丰富器-mcp服务器

Name: 丰富器-mcp服务器
Author: tianqitang1

作者：tianqitang18 星标更新：2025-06-29

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

Enrichr MCP 服务器

这是一个模型上下文协议（MCP）服务器，它使用 Enrichr API 提供基因集富集分析。此服务器支持 Enrichr 中所有可用的基因集库，并仅返回统计学上显著的结果（校正-$p$ < 0.05），以便 LLM 工具进行解释。

安装

对于 Claude Desktop，请下载桌面扩展，并通过点击 ☰ (左上角) -> 文件 -> 设置 并将下载的文件拖放到 设置 窗口中来安装。

使用下面的按钮将 MCP 服务器安装到 Cursor、VS Code 或 VS Code Insiders，默认设置。

对于 Claude Code，使用以下命令：

claude mcp add enrichr-mcp-server -- npx -y enrichr-mcp-server

功能

多库富集分析：同时查询多个 Enrichr 库（GO、通路、疾病、组织、药物等）
全面库支持：访问数百个来自 Enrichr 的基因集库，包括：
- 基因本体论（生物过程、分子功能、细胞组分）
- 通路数据库（KEGG、Reactome、WikiPathways、BioCarta、MSigDB）
- 疾病/表型数据库（人类表型本体论、GWAS 目录）
- 组织/细胞类型库（GTEx、人类细胞图谱、ARCHS4）
- 药物/化学库（DrugMatrix、L1000、TG-GATEs）
- 转录因子靶标（ChEA、ENCODE）
- 微RNA靶标（TargetScan、miRTarBase）
GO 富集分析：专门用于 GO 生物过程富集分析的工具（我经常用这个，所以把它做成了一个工具）

配置

MCP 客户端配置

将此服务器添加到您的 MCP 客户端配置中（例如，.cursor/mcp.json）：

基础配置（默认流行库）

默认配置下，服务器会查询一个精选的流行库列表。

{
  "mcpServers": {
    "enrichr-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "enrichr-mcp-server"]
    }
  }
}

自定义可用库配置

您可以通过在 MCP 配置中的 CLI 参数来配置可供 LLM 使用的库：

{
  "mcpServers": {
    "enrichr-popular": {
      "command": "npx", 
      "args": ["-y", "enrichr-mcp-server", "--libraries", "pop"]
    }, // 这将使最流行的库对 LLM 可用，即 GO_Biological_Process_2025, KEGG_2021_Human, Reactome_2022, MSigDB_Hallmark_2020, ChEA_2022, GWAS_Catalog_2023, Human_Phenotype_Ontology, STRING_Interactions_2023, DrugBank_2022, CellMarker_2024
    "enrichr-pathways": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "enrichr-mcp-server", "-l", "GO_Biological_Process_2025,KEGG_2021_Human,Reactome_2022"]
    },
    "enrichr-disease": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "enrichr-mcp-server", "--libraries", "Human_Phenotype_Ontology,OMIM_Disease,ClinVar_2019"]
    }
  }
}

命令行选项

根据需要调整 CLI 选项，不合理的设置可能会超出 LLM 的上下文窗口并导致混淆，因此要明智选择：

选项	简写	描述	默认值
`--libraries <libs>`	`-l`	要查询的 Enrichr 库的逗号分隔列表	`pop`
`--max-terms <num>`	`-m`	每个库显示的最大项数	`50`
`--format <format>`	`-f`	输出格式：`detailed`、`compact`、`minimal`	`detailed`
`--output <file>`	`-o`	将完整结果保存到 TSV 文件	无
`--compact`	`-c`	使用紧凑格式（与 `--format compact` 相同）	标志
`--minimal`		使用最小格式（与 `--format minimal` 相同）	标志
`--help`	`-h`	显示帮助信息	标志

格式选项

detailed：包括 p 值、优势比和基因列表的全部细节（默认）
compact：术语名称 + p 值 + 基因数量（节省约 50% 的令牌）
minimal：仅术语名称 + p 值（节省约 80% 的令牌）

示例

要获取完整的命令列表、选项和使用示例，请运行带有 --help 标志的服务器。这是最新的信息来源。

# 显示帮助信息
npx enrichr-mcp-server --help

环境变量

您还可以通过环境变量来配置服务器：

变量	描述	示例
`ENRICHR_LIBRARIES`	要查询的库的逗号分隔列表	`GO_Biological_Process_2025,KEGG_2021_Human`
`ENRICHR_MAX_TERMS`	每个库的最大项数	`20`
`ENRICHR_FORMAT`	输出格式（`detailed`/`compact`/`minimal`）	`compact`
`ENRICHR_OUTPUT_FILE`	TSV 输出文件路径	`/tmp/enrichr_results.tsv`

注意：当同时指定时，CLI 参数优先于环境变量。

流行库

此表列出了使用 -l pop 标志时包含的库。

库	描述
`GO_Biological_Process_2025`	描述由基因产物完成的生物目标的基因本体论术语。
`KEGG_2021_Human`	来自京都基因和基因组百科全书的人类代谢和信号通路。
`Reactome_2022`	来自 Reactome 的经过同行评审的通路，涵盖信号传导、代谢、基因表达和疾病。
`MSigDB_Hallmark_2020`	来自 MSigDB 的代表明确定义的生物学状态和过程的标志性基因集。
`ChEA_2022`	来自 GEO、ENCODE 和出版物的 ChIP-seq 实验，识别人类和小鼠的转录因子-基因相互作用。
`GWAS_Catalog_2023`	来自 NHGRI-EBI GWAS 目录的全基因组关联研究结果，将基因与特征联系起来。
`Human_Phenotype_Ontology`	与人类疾病相关的标准化表型异常词汇。
`STRING_Interactions_2023`	来自 STRING 数据库的蛋白质相互作用，包括实验性和预测性。
`DrugBank_2022`	来自 DrugBank 的药物靶标，包括批准的药物和实验化合物。
`CellMarker_2024`	来自 CellMarker 数据库的手动整理的人类和小鼠细胞类型标记。

要查看所有可用库的完整列表，请访问 Enrichr Libraries 页面。

库配置的好处

简化工具调用：当工具调用中未指定库时，使用已配置的库
一致的结果：确保跨不同查询的一致库使用
多种配置：为不同的研究场景设置不同的 MCP 服务器实例
覆盖能力：当需要时，个别工具调用仍可指定不同的库

使用

该服务器提供两个工具：

`enrichr_analysis`（推荐用于多库分析）

在多个指定的 Enrichr 库中执行富集分析。

参数：

genes（必需）：基因符号数组（例如，["TP53", "BRCA1", "EGFR"]）
libraries（可选）：要查询的 Enrichr 库名称数组（默认为已配置的库）
description（可选）：基因列表的描述（默认："用于富集分析的基因列表"）
maxTerms（可选）：每个库显示的最大项数（默认：50）
format（可选）：输出格式：detailed、compact、minimal（默认：detailed）
outputFile（可选）：将完整结果保存为 TSV 文件的路径

`go_bp_enrichment`

执行基因本体论（GO）生物过程富集分析，以了解基因列表中过表达的生物功能和过程。非常适合解释基因表达数据，识别重要的生物过程，并揭示来自 RNA-seq、微阵列或其他高通量实验的基因的功能含义。

参数：

genes（必需）：基因符号数组（例如，["TP53", "BRCA1", "EGFR"]）
description（可选）：基因列表的描述（默认："用于 GO BP 富集的基因列表"）
outputFile（可选）：将完整结果保存为 TSV 文件的路径

返回： 所有工具都返回包含显著术语的格式化文本，包括：

库名称和汇总统计数据
术语名称和标识符
调整后的 P 值和原始 P 值（科学记数法）
优势比和综合得分
重叠基因及其计数

可用库类别

Enrichr 包含数百个按类别组织的基因集库：

基因本体论：生物过程、分子功能、细胞组分
通路：KEGG、Reactome、WikiPathways、BioCarta、NCI、HumanCyc、Panther
疾病/表型：HPO、OMIM、ClinVar、GWAS 目录、DisGeNET
组织/细胞类型：GTEx、人类细胞图谱、ARCHS4、小鼠基因图谱
转录因子：ChEA、ENCODE、TRANSFAC、JASPAR
微RNA 靶标：TargetScan、miRTarBase、microRNA.org
药物/化学：DrugMatrix、L1000、TG-GATEs、CTD
蛋白质相互作用：BioGRID、STRING、hu.MAP
文献挖掘：PubMed、Geneshot、共表达
进化：跨物种同源物、系统发育谱