系。

❓ 适用人群

• 所有希望使用自然语言进行scRNA-Seq分析的研究者，可借助SCMCP的自然语言处理能力，更轻松地开展研究。
• 开发人员，希望通过调用scanpy函数为其应用服务，SCMCP提供了相应的支持。

🌐 使用场景

您可以在以下支持MCP的环境中使用SCMCP：

• AI客户端，如Cherry Studio。
• 插件，如Cline。
• 代理框架，如Agno。

🎬 演示

这里有一个在AI客户端Cherry Studio中使用自然语言进行scRNA-Seq细胞聚类分析的演示视频： 演示视频链接

🤝 贡献与联系

如果您在使用过程中有任何问题，欢迎提交问题或通过hsh-me@outlook.com联系我们。我们也非常欢迎您为代码贡献自己的力量！