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biomcp

作者 genomoncology · genomoncology/biomcp

从 20+ 个生物医学数据库(ClinVar、PubMed、ClinicalTrials.gov 等)查询基因、变异体、临床试验、药物和论文 — 集于一个 MCP。

Genomoncology 的 BioMCP 统一生物医学数据访问:基因(MyGene、UniProt、Reactome、STRING、GTEx)、变异体(ClinVar、gnomAD、CIViC、OncoKB)、论文(PubMed、Europe PMC、Semantic Scholar)、临床试验(ClinicalTrials.gov、NCI)、药物(ChEMBL、OpenTargets、Drugs@FDA)、疾病、通路、蛋白质、不良事件等。

为什么要用

核心特性

实时演示

实际使用效果

biomcp.replay ▶ 就绪
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安装

选择你的客户端

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "biomcp": {
      "command": "TODO",
      "args": [
        "See README: https://github.com/genomoncology/biomcp"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。保存后重启应用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "biomcp": {
      "command": "TODO",
      "args": [
        "See README: https://github.com/genomoncology/biomcp"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor 使用与 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。项目级配置优先于全局。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "biomcp": {
      "command": "TODO",
      "args": [
        "See README: https://github.com/genomoncology/biomcp"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

点击 Cline 侧栏中的 MCP Servers 图标,然后选 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "biomcp": {
      "command": "TODO",
      "args": [
        "See README: https://github.com/genomoncology/biomcp"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

格式与 Claude Desktop 相同。重启 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "biomcp",
      "command": "TODO",
      "args": [
        "See README: https://github.com/genomoncology/biomcp"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用服务器对象数组,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "biomcp": {
      "command": {
        "path": "TODO",
        "args": [
          "See README: https://github.com/genomoncology/biomcp"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 保存后热重载。

claude mcp add biomcp -- TODO 'See README: https://github.com/genomoncology/biomcp'

一行命令搞定。用 claude mcp list 验证,claude mcp remove 卸载。

使用场景

实战用法: biomcp

对患者的基因变异进行临床相关性分类

👤 遗传咨询师、临床研究人员 ⏱ ~15 min advanced

何时使用: VCF 注解返回了一个你从未见过的变异体 — 它是否可操作?

前置条件
  • 已安装 biomcp — curl -fsSL https://biomcp.org/install.sh | bash
步骤
  1. 查找变异体
    查找 BRCA2 c.7934del。包括 ClinVar 临床意义、gnomAD 频率和任何 CIViC 证据。✓ 已复制
    → 来自多个数据源的综合信息卡
  2. 获取支持论文
    找到关于此变异体被引用最多的 3 篇 PubMed 论文。✓ 已复制
    → 包含 PMID 的论文列表
  3. 检查临床试验
    有招募 BRCA2 突变携带者的开放临床试验吗?✓ 已复制
    → 来自 ClinicalTrials.gov 的试验列表

结果: 来自多个数据源的变异体综合视图和证据指引。

注意事项
  • 不能替代临床审查 — 始终让合格的临床医生进行审查 — 这是研究辅助工具,不是诊断
  • 某些数据源对变异体分类的看法不一致 — 明确列出分歧;不要平均化它们

进行有针对性的文献综述

👤 博士生、医学博士、行业研究人员 ⏱ ~20 min intermediate

何时使用: 你需要关于特定基因-疾病-药物角度的参考文献。

步骤
  1. 搜索论文
    在 PubMed + Europe PMC 中搜索 'KRAS G12C AND adagrasib' 2022-2026。跨数据源去重。✓ 已复制
    → 去重后的论文列表
  2. 总结
    对被引最多的前 10 篇,给我标题 + 一句话总结。✓ 已复制
    → 注解版参考文献

结果: 一份有据可查的初步参考文献清单。

搭配使用: filesystem

查看药物的不良事件概况

👤 药学部门、安全团队 ⏱ ~20 min intermediate

何时使用: 推荐药物前,检查 OpenFDA/Drugs@FDA 的信号。

步骤
  1. 查询药物
    对于 pembrolizumab:根据 OpenFDA FAERS 的最常见不良事件,过去 5 年,按严重程度分类。✓ 已复制
    → 排序的不良事件表
  2. 背景分析
    FDA 标签预期的不良事件概况与 FAERS 实际数据如何对比?✓ 已复制
    → 标签与实际数据对比

结果: 结合标签和上市后数据的有根据的安全性图景。

查找与患者情况相匹配的临床试验

👤 临床医生、患者倡导者 ⏱ ~25 min advanced

何时使用: 患者已用尽标准治疗方案,你想扫描寻找匹配的试验。

步骤
  1. 匹配试验
    查找招募 IV 期 NSCLC 且 EGFR 外显子 20 插入的 2/3 期试验,美国场地。✓ 已复制
    → 包含 NCT ID 的试验列表
  2. 总结入选标准
    对前 5 项,总结关键纳入/排除标准。✓ 已复制
    → 每个试验的入选资格卡

结果: 用于临床讨论的优先级排列的试验匹配列表。

组合

与其他 MCP 搭配,撬动十倍杠杆

biomcp + filesystem

将证据备忘录保存为本地 markdown

对于变异体 BRCA2 c.7934del,生成一页证据备忘录并保存到 ~/research/brca2-7934.md。✓ 已复制

跨 biomcp 查询构建个人文献库

每篇我在 biomcp 中标星的论文,也导入 documentation-server 以供未来 RAG 查询。✓ 已复制

工具

此 MCP 暴露的能力

工具输入参数何时调用成本
gene symbol or id, sources?: str[] 基因级查询 multiple upstream calls
variant hgvs|rsid|position 变异体解读 multiple upstream calls
article query or pmid 文献搜索 PubMed/Europe PMC/S2 calls
trial query/condition/phase/status 临床试验匹配 CT.gov + NCI CTS calls
drug name or id 药物概况 multiple calls
disease name or MONDO id 疾病背景 multiple calls
adverse_event drug or reaction 安全性分析 OpenFDA calls

成本与限制

运行它的成本

API 配额
默认使用公开 API。可选 Key 提高限制:NCBI_API_KEY、S2_API_KEY、ONCOKB_TOKEN、OPENFDA_API_KEY、NCI_API_KEY
每次调用 Token 数
综合实体响应 1-5k tokens
费用
免费;某些付费数据源(OncoKB 临床版)即使有 Key 也需要许可证
提示
对于大量文献工作,获取 NCBI_API_KEY(免费)— 可使 PubMed 请求速率提高三倍。

安全

权限、密钥、影响范围

凭据存储: 按提供商 Key 使用环境变量
数据出站: 调用生物医学公开 API;查询本身可能包含敏感信息(患者变异体等)

故障排查

常见错误与修复

PubMed 请求速率受限

设置 NCBI_API_KEY 获得更高的速率限制。

验证: Check NCBI API Key page
OncoKB 返回 403

OncoKB 需要 token;在 oncokb.org 注册并设置 ONCOKB_TOKEN。

验证: curl -H 'Authorization: Bearer $ONCOKB_TOKEN' https://www.oncokb.org/api/v1/utils/numbers
已知基因符号未返回结果

某些符号有别名;尝试两者(例如 ERBB2 vs HER2)。

验证: Search on genecards.org

替代方案

biomcp 对比其他方案

替代方案何时用它替代权衡
通过直接 REST 调用单个数据库你只需要一个数据源没有去重或交叉链接
直接使用 OpenTargets Platform你主要关注靶点-疾病证据覆盖范围更窄

更多

资源

📖 阅读 GitHub 上的官方 README

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