Connector Betriebsnummer

Suchen Sie nach genauen Operationsnamen, erforderlichen Feldern, Standardwerten und Beispielaufrufen. Um eine Datenquelle auszuwählen, beginnen Sie mit dem Datenbankkatalog. Erweitern Sie die Connector-Familie, die Sie anrufen möchten; Verfügbarkeit und Anmeldeinformationen müssen separat konfiguriert werden.

Wobei die Beispielaufrufe ausgeführt werden

Das host-Objekt wird von der Agentenausführungsumgebung von Open-Science bereitgestellt. Das unten stehende JavaScript ist ein agentenseitiges Callfragment, kein eigenständiges Node.js-Programm und keine Methode für den öffentlichen Task SDK-Client. Bitten Sie den Agenten, die entsprechenden Connector-Anweisungen zu laden und den Matching-Vorgang zu verwenden. Ein Framework kann eine Python-Bridge anstelle dieses JavaScript-Formulars freilegen.

Aktivieren Sie zunächst den Connector in Einstellungen → Connectors, konfigurieren Sie einen beliebigen Erforderliche Nachweise und gewähren Sie gegebenenfalls Zugriff auf den ausgewählten Specialist. Der anruf folgt immer noch der erlaubnisrichtlinie des gesprächs. Public Node.js-Integrationen können Connector-Einstellungen mit dem Aufgabe SDK verwalten, können diese host jedoch nicht erhalten, indem sie diesen Client importieren.

Lesen Sie ein Ergebnis, bevor Sie Anrufe verketten

Beispiel Zurückgegebene PubMed-IDs an eine Metadaten-Suche weitergeben

Fragen Sie beispielsweise: Verwenden Sie PubMed, um nach PRISMA-Berichtsrichtlinien zu suchen; Geben Sie die Gesamtzahl der Übereinstimmungen und fünf PMIDs zurück. Die Operation search_articles gibt eine Gesamtsumme und eine Seite mit Bezeichnern zurück. Füttern Sie die zurückgegebenen PMIDs mit get_article_metadata, um Titel, Autoren und DOI-Links zu erhalten. Eine leere Seite, ein verkürztes Ergebnis und ein Authentifizierungsfehler erfordern eine andere Handhabung.

Rücksendeinformationen	Verwenden Sie es für
Gesamtzahl der Übereinstimmungen und zurückgegebene Reihen	Unterscheiden Sie eine kleine Seite vom kompletten Ergebnisset
truncated, records_truncated oder familienspezifische Vollständigkeitsflaggen	Entscheiden Sie, ob Sie die Abfrage eingrenzen oder den Rest abrufen möchten
not_found, missing, not_processed	Identifizieren Sie ungelöste Eingaben und wiederholen Sie nur geeignete Elemente
DOI, Accession, Source URL und Release/Build	Behalten Sie die Identität und Quelle, die für nachfolgende Abfragen benötigt werden
Volltext-Status oder Lizenz-Note	Entscheiden Sie, ob Text abgerufen wurde und wiederverwendet werden kann

Die Namen der Rückgabefelder unterscheiden sich je nach Operation. Die folgenden Beschreibungen und herunterladbaren Schemata geben jeden Vertrag an; Die Tabelle ist keine universelle JSON-Antwort. Verwenden Sie die rechte Familienliste, um zu springen, und erweitern Sie dann die Parameter dieser Familie. Die Suche nach einem Operationsnamen öffnet auch die enthaltende Gruppe.

Betriebsinputs

Erweitern Sie einen Connector auf einmal. Erforderliche Felder sind mit erforderlich gekennzeichnet; Limits/Defaults, die hier gezeigt werden, stammen aus dem Anwendungsschema. Konsultieren Sie den vollständiges herunterladbares Register für verschachtelte JSON-Schemata, vollständige Rückgabebeschreibungen und agentenseitige Anrufbeispiele. Übergeben Sie kein generisches id, wenn ein Tool accessions, cids, rs_id oder ein anderes Namespace-spezifisches Feld erwartet.

Chemie

Operationen und Parameter anzeigen

pubchem_search_compounds

Lösen Sie einen chemischen Identifikator (Name, SMILES, InChIKey oder CID) in PubChem CIDs, optional mit den berechneten Kerneigenschaften für die Top-Treffer.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
namespace	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "name"; enum: ["name", "smiles", "inchikey", "cid"]
max_cids	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 25; mindestens: 1; höchstens: 100
with_properties	Boolean	fakultativ; Standard: true

const result = await host.mcp("chemistry", "pubchem_search_compounds", {"query": "aspirin", "max_cids": 25})

pubchem_get_compounds

Vollständige Computed-Property-Records für eine Charge von PubChem CIDs, mit optionalen gedeckelten Synonymlisten.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
cids	Array von Ganzzahlern	erforderlich; minItems: 1; maxItems: 50
include_synonyms	Boolean	fakultativ; Standard: falsch
max_synonyms	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 30

const result = await host.mcp("chemistry", "pubchem_get_compounds", {"cids": [2244, 2519], "include_synonyms": false})

pubchem_similarity_search

2D Tanimoto Ähnlichkeitssuche über alle PubChem für eine Abfrage SMILES (synchrone fastsimilarity_2d Route, keine Job Polling).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
smiles	Schnurschnur	erforderlich
threshold	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 90; mindestens: 1; höchstens: 100
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50; mindestens: 1; höchstens: 200
with_properties	Boolean	fakultativ; Standard: falsch

const result = await host.mcp("chemistry", "pubchem_similarity_search", {"smiles": "CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O", "threshold": 90})

pubchem_get_bioassay_summary

Zusammenfassung der Bioassay-Aktivität für eine PubChem-Verbindung - welche Assays testeten sie, gegen welche Ziele, mit welchem Ergebnis und welcher Potenz.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
cid	Ganzzahl	erforderlich
active_only	Boolean	fakultativ; Standard: falsch
max_rows	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100; mindestens: 1; höchstens: 1000

const result = await host.mcp("chemistry", "pubchem_get_bioassay_summary", {"cid": 2244, "active_only": true})

pubchem_get_safety

GHS-Sicherheitseinstufung für eine PubChem-Verbindung (PUG-View 'GHS Classification') Überschrift), aggregiert über alle Berichtsquellen hinweg.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
cid	Ganzzahl	erforderlich

const result = await host.mcp("chemistry", "pubchem_get_safety", {"cid": 702})

chebi_search

Volltextsuche über ChEBI-Entitäten (Namen, Synonyme, Formeln, InChIKeys).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
term	Schnurschnur	erforderlich
max_results	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 20; mindestens: 1; höchstens: 100
page	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 1; mindestens: 1

const result = await host.mcp("chemistry", "chebi_search", {"term": "caffeine", "max_results": 20})

chebi_get_entity

Vollständiger ChEBI-Entitätsdatensatz: Namen, Struktur, chemische Daten, Rollen und Querverweise.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
chebi_id	Schnurschnur	erforderlich
max_synonyms	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 30
max_xrefs	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50

const result = await host.mcp("chemistry", "chebi_get_entity", {"chebi_id": "CHEBI:27732"})

chebi_get_ontology

Ontologie-Beziehungen einer ChEBI-Entität - was sie IST (ausgehend: ist eine / hat eine Rolle / konjugierte Säure ...) und was darauf hindeutet (einkommend: Kinder / Derivate).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
chebi_id	Schnurschnur	erforderlich
relation_type	Schnurschnur	fakultativ
max_relations	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100

const result = await host.mcp("chemistry", "chebi_get_ontology", {"chebi_id": "CHEBI:27732", "relation_type": "has role"})

rhea_search_reactions

Rhea-Masterreaktionen nach Gleichungstext, Teilnehmer-ChEBI-ID oder EC-Nummer (Abfragetyp automatisch erkannt) durchsuchen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
limit	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50; mindestens: 1; höchstens: 500

const result = await host.mcp("chemistry", "rhea_search_reactions", {"query": "caffeine", "limit": 50})

rhea_get_reaction

Vollständige Aufzeichnung für eine Rhea-Reaktion: Gleichung, Teilnehmer mit ChEBI-IDs und Stöchiometrie, EC-Verbindungen, Richtungsfamilie und Literatur.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
rhea_id	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("chemistry", "rhea_get_reaction", {"rhea_id": "10280"})

bindingdb_ligands_by_target

Gemessene Bindungsaffinitäten (Ki/Kd/IC50/EC50) aller BindingDB-Liganden gegen ein Proteintarget, durch UniProt-Anpassung.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
uniprot	Schnurschnur	erforderlich
affinity_cutoff_nm	Nummer	fakultativ; Standard: 10000
max_rows	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100; mindestens: 1; höchstens: 1000

const result = await host.mcp("chemistry", "bindingdb_ligands_by_target", {"uniprot": "P00533", "affinity_cutoff_nm": 100})

bindingdb_targets_by_compound

Protein-Targets mit gemessenen Affinitäten für Verbindungen 2D-ähnlich einer Abfrage SMILES — "Was bindet dieses Molekül (oder seine nahen Analoga)?".

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
smiles	Schnurschnur	erforderlich
similarity	Nummer	fakultativ; Standard: 0.85; mindestens: 0.5; höchstens: 1
max_rows	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100; mindestens: 1; höchstens: 1000

const result = await host.mcp("chemistry", "bindingdb_targets_by_compound", {"smiles": "CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O", "similarity": 0.85})

Literaturgraphik

Operationen und Parameter anzeigen

openalex_search_works

Suche OpenAlex wissenschaftliche Arbeiten (alle Disziplinen, ~250M Datensätze) mit Jahr / Typ / OA / Ort Filter. Args: Abfrage (freier Text über title+abstract+fulltext); fakultativ, wenn ein Filter gesetzt ist), year_from, year_to (einschließlich Jahre), work_type (Artikel/Review/Preprint/Buchkapitel/Dataset/Dissertation), open_access_only, Ort (S-id, openalex.org URL, ISSN oder ein einfacher Name, der auf den Top-Quellen-Hit aufgelöst wurde — in venue_resolved aufgetaucht; eine genaue ID übergeben, um die Auflösung zu überspringen), sortieren (Relevanzstandard / cited_by_count / publication_date), max_records (Standard 50, Hard-Charge 500); Seiten von 200), include_abstracts (rekonstruiert aus dem invertierten Index, aber NUR für verifizierte offene Lizenzen — cc-by/cc-by-sa/cc0/public-domain; andere erhalten abstract=null + abstract_policy Note + abstract_license; Bulk hinzufügt. Gibt {query, Filters, sort, api_total, n_records_returned, records_truncated, records} zurück; Jeder Datensatz ist die Lean-Arbeitsform (openalex_id, doi, pmid, title, publication_year/date, type, language, is_retracted, authors[...], source{...}, biblio, cited_by_count, fwci, referenced_works_count, open_access{...}, best_oa_pdf_url, primary_topic, keywords).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	fakultativ
year_from	Ganzzahl	fakultativ
year_to	Ganzzahl	fakultativ
work_type	Schnurschnur	fakultativ
open_access_only	Boolean	fakultativ
venue	Schnurschnur	fakultativ
sort	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "relevance"; enum: ["relevanz", "cited_by_count", "publication_date"]
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50
include_abstracts	Boolean	fakultativ; Standard: falsch

const result = await host.mcp("literature", "openalex_search_works", {"query": "CRISPR base editing", "year_from": 2020, "open_access_only": true, "sort": "cited_by_count", "max_records": 25})

openalex_get_work

Holen Sie eine OpenAlex-Arbeit vollständig ab - Metadaten, abstrakt (rekonstruiert aus dem invertierten Index, lizenziert wie in openalex_search_works), OA-Standorte, referenced_works (ausgehende W-ids - Hydrat mit openalex_references) und counts_by_year. Args: work_id (W-id, openalex.org URL, bare DOI oder doi.org URL). DOI-Lookups werden über den Claimant-Filter aufgelöst; Wenn sich mehrere Werke ein DOI teilen, wird das am häufigsten zitierte ausgewählt und doi_claimants + doi_resolution_note sind enthalten. Erhebt nicht gefunden für unbekannte IDs / DOIs.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
work_id	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("literature", "openalex_get_work", {"work_id": "W2741809807"})

openalex_citations

Listen Sie Werke auf, die ein bestimmtes Werk CITE (eingehende Zitate) über den OpenAlex's-Zitatgraphen. Args: work_id (W-id/URL/DOI — DOIs kosten eine zusätzliche Auflösungsanforderung), Sortieren (cited_by_count Standard / publication_date / Relevanz), max_records (Standard 50, Decke 500), include_abstracts. Gibt {work_id, api_total (die wahre Zitierwerkzahl), n_records_returned, records_truncated, records} zurück (Lean Work Records).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
work_id	Schnurschnur	erforderlich
sort	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "cited_by_count"; enum: ["cited_by_count", "publication_date", "relevanz"]
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50
include_abstracts	Boolean	fakultativ; Standard: falsch

const result = await host.mcp("literature", "openalex_citations", {"work_id": "W2741809807", "sort": "cited_by_count", "max_records": 50})

openalex_references

Listen Sie die Werke eines bestimmten Werkes CITES (ausgehende Referenzen) auf, die in der Reihenfolge der Referenzlisten zu vollständigen Metadaten hydratisiert sind. Args: work_id (W-id/URL/DOI), max_records (Standard 100, Decke 500); Hydratation batched 50/request. Gibt {work_id, n_references, n_records_returned, records_truncated, references_not_hydrated (IDs OpenAlex hat keinen Rekord für - niemals stillschweigend fallen gelassen), reference_ids (ALLe ausgehende W-ids), records} zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
work_id	Schnurschnur	erforderlich
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100

const result = await host.mcp("literature", "openalex_references", {"work_id": "W2741809807", "max_records": 100})

openalex_search_authors

Durchsuchen Sie OpenAlex Autorenprofile nach Namen. Args: Query (Matches anzeigen Name + Alternativen); erwarten Homonyme — check affiliations/topics/ORCID), max_records (Standard 25, Decke 500). Returns {query, api_total, n_records_returned, records_truncated, records}; jeder Datensatz {author_id, Name, Orcid, works_count, cited_by_count, h_index, i10_index, Zugehörigkeiten[{institution, Jahre}], last_known_institutions, top_topics}. Verwenden Sie author_id mit openalex_get_author.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 25

const result = await host.mcp("literature", "openalex_search_authors", {"query": "Jennifer Doudna", "max_records": 25})

openalex_get_author

Holen Sie sich ein OpenAlex-Autorenprofil und ihre top-zitierten Werke. Args: author_id (A-id, openalex.org URL oder ORCID); CAVEAT: Der ORCID-Pointer von OpenAlex' kann in ein spärliches Duplikat aufgelöst werden - bevorzugen Sie die A-ID von openalex_search_authors, works_sample (Standard 10, max 200); 0 überspringt die zusätzliche Anfrage. Gibt den Autorendatensatz plus counts_by_year, top_works_total (echte Gesamtwerkszahl) und top_works (lean work records by citations) zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
author_id	Schnurschnur	erforderlich
works_sample	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 10

const result = await host.mcp("literature", "openalex_get_author", {"author_id": "A5023888391", "works_sample": 10})

openalex_venue_info

Schauen Sie sich Zeitschriften / Repositories ('sources') in OpenAlex an - OA-Status, DOAJ-Auflistung, APC, Zitiermetriken. Args: Veranstaltungsort (genaue S-ID, openalex.org URL oder ISSN für einen einzelnen Datensatz); alles andere ist eine Namenssuche), max_records (Standard 10, Decke 500; Nur Namenssuche. Retouren: genau -> ein Quelldatensatz + counts_by_year; Namenssuche -> {query, api_total, n_records_returned, records_truncated, records}. Quelldatensatz: {source_id, display_name, Typ, issn_l, issn, host_organization, country_code, homepage_url, is_oa, is_in_doaj, is_core, apc_usd, works_count, cited_by_count, h_index, two_year_mean_citedness, first/last_publication_year, top_topics}.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
venue	Schnurschnur	erforderlich
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 10

const result = await host.mcp("literature", "openalex_venue_info", {"venue": "Nature", "max_records": 10})

arxiv_search

Suchen Sie arXiv Preprints (Physik, Mathematik, CS, Statistiken, q-bio, ...) über das offizielle Atom API. Args: Query (arXiv Query String); Einfachbegriffe suchen alle Felder, Feldpräfixe ti:/au:/abs: und booleans AND/OR/ANDNOT Arbeit; optional, wenn Kategorie oder ein Datumsbereich festgelegt ist), Kategorie (arXiv-Code AND-ed in, z.B. q-bio.GN, cs.LG, stat.ML), date_from / date_to (Einreichungsdatum YYYY-MM-DD, einschließlich), Start (0-basierter Paging-Offset); die API-Paces ~3s zwischen Anfragen — Seite höflich), max_results (Standard 25, max 100 pro Anruf), sort_by (Relevanzstandard / submittedDate / lastUpdatedDate), sort_order (absteigender Standard / aufsteigend). Gibt {search_query zurück (die genaue gesendete Abfrage), api_total (arXiv's Gesamtübereinstimmungszahl), start_index, n_records_returned, records_truncated, sort_by, sort_order, records}; jeder Datensatz {arxiv_id, Version, id_versioned, Titel, Abstract, Autoren, veröffentlicht, aktualisiert, primary_category, Kategorien, doi, journal_ref, Kommentar, abs_url, pdf_url}. doi/journal_ref erst nach Veröffentlichung der Zeitschrift erscheinen. Fehlgeformte Abfragen verursachen einen Fehler (arXiv's HTTP-200 Fehlerfeed wird erkannt und niemals als Daten zurückgegeben).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	fakultativ
category	Schnurschnur	fakultativ
date_from	Schnurschnur	fakultativ
date_to	Schnurschnur	fakultativ
start	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 0
max_results	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 25
sort_by	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "relevance"; enum: ["relevance", "submittedDate", "lastUpdatedDate"]
sort_order	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "descending"; ["descending", "ascending"]

const result = await host.mcp("literature", "arxiv_search", {"query": "ti:transformer", "category": "cs.LG", "max_results": 10})

arxiv_get_papers

Batch-fetch arXiv Papiermetadaten (incl.) Abstracts) nach ID - eine temporierte Anfrage für bis zu 100-Papiere. Args: arxiv_ids (bis zu 100-IDs in jeder gängigen Form — 2103.14030, versioniert 2103.14030v2, altmodische q-bio/0601001, arXiv:-prefixed oder abs/pdf URLs); unversionierte IDs auf die neueste Version auflösen. Gibt {n_requested, n_found, Duplikate (Eingaben, die auf ein bereits zurückgegebenes Papier aufgelöst wurden), not_found (unbekannte UND fehlerhafte IDs — arXiv überspringt stillschweigend Unbekannte und weist ganze Chargen gegenüber fehlerhaften zurück); dieses Tool tut auch nicht), records} - Datensätze in der gewünschten Reihenfolge, die gleiche Form wie arxiv_search-Datensätze. Zurückgezogene Papiere geben immer noch Metadaten zurück (siehe Kommentar für Rückzugsnotizen).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
arxiv_ids	String-Array	erforderlich

const result = await host.mcp("literature", "arxiv_get_papers", {"arxiv_ids": ["2103.14030", "1706.03762v5"]})

crossref_get_work

Abrufen von von Publishern hinterlegten Metadaten für ein Crossref DOI. Ein bloßes DOI, doi: Präfix oder doi.org URL wird akzeptiert. Es ist kein API-Schlüssel erforderlich. Wenn das DOI zu einer anderen Registrierungsagentur gehört, nutzen Sie den Matching-Service; Ein Crossref 404 beweist nicht, dass der DOI ungültig ist. Überprüfen Sie die zurückgegebene DOI, Titel und source_url.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
doi	Schnurschnur	erforderlich; minLänge: 1; maxLänge: 2048

const result = await host.mcp("literature", "crossref_get_work", {"doi": "10.1038/nature12968"})

crossref_get_updates

Lesen Sie hinterlegte Korrektur-, Retraktions- und andere Aktualisierungsbeziehungen. updated_by weist auf Mitteilungen hin, die diese Arbeit aktualisieren; update_to zeigt auf Werke, die von diesem DOI aktualisiert wurden. Bewahren Sie die Beziehungsrichtung und die Quelletiketten auf. Leere Arrays stellen keine Zuverlässigkeit her oder beweisen, dass keine Rücknahme vorhanden ist.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
doi	Schnurschnur	erforderlich; minLänge: 1; maxLänge: 2048

const result = await host.mcp("literature", "crossref_get_updates", {"doi": "10.1038/nature12968"})

datacite_search_records

Durchsuchen Sie öffentliche DataCite Datensatz / Software DOI Metadaten. Lieferanfrage, related_doi oder beides; Die Abfrage verwendet DataCite Abfragesyntax. Behalten Sie die gleichen Filter und page_size bei, wenn Sie next_page folgen. Page-number retrieval ist auf die ersten 10,000-Records beschränkt: Verengen Sie die Abfrage, falls erforderlich. Überprüfen Sie related_identifiers, Rechte und Landungs-URLs; Metadaten garantieren keine herunterladbaren Daten oder Wiederverwendungsberechtigungen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	fakultativ; minLänge: 1; maxLänge: 2000
related_doi	Schnurschnur	fakultativ; minLänge: 1; maxLänge: 2048
resource_type	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "dataset"; enum: ["dataset", "software"]
page_size	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 20; mindestens: 1; höchstens: 100
page	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 1; mindestens: 1; höchstens: 10000

const result = await host.mcp("literature", "datacite_search_records", {"query": "climate", "resource_type": "dataset", "page_size": 5})

datacite_get_record

Abrufen eines öffentlichen DataCite DOI-Datensatzes, einschließlich Titel, Ersteller, Ressourcentyp, Rechte, verwandte Identifikatoren und verfügbare Version. Akzeptiert eine bloße DOI, doi: prefix oder doi.org URL. Überprüfen Sie die Kennung und die Beziehungsrichtung, bevor Sie einen verknüpften Datensatz oder ein Softwarepaket verwenden.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
doi	Schnurschnur	erforderlich; minLänge: 1; maxLänge: 2048

const result = await host.mcp("literature", "datacite_get_record", {"doi": "10.14454/qdd3-ps68"})

PubMed

Operationen und Parameter anzeigen

search_articles

Suche PubMed (biomedizinische &) Biowissenschaften Literatur über NCBI esearch für Artikel, die einer Abfrage entsprechen. Gibt die Gesamtzahl der Übereinstimmungen plus eine Seite von PMIDs zurück. Unterstützt PubMed-Feld-Tags ([Titel], [Autor], [Journal], [MeSH-Begriffe], ...), Boolesche Operatoren, Datumsfilterung und Sortierung. PubMed indiziert keine Physik / CS / Mathematik / reine Chemiepapiere.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
max_results	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 20
retstart	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 0
sort	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["relevanz", "pub_date", "author", "journal_name", "title"]
date_from	Schnurschnur	fakultativ
date_to	Schnurschnur	fakultativ
datetype	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "pdat"; enum: ["pdat", "edat", "mdat"]

const result = await host.mcp("pubmed", "search_articles", {"query": "CRISPR gene editing", "max_results": 10})

get_article_metadata

Holen Sie sich detaillierte Artikel-Metadaten aus PubMed von PMID (bulk, via efetch): Identifikatoren (pmid/pmc/doi), Titel, Abstract, Journal, Autoren mit Zugehörigkeit, Veröffentlichungsdatum, MeSH-Begriffe, Artikeltypen, Sprache und Zitation. Zitieren Sie bei jeder Verwendung PubMed und fügen Sie den zurückgegebenen Artikel DOIs (identifiers.doi) als Links hinzu.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
pmids	['string', 'array']	erforderlich

const result = await host.mcp("pubmed", "get_article_metadata", {"pmids": ["35486828", "33264437"]})

find_related_articles

Finden Sie verwandte PubMed-Inhalte für eine oder mehrere Quellen PMIDs über NCBI elink. pubmed_pubmed (Standard) gibt ähnliche Artikel zurück, die nach wortgewichteten Ähnlichkeiten von Titeln / Abstracts / MeSH (NICHT Zitate) eingestuft werden; pubmed_pmc gibt Volltext-PMC-Links zurück; pubmed_gene/pubmed_protein/pubmed_nucleotide geben verknüpfte Sequenz-/Gendatensätze zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
pmids	['string', 'array']	erforderlich
link_type	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "pubmed_pubmed"; enum: ["pubmed_pubmed", "pubmed_pmc", "pubmed_nucleotide", "pubmed_protein", "pubmed_gene"]
max_results	Ganzzahl	fakultativ

const result = await host.mcp("pubmed", "find_related_articles", {"pmids": ["35486828"], "link_type": "pubmed_pubmed"})

lookup_article_by_citation

Beheben Sie bibliographische Zitate zu PMIDs über NCBI ecitmatch. Jedes Zitat liefert einen Teil von {journal, year, volume, first_page, author, key}; 2-3+ Felder für zuverlässiges Matching bereitstellen. Verwenden Sie, wenn Sie eine Referenzliste haben und PMIDs benötigen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
citations	Array des Objekts	erforderlich

const result = await host.mcp("pubmed", "lookup_article_by_citation", {"citations": [{"journal": "Science", "year": 1987, "volume": "235", "first_page": "182", "author": "Palmenberg AC"}]})

convert_article_ids

Konvertieren zwischen PMID, PMCID und DOI über den NCBI/PMC ID-Konverter. Homogene Eingabe-IDs pro Aufruf (id_type auf Übereinstimmung setzen). Häufig verwendet, um zu überprüfen, ob ein PMID eine PMCID hat (d.h. Volltext in PMC) vor dem Aufruf von get_full_text_article.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
ids	['string', 'array']	erforderlich
id_type	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "pmid"; enum: ["pmid", "pmcid", "doi"]

const result = await host.mcp("pubmed", "convert_article_ids", {"ids": ["PMC9046468"], "id_type": "pmcid"})

get_full_text_article

Abrufen von Open-Access-Volltext von PubMed Central über Europa PMC von PMC ID ("PMC12345") oder " 12345". Gibt strukturierten Abschnittstext plus Lizenz zurück; Wenn Volltext nicht verfügbar ist, wird der Grund explizit gemeldet (fulltext_status). Nur OA-Untergruppenartikel haben abrufbaren Volltext. Zitieren Sie bei jeder Verwendung PubMed und fügen Sie den zurückgegebenen Artikel DOIs als Links hinzu.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
pmc_ids	['string', 'array']	erforderlich

const result = await host.mcp("pubmed", "get_full_text_article", {"pmc_ids": ["PMC9046468"]})

get_copyright_status

Melden Sie Copyright und Lizenzstatus nach PMID durch die Kombination von PubMed CopyrightInformation, dem PMC ID Converter (PMID ->) PMCID/DOI) und die PMC <permissions> Block (Lizenztyp, ALI-Lizenz-URL, Copyright-Erklärung/Jahr). Überprüfen Sie die Open-Access-Wiederverwendungsrechte, bevor Sie Inhalte reproduzieren.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
pmids	['string', 'array']	erforderlich

const result = await host.mcp("pubmed", "get_copyright_status", {"pmids": ["35891187", "34375400"]})

Gene & Ontologien

Operationen und Parameter anzeigen

query_genes

Lösen Sie Gen-Identifikatoren / Symbole über mygene.info (batchiert, bis zu 1000-Begriffen / Anfrage). Verwenden Sie dies, um Gensymbole Ensembl-Gen-IDs, Entrez-IDs, Namen und anderen mygene.info-Feldern zuzuordnen - oder umgekehrt (scopes auf den Namensraum Ihrer Eingabebegriffe setzen, z.B.) "entrezgene", "ensembl.gene", "symbol,alias". Args: Terme (Query Terme, z.B. ["TP53","BRCA1"]; Begriffe, die Kommas enthalten, werden nicht unterstützt; Scopes (kommagetrennte Identifikator-Namespaces, um Begriffe mit einander abzugleichen); Felder (kommagetrennte Mygenfelder, um zurückzukehren, oder "all"); Art (gebräuchliche Bezeichnung "human"/"mouse") oder NCBI taxid. Gibt {n_input, n_records, not_found, records} zurück. Ein Begriff, der mit mehreren Genen übereinstimmt, liefert mehrere Datensätze (jeder trägt seinen query). Datensätze sind deterministisch geordnet (Eingabereihenfolge, dann _id).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
terms	String-Array	erforderlich
scopes	Schnurschnur	fakultativ
fields	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "symbol,name,taxid,entrezgene,ensembl.gene"
species	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("genes", "query_genes", {"terms": ["TP53", "BRCA1"], "scopes": "symbol,alias", "fields": "symbol,name,entrezgene,ensembl.gene", "species": "human"})

list_ontologies

Liste Ontologien im EBI Ontology Lookup Service (OLS4). Mit ontology_ids (z.B.) ["efo","cl","chebi","go","mondo"]: strukturierte Metadatensätze für genau diese Ontologien abrufen; unbekannte IDs werden in not_found gemeldet. Ohne: den kompletten OLS4-Katalog (~250-Ontologien, vollständig paginiert und gezählt). {records:[{ontology_id, Titel, Version, Status, num_terms, ...}], not_found:[...]} für eine ID-Liste oder {-Records:[...], total_elements, complete} für den vollständigen Katalog.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
ontology_ids	String-Array	fakultativ

const result = await host.mcp("genes", "list_ontologies", {"ontology_ids": ["efo", "go", "mondo"]})

search_ontology_terms

Suchen Sie Ontologiebegriffe nach Label/Synonym für eine oder mehrere OLS4-Ontologien. Typische Verwendungen: Finden Sie eine EFO-ID für einen Krankheitsnamen (Ontologien = ["efo"]), Cell Ontology-Begriffe für einen Zelltyp (["cl"]), ChEBI-Begriffe für eine Chemikalie (["chebi"]), GO-Begriffe nach Namen (["go"]) - oder suchen Sie alle Ontologien auf einmal. Args: Abfrage (Begriff Label, Synonym oder Identifikator); Ontologien (Kleinbuchstaben-IDs, auf die beschränkt werden soll); Niemand sucht jede Ontologie; exakt (Vollsaitenübereinstimmung); include_obsolete (standardmäßig falsch); max_results (Ranking nach OLS-Relevanz). Gibt {query, total_found, n_returned, abgeschnitten, terms:[{curie, iri, label, short_form, ontology, description, type, is_defining_ontology}]} zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
ontologies	String-Array	fakultativ
exact	Boolean	fakultativ; Standard: falsch
include_obsolete	Boolean	fakultativ; Standard: falsch
max_results	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 20

const result = await host.mcp("genes", "search_ontology_terms", {"query": "asthma", "ontologies": ["efo"], "max_results": 20})

get_ontology_term

Holen Sie sich eine Ontologie term's Details, oder seine vollständige verwandte Begriff Satz. Mit relation=None: Full Term Record (Label, Synonyme, Beschreibung, veraltetes Flag, direkte Eltern). Mit einer Relation: der VOLLSTÄNDIGE, vollständig in fortlaufender Reihenfolge fortlaufende Satz verwandter Begriffe — z.B. relation="hierarchicalChildren" für direkte Kinder inkl. part_of usw., "descendants"/"hierarchicalDescendants" für den gesamten Unterbaum "ancestors"/"hierarchicalAncestors", "parents", "children". Der Abruf wird mit der eigenen Gesamtsumme von API' gezählt. Args: Ontologie (Kleinbuchstaben, z.B. "efo","gehen","cl","Chebi"; term_id (CURIE "EFO:0000305"/"GO:0006281") oder vollständige IRI; Beziehung (keine oder eine der aufgeführten); include_parents (enthalten direkte Eltern-Refs, wenn die Beziehung keine ist). Returns: relation=None {curie, iri, label, ontology, short_form, synonyms, description, is_obsolete, has_children, parents}; ansonsten {root, relation, total_elements, term_count, Terms:[...]}.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
ontology	Schnurschnur	erforderlich
term_id	Schnurschnur	erforderlich
relation	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["parents", "children", "ancestors", "descendants", "hierarchicalParents", "hierarchicalChildren", "hierarchicalAncestors", "hierarchicalDescendants"]
include_parents	Boolean	fakultativ; Standard: falsch

const result = await host.mcp("genes", "get_ontology_term", {"ontology": "go", "term_id": "GO:0006281", "relation": "children"})

get_go_annotations

Abrufen von GO-Annotationen für ein UniProt-Genprodukt von QuickGO (vollständig, gezählt). Args: uniprot_accession (z. "P04637", Präfix optional; Aspekt (für alle Aspekte weglassen oder einen von biological_process/molecular_function/cellular_component); Nachweis (None/all, ein voreingestellter "experimental_manual" = manuell zugewiesener experimenteller Nachweis, "automatic_iea" = electronic/IEA, oder ein expliziter ECO-Code wie "ECO:0000314"; Drei-Buchstaben-GO-Beweiscodes wie IDA / IEA werden NICHT akzeptiert - QuickGO ignoriert stillschweigend goEvidence, Filter müssen ECO-Codes verwenden; taxon_id (optionales NCBI-Taxon, z.B.) 9606); include_term_names (hydratisieren Sie jeden Datensatz mit GO Begriffsname / Aspekt / veraltet über eine Batch-Ontologie-Lookup); max_records (Kappe auf Aufzeichnungen); vollständiges noch abgerufenes und zusammengefasstes Set; truncated markiert die Kappe. Gibt {gene_product, total_annotations, n_records, complete, abgeschnitten, distinct_go_ids (über ALLE Anmerkungen), records:[{go_id, go_aspect, qualifier, go_evidence, eco_id, reference, assigned_by, date, ...}]} zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
uniprot_accession	Schnurschnur	erforderlich
aspect	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["biological_process", "molecular_function", "cellular_component"]
evidence	Schnurschnur	fakultativ
taxon_id	Ganzzahl	fakultativ
include_term_names	Boolean	fakultativ; Standard: falsch
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 200

const result = await host.mcp("genes", "get_go_annotations", {"uniprot_accession": "P04637", "aspect": "molecular_function", "evidence": "experimental_manual"})

get_uniprot_entries

Fetch UniProtKB zeichnet eine Liste von Accessions auf (batchierte OR-Abfragen, nicht pro Accession). Drei Modi: fields gegeben → token-lean tabellarisches Abrufen gerade jener UniProt-Felder (z.B. []"Beitritt zum Beitritt","id","protein_name","gene_names","organism_name","Länge","Sequenz"]; format wird ignoriert. format="fasta" → per-accession FASTA Sequenzen. format="txt" → per Accession voller UniProt Flatfile Text (vollständige Annotation); kann sehr groß sein - bevorzugen Sie fields). Args: Accession (z.B. ["P04637","P38398"]; Format ("fasta"/"txt", ignoriert, wenn fields gegeben); Felder (optional UniProt REST-Feldnamen für den Tabellenmodus). Returns: Felder Modus {accessions, Felder, n_records, records:[{<column>:value}]}; fasta/txt-Modus {accessions, Format, n_found, missing, records:{accession:text}} — missing listet die Beitritte auf, für die UniProt keinen Datensatz zurückgegeben hat.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accessions	String-Array	erforderlich
format	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["fasta", "txt"]
fields	String-Array	fakultativ

const result = await host.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {"accessions": ["P04637", "P38398"], "fields": ["accession", "id", "protein_name", "gene_names", "organism_name", "length"]})

map_reactome_pathways

Kartengensymbole oder UniProt-Zugänge zu Reactome-Signalwegen (AnalysisService-Token-Workflow). Args: Identifikatoren (Gensymbole, wenn id_type = "symbol", UniProt-Zugänge, wenn "uniprot"; keine Duplikate; id_type ("symbol"/"uniprot"); Art (Standard "Homo sapiens"); Ressource (AnalysisService-Molekülressourcenansicht "TOTAL") Ausfall; "UNIPROT" beschränkt sich auf Protein-Level-Mappings; include_disease (Service Default True); Kompakt (True → per-Identifier low-level pathways only {stId,name,species}) + Reaktome Release Version; Falsch → vollständiges deterministisches Ergebnis: Per-Identifier vollständige Pfadsätze mit Entitäts-/Reaktionsstatistik (p-Werte, FDR, gefunden/insgesamt) und Batch-Summe inkl. identifiers_not_found). Returns: Compact {tool, reactome_version, id_type, species, n_input, genes:{identifier:{found, n_lowlevel_pathways, pathways}}}; Voll fügt pro-Weg-Statistik und batch_summary hinzu.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
identifiers	String-Array	erforderlich
id_type	Schnurschnur	erforderlich; enum: ["symbol", "uniprot"]
species	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "Homo sapiens"
resource	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "TOTAL"
include_disease	Boolean	fakultativ; Standard: true
compact	Boolean	fakultativ; Standard: true

const result = await host.mcp("genes", "map_reactome_pathways", {"identifiers": ["TP53", "EGFR", "BRCA1"], "id_type": "symbol"})

Genome

Operationen und Parameter anzeigen

ensembl_lookup

Suchen Sie ein Ensembl-Gen / Transkript / Protein nach stabiler ID oder ein Gen nach Symbol; gibt den Kern-Annotations-Record zurück (Ort, Biotyp, kanonisches Transkript, Beschreibung). Args: Abfrage (Ensembl stable ID ENSG.../ENST.../ENSP..., versioniert akzeptiert); oder ein Gensymbol/Alias wie BRAF — true stable IDs [ENS + optional species code + feature letter + >=6-digit block, oder LRG_N] route to the ID endpoint; Alles andere, inkl. Symbole beginnend mit "ENS" wie ENSA, zum Symbol-Endpunkt; species (Ensembl species name for symbol lookups, standard homo_sapiens); ignoriert für stabile IDs; erweitern (einschließen des Child-Feature-Baums — a gene's Transkripte/Exons/Übersetzung); standardmäßig ausgeschaltet. Gibt {found, Abfrage, species, record} zurück; Datensatz ist null, wenn nichts übereinstimmt, andernfalls das Upstream-Lookup-Dict — für ein Gen {id, display_name, Beschreibung, Biotyp, object_type, seq_region_name, Anfang, Ende, Strang, assembly_name, canonical_transcript, Version, ...} mit 1-basierten inklusiven Koordinaten.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
species	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "homo_sapiens"
expand	Boolean	fakultativ; Standard: falsch

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_lookup", {"query": "BRAF"})

ensembl_xrefs

Externe Querverweise einer Ensembl-Stable-ID — die Brücke von Ensembl-Gen-/Transkript-IDs zu HGNC, NCBI (EntrezGene), UniProt, OMIM, RefSeq, Expression Atlas und anderen. Args: stable_id (ENSG.../ENST..., versioniert akzeptiert); external_db (optionaler exakter Upstream-Datenbank-Namen-Filter, z.B. HGNC, EntrezGene, Uniprot_gn, MIM_GENE, RefSeq_mRNA; Weglassen für alle. Gibt {stable_id, external_db, n_xrefs, xrefs} zurück — die COMPLETE-Liste (nie abgeschnitten), sortiert nach (dbname, primary_id); jede Zeile {dbname, db_display_name, primary_id, display_id, Beschreibung, Synonyme, info_type}. Unbekannte IDs geben n_xrefs:0 zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
stable_id	Schnurschnur	erforderlich
external_db	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_xrefs", {"stable_id": "ENSG00000157764", "external_db": "HGNC"})

ensembl_vep_variant

Prognostizieren Sie die Folgen von Varianten mit Ensembl VEP - die schwerste Zusammenfassung der (oft riesigen) Folgeliste pro Transkript. Geben Sie EITHER variant_id ODER region+allele. Args: variant_id (dbSNP rsID rs7412, COSMIC COSV ... oder HGMD ID); Region (GRCh38 1-basiert inklusive chrom:start-end, z.B. 7:140753336-140753336; SNV start==end; Einfügen Start = Ende + 1; explizites Strangsuffix :1/:-1 akzeptiert; Allel (Variantenallel auf Vorwärtsstrang für die Regionsroute, z.B. T oder - zur Löschung; Art (Standard homo_sapiens); max_consequences (Obergrenze für zurückgegebene Transkriptzeilen, Standard 25); vollständige Zählung in n_transcript_consequences, Zeilen werden als schwerste HIGH>MODERATE>LOW>MODIFIER geführt; transcript_consequences_truncated markiert die Kappe. Gibt {query, n_results, results zurück:[{input, assembly_name, seq_region_name, start, end, strand, allele_string, most_severe_consequence, genes:[{gene_id, gene_symbol, worst_impact, n_transcripts}], n_transcript_consequences, transcript_consequences_truncated, transcript_consequences:[...], n_regulatory_feature_consequences, n_motif_feature_consequences, colocated_variants:[...]}]}. Unbekannte rsIDs erhöhen mit der Upstream-Nachricht.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
variant_id	Schnurschnur	fakultativ
region	Schnurschnur	fakultativ
allele	Schnurschnur	fakultativ
species	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "homo_sapiens"
max_consequences	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 25

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_vep_variant", {"variant_id": "rs7412", "max_consequences": 25})

ensembl_homology

Orthologe oder Paraloge eines Gens aus Ensembl Compara (kondensierte Reihen — keine Alignments/Sequenzen). Args: gene_symbol (zuerst in species aufgelöst zu einer stabilen ID); Pass genau eine von gene_symbol/gene_id; gene_id (ENSG...); homology_type (Orthologe Standard/Paraloge/Projektionen); target_species (Beschränkung auf eine Art); target_taxon (NCBI Taxon Subtree, z.B. 9443 Primaten; kombinierbar mit target_species, ODER Semantik; Art (Quellart, Standard homo_sapiens); max_homologies (Zeile-Cap-Standard 200); n_total trägt den kompletten Zählerstand, homologies_truncated kennzeichnet den Cap. Gibt {gene_id, gene_symbol, species, homology_type, target_species, target_taxon, n_total, homologies_truncated, homologies} zurück; Zeilen sortiert nach (Art, ID) {type, species, id, protein_id, taxonomy_level, method_link_type}. Quirk: die /homology/symbol route stalls — dieses tool löst immer symbole selbst und abfragen durch stabile id.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene_symbol	Schnurschnur	fakultativ
gene_id	Schnurschnur	fakultativ
homology_type	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "orthologues"; enum: ["orthologues", "paralogues", "projections"]
target_species	Schnurschnur	fakultativ
target_taxon	Ganzzahl	fakultativ
species	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "homo_sapiens"
max_homologies	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 200

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_homology", {"gene_symbol": "BRAF", "target_species": "mus_musculus"})

ensembl_sequence

Abrufsequenz aus Ensembl — nach stabiler ID (Gen/Transkript/Protein) oder nach genomischer Region. Pass EITHER stable_id ODER Region. Args: stable_id (ENSG.../ENST.../ENSP..., versioniert akzeptiert); Region (1-basiertes inklusives chrom:start..end oder chrom:start-end, GRCh38 für Menschen, max. 10Mb); Arten (für die Route der Region, Standard homo_sapiens); ignoriert für stabile IDs; seq_type (ID-Route: genomischer Standard/cdna/cds/Protein — Protein nur für ENST/ENSP); ignoriert für Regionen, die immer genomisch zurückkehren; max_bytes (Nutzlastschutzstandard 400000 — größere Sequenzen haben seq ausgelassen); Länge/Sha256/Metadaten immer zurückgegeben; Wiederanruf mit größerem max_bytes für Volltext. Gibt {found, Abfrage, seq_type, ID, Beschreibung, Molekül, Länge, sha256, seq} zurück Länge in der Einheit, die durch das Molekül impliziert wird (Basen für dna, Rückstände für Protein); bei Deckelung durch seq_omitted ersetzt; found:false mit Nullfeldern für unbekannte stabile IDs; Fehlgeformte / übergroße Regionen erhöhen sich mit der Upstream-Nachricht.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
stable_id	Schnurschnur	fakultativ
region	Schnurschnur	fakultativ
species	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "homo_sapiens"
seq_type	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "genomic"; enum: ["genomic", "cdna", "cds", "protein"]
max_bytes	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 400000

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_sequence", {"stable_id": "ENSP00000288602", "seq_type": "protein"})

ensembl_overlap_region

List Ensembl-Funktionen, die sich über eine genomische Region überschneiden: Gene, Transkripte, regulatorische Merkmale (Enhancer/Promotoren), Wiederholungen, Varianten, Karyotypbanden. Args: region (1-basiert inklusive chrom:start-end GRCh38, z.B. 7:140719327-140925199; vorgelagerte Ausschussbereiche > 5Mb — Split größer; Merkmal (Genstandard/Transcript/Exon/cds/Regulator/Motiv/Wiederholung/Variante/structural_variation/Band/einfach/misc); Art (Standard homo_sapiens); max_features (Zeile-Cap-Standard 500); n_total trägt die komplette Überlappungszahl, features_truncated markiert die Kappe. Gibt {region, species, feature, n_total, features_truncated, features} zurück sortiert nach (start,id). Reihenform variiert — Gene {id, external_name, Biotyp, Beschreibung, Anfang, Ende, Strang, canonical_transcript, ...}; regulatorische {id, Beschreibung, Anfang, Ende, extended_start/Ende, ...}. Leere Regionen geben n_total:0 zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
region	Schnurschnur	erforderlich
feature	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gene"; enum: ["Gengen", "Transkript", "Exon", "CDs", "Regulierung", "Motiv", "Wiederholung", "Varianz", "structural_variation", "Band", "einfach", "Misc"]
species	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "homo_sapiens"
max_features	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 500

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_overlap_region", {"region": "7:140719327-140925199", "feature": "gene"})

ucsc_list_tracks

Listen Sie Datenspuren auf, die in einer UCSC Genome Browser Assembly verfügbar sind (nur Blattspuren — die abfragbaren), optional gefiltert. Args: Genom (hg38 default/hg19/mm39/danRer11/...) ~220-Baugruppen; filter_text (case-insensitive Substring over name/short/long label, z.B.) phyloP, TFBS, ClinVar; weglassen, alles aufzulisten - hg38 hat ~ 24k Blattspuren, Sie wollen fast immer einen Filter; max_tracks (Zeile-Cap-Standard 200); n_total trägt die volle Übereinstimmungszahl, tracks_truncated markiert die Obergrenze. Gibt {genome, filter_text, n_total, tracks_truncated, tracks} zurück nach Gleisnamen sortiert; jede Zeile {track, short_label, long_label, type, group, parent}. Verwenden Sie track mit ucsc_track_data. Quirk: Der erste Aufruf pro Genom lädt die vollständige ~17MB-Liste herunter und speichert sie für den Prozess.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
genome	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "hg38"
filter_text	Schnurschnur	fakultativ
max_tracks	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 200

const result = await host.mcp("genomes", "ucsc_list_tracks", {"genome": "hg38", "filter_text": "phyloP", "max_tracks": 50})

ucsc_track_data

Holen Sie rohe Zeilen eines UCSC Genome Browser-Tracks in einer Region ab - die generische Escape-Schlüpfe hinter ucsc_conservation / ucsc_tfbs_clusters (Genspuren, ClinVar, GWAS-Katalog, CpG-Inseln, Wiederholungen, ...). Args: Track (Name aus ucsc_list_tracks, z.B. bekanntGene, cpgIslandExt, clinvarMain; Chrom (Chr-präfixiert, chr7/chrX — UCSC erfordert das Präfix); Start (0-basiert halboffen); ein Ensembl 1-basierter Start ist hier Start-1; Ende (ausschließlich); Genom (Standard hg38); max_rows (API maxItemsOutput, Standard 1000); abgeschnitten spiegelt das API's eigenen maxItemsLimit Flag. Gibt {genom, Track, Chrom, Start, Ende, track_type, items_returned, abgeschnitten, Zeilen} zurück — Zeilen in vorgelagerter Form (BED-ähnliche {chrom, chromStart, chromEnd, Name, Score, ...}); wiggle {start, end, value}). Unbekannte Tracks steigen. Quirk: Für einige riesige Tracks geben die API-Caps sich selbst aus und zeigen auf dataDownloadUrl - wenn vorhanden.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
track	Schnurschnur	erforderlich
chrom	Schnurschnur	erforderlich
start	Ganzzahl	erforderlich
end	Ganzzahl	erforderlich
genome	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "hg38"
max_rows	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 1000

const result = await host.mcp("genomes", "ucsc_track_data", {"track": "cpgIslandExt", "chrom": "chr7", "start": 140700000, "end": 140800000, "genome": "hg38"})

ucsc_conservation

Evolutionäre Konservierungszusammenfassung für eine Region aus UCSC phyloP / phastCons Tracks (basenweise Bewertungen über Multi-Spezies-Alignments). Args: Chrom (Chr-präfixiert); Start (0-basiert halboffen); Ende (ausschließlich); mit 100000 bp begrenzte Spannweite — Split größer; Genom (Standard hg38); Spur (standardmäßig phyloP100way); positiv = konserviert, negativ = sich schnell entwickelnd; Alternativen hg38 phastCons100way, phyloP30way, phastCons30way, phyloP447way, phyloP470way; hg19 phyloP100wayAll/phastCons100way; include_values (auch Rückkehr pro Basis {start, end, value}) Zeilen, die mit max_values gedeckelt sind, values_truncated kennzeichnet die Obergrenze; standard false = nur Zusammenfassung; max_values (pro Base Cap Default 2000). Gibt {genom, Track, Chrom, Start, Ende, span_bp, n_bases_covered, coverage_fraction, Mittelwert, min, max} zurück (+Werte, values_truncated, wenn angefordert). Stats, gewichtet mit jeder row's Basisspanne, beschnitten mit Fenster; unbedeckte Basen niedriger coverage_fraction, nicht Null-scored. Nicht-Score-Tracks anheben; eine vorgelagerte Zeilenliste ebenfalls anhebt.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
chrom	Schnurschnur	erforderlich
start	Ganzzahl	erforderlich
end	Ganzzahl	erforderlich
genome	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "hg38"
track	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "phyloP100way"
include_values	Boolean	fakultativ; Standard: falsch
max_values	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 2000

const result = await host.mcp("genomes", "ucsc_conservation", {"chrom": "chr7", "start": 140753330, "end": 140753380, "track": "phyloP100way"})

ucsc_tfbs_clusters

ENCODE-Transkriptionsfaktor-Bindungsstellencluster überlappen eine Region (ChIP-Seq-Peak-Cluster über Hunderte von Zelltypen) - an die TFs binden. Args: Chrom (Chr-präfixiert); Start (0-basiert halboffen); Ende (ausschließlich); Genom (hg38 standard track encRegTfbsClustered ENCODE 3 oder hg19 wgEncodeRegTfbsClusteredV3); andere Baugruppen erhöhen; max_rows (API maxItemsOutput default 1000); abgeschnitten spiegelt maxItemsLimit. Gibt {genome, track, chrom, start, ende, items_returned, abgeschnitten, n_factors, factors, cluster} zurück Cluster sortiert nach (chromStart,name) {name (TF-Symbol z.B.) CTCF), Chrom, ChromStart, ChromEnd, Score (0-1000), sourceCount (unterstützende Experimente)}; Faktoren ist die eindeutige TF-Liste. Score>=~600 und high sourceCount ~ robuste Bindung.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
chrom	Schnurschnur	erforderlich
start	Ganzzahl	erforderlich
end	Ganzzahl	erforderlich
genome	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "hg38"
max_rows	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 1000

const result = await host.mcp("genomes", "ucsc_tfbs_clusters", {"chrom": "chr7", "start": 140699000, "end": 140760000, "genome": "hg38"})

ucsc_chrom_sizes

Chromosomen-/Kontignamen und -größen einer UCSC-Baugruppe — zur Validierung von Koordinaten und iterierenden Regionen. Args: Genom (Standard hg38); filter_text (case-insensitiver Substring auf dem Namen, z.B. chr1; hg38 hat 711-Sequenzen, meist alt/zufällig/unplatziert; Primärchromosomen zuerst sortieren; max_chroms (Zeile-Cap-Standard 100); n_total trägt die volle Postfilterzahl, chroms_truncated markiert die Kappe. Gibt {genom, filter_text, chrom_count (assembly-wide vom API), n_total, chroms_truncated, Chromosomen zurück:[{name, size_bp}]} sortiert nach absteigender Größe.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
genome	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "hg38"
filter_text	Schnurschnur	fakultativ
max_chroms	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100

const result = await host.mcp("genomes", "ucsc_chrom_sizes", {"genome": "hg38", "filter_text": "chr1", "max_chroms": 25})

Varianten

Operationen und Parameter anzeigen

get_variant

Suchen Sie nach einer gnomAD-Kurzvariante nach ID und geben Sie ihre Populationsfrequenzen zurück. variant_id ist chrom-pos-ref-alt auf dem Dataset's Referenz Build (GRCh38 für r3/r4, GRCh37 für r2.1/ExAC), z.B. 19-44908822-C-T (APOE rs7412); Verwenden Sie search_variants, um eine rsID zuerst aufzulösen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
variant_id	Schnurschnur	erforderlich
dataset	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gnomad_r4"; enum: ["gnomad_r4", "gnomad_r4_non_ukb", "gnomad_r3", "gnomad_r3_controls_and_biobanks", "gnomad_r3_non_cancer", "gnomad_r3_non_neuro", "gnomad_r3_non_topmed", "gnomad_r3_non_v2", "gnomad_r2_1", "gnomad_r2_1_controls", "gnomad_r2_1_non_cancer", "gnomad_r2_1_non_neuro", "gnomad_r2_1_non_topmed", "Exac"]

const result = await host.mcp("variants", "get_variant", {"variant_id": "19-44908822-C-T", "dataset": "gnomad_r4"})

search_variants

Suchen Sie gnomAD nach Varianten-IDs, die mit einer Abfragezeichenfolge übereinstimmen (eine rsID wie rs7412, eine Varianten-ID oder ein Präfix). Verwenden Sie dies, um rsIDs zu chrom-pos-ref-alt IDs für get_variant aufzulösen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
dataset	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gnomad_r4"; enum: ["gnomad_r4", "gnomad_r4_non_ukb", "gnomad_r3", "gnomad_r3_controls_and_biobanks", "gnomad_r3_non_cancer", "gnomad_r3_non_neuro", "gnomad_r3_non_topmed", "gnomad_r3_non_v2", "gnomad_r2_1", "gnomad_r2_1_controls", "gnomad_r2_1_non_cancer", "gnomad_r2_1_non_neuro", "gnomad_r2_1_non_topmed", "Exac"]

const result = await host.mcp("variants", "search_variants", {"query": "rs7412", "dataset": "gnomad_r4"})

gene_variants

Liste alle gnomAD-Kurzvarianten in einem Gen auf (vollständige Auflistung - kann Tausende von Zeilen für große Gene sein). Pass genau eines von gene_symbol (HGNC Symbol, z.B. APOE) oder gene_id (Ensembl-Gen-ID, z.B. ENSG00000130203).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene_symbol	Schnurschnur	fakultativ
gene_id	Schnurschnur	fakultativ
dataset	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gnomad_r4"; enum: ["gnomad_r4", "gnomad_r4_non_ukb", "gnomad_r3", "gnomad_r3_controls_and_biobanks", "gnomad_r3_non_cancer", "gnomad_r3_non_neuro", "gnomad_r3_non_topmed", "gnomad_r3_non_v2", "gnomad_r2_1", "gnomad_r2_1_controls", "gnomad_r2_1_non_cancer", "gnomad_r2_1_non_neuro", "gnomad_r2_1_non_topmed", "Exac"]

const result = await host.mcp("variants", "gene_variants", {"gene_symbol": "APOE", "dataset": "gnomad_r4"})

gene_constraint

gnomAD-Gen-Konstraint-Metriken: pLI, beobachtete/erwartete LoF-missense-synonyme Zählungen mit oe-Verhältnissen + 90% CI-Grenzen und pro Klasse z-Scores. Beurteilen Sie eine gene's-Intoleranz gegenüber Funktionsverlust (pLI > = 0.9 oder oe_lof_upper (LOEUF) <) 0.6 ~ LoF-intolerant. Pass genau eine von gene_symbol (z.B.) TP53 oder gene_id.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene_symbol	Schnurschnur	fakultativ
gene_id	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("variants", "gene_constraint", {"gene_symbol": "TP53"})

region_variants

Liste ALLE kurzen gnomAD-Varianten in einer genomischen Region (max. 1 Mb — größere Regionen in aufeinanderfolgende Fenster aufteilen). chrom ist ein Chromosomenname ohne chr-Präfix (1-22, X, Y); start/stop sind 1-basiert und stop - start muss <=1,000,000 sein. Der Datensatz bestimmt den Referenzaufbau der Koordinaten (GRCh38 für r3/r4).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
chrom	Schnurschnur	erforderlich
start	Ganzzahl	erforderlich
stop	Ganzzahl	erforderlich
dataset	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gnomad_r4"; enum: ["gnomad_r4", "gnomad_r4_non_ukb", "gnomad_r3", "gnomad_r3_controls_and_biobanks", "gnomad_r3_non_cancer", "gnomad_r3_non_neuro", "gnomad_r3_non_topmed", "gnomad_r3_non_v2", "gnomad_r2_1", "gnomad_r2_1_controls", "gnomad_r2_1_non_cancer", "gnomad_r2_1_non_neuro", "gnomad_r2_1_non_topmed", "Exac"]

const result = await host.mcp("variants", "region_variants", {"chrom": "1", "start": 55039475, "stop": 55064852, "dataset": "gnomad_r4"})

liftover_variant

Zuordnung einer Varianten-ID zwischen Referenz-Builds (GRCh37 <->) GRCh38) mit gnomAD's Liftover Tabelle. variant_id ist chrom-pos-ref-alt auf source_build. Die Route ist richtungsweisend: Eine GRCh38 ID, die mit source_build=GRCh37 übergeben wurde, gibt null Ergebnisse zurück, keinen Fehler.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
variant_id	Schnurschnur	erforderlich
source_build	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "GRCh37"; ["GRCh37", "GRCh38"]

const result = await host.mcp("variants", "liftover_variant", {"variant_id": "1-55516888-G-GA", "source_build": "GRCh37"})

clinvar_variants

Liste ClinVar-Varianten in einem Gen, wie es von gnomAD gespiegelt wird, mit klinischer Bedeutung, Review-Status und Goldsternen. Die Ausgangspins gnomAD's ClinVar Snapshot über clinvar_release_date. Pass genau eine von gene_symbol (z.B.) BRCA1 oder gene_id.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene_symbol	Schnurschnur	fakultativ
gene_id	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("variants", "clinvar_variants", {"gene_symbol": "BRCA1"})

structural_variants

Liste gnomAD-Strukturvarianten (Deletionen, Duplikationen, Insertionen, Inversionen, CNVs ...) überlappend ein Gen. Pass genau eine von gene_symbol (z.B.) TP53 oder gene_id. dataset ist ein SV-Pin — gnomad_sv_r4 (Standard, GRCh38) oder gnomad_sv_r2_1 (GRCh37); SV IDs sind release-spezifisch.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene_symbol	Schnurschnur	fakultativ
gene_id	Schnurschnur	fakultativ
dataset	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gnomad_sv_r4"; ["gnomad_sv_r4", "gnomad_sv_r2_1"]

const result = await host.mcp("variants", "structural_variants", {"gene_symbol": "TP53", "dataset": "gnomad_sv_r4"})

get_structural_variant

Eine gnomAD-Strukturvariante kann anhand ihrer releasespezifischen SV ID nachgeschlagen werden (z.B. DEL_CHR17_599B1512 in gnomad_sv_r4. IDs tragen keine Veröffentlichungen - dataset (gnomad_sv_r4 Standard oder gnomad_sv_r2_1) muss mit der Veröffentlichung übereinstimmen, von der die ID stammt.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
sv_id	Schnurschnur	erforderlich
dataset	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gnomad_sv_r4"; ["gnomad_sv_r4", "gnomad_sv_r2_1"]

const result = await host.mcp("variants", "get_structural_variant", {"sv_id": "DEL_CHR17_A5250EA9", "dataset": "gnomad_sv_r4"})

mitochondrial_variants

Liste gnomAD mitochondriale Varianten mit heteroplasmy-aware counts (ac_het, ac_hom, max_heteroplasmy) für ein mitochondriales Gen ODER ein chrM-Koordinatenfenster. Übergeben Sie ein Gen (gene_symbol wie MT-TL1 oder gene_id) ODER eine Region (region_start + region_stop), nicht beides.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene_symbol	Schnurschnur	fakultativ
gene_id	Schnurschnur	fakultativ
region_start	Ganzzahl	fakultativ
region_stop	Ganzzahl	fakultativ
dataset	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gnomad_r4"; enum: ["gnomad_r4", "gnomad_r4_non_ukb", "gnomad_r3", "gnomad_r3_controls_and_biobanks", "gnomad_r3_non_cancer", "gnomad_r3_non_neuro", "gnomad_r3_non_topmed", "gnomad_r3_non_v2", "gnomad_r2_1", "gnomad_r2_1_controls", "gnomad_r2_1_non_cancer", "gnomad_r2_1_non_neuro", "gnomad_r2_1_non_topmed", "Exac"]

const result = await host.mcp("variants", "mitochondrial_variants", {"gene_symbol": "MT-TL1", "dataset": "gnomad_r4"})

clinvar_search

Suchen Sie ClinVar direkt (live NCBI, nicht gnomAD's Snapshot) und geben Sie übereinstimmende Variationsaufzeichnungen mit klinischer Signifikanz, Überprüfungsstatus und Goldsternen zurück. Benötigt eine Kontakt-E-Mail (Einstellungen → Anmeldeinformationen → Literaturzugang → Kontakt-E-Mail) pro NCBI E-utilities Nutzungsrichtlinie. Args: Abfrage (eine ClinVar Entrez-Abfrage — freier Text wie "TP53 R175H") oder ein HGVS-String funktioniert, und feldgestützte Terme komponieren mit AND/OR/NOT, z.B. BRCA1[Gen], pathogen[CLIN_SIG], "Lynch-Syndrom"[dis], single_nucleotide_variant[Variation]; eine rsID funktioniert auch, aber clinvar_variant_by_rsid gibt vollere Datensätze zurück, max_records (Seitenkappe 1-200, Standard 50). Die Übereinstimmung TOTAL wird immer gemeldet; wenn insgesamt > max_records die Liste ist ein gedeckeltes Präfix (ClinVar Relevanz / Häufigkeit Reihenfolge) und verkürzt ist wahr. NCBI E-utilities geben HTTP 500 unter Last intermittierend zurück — wiederholen Sie es einige Sekunden später, wenn diese auftaucht.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50

const result = await host.mcp("variants", "clinvar_search", {"query": "BRCA1 pathogenic[CLIN_SIG]", "max_records": 50})

clinvar_get_records

Holen Sie vollständige ClinVar-Datensätze für eine Charge von VCV/RCV-Zugängen oder bloßen Variations-IDs ab. Benötigt eine Kontakt-E-Mail (Einstellungen → Anmeldeinformationen → Literaturzugang → Kontakt-E-Mail) pro NCBI E-utilities Nutzungsrichtlinie. Args: accessions (bis 50 identifiers, mixed forms accepted — VCV000045122 (versioniert VCV000045122.3 ok); lokal aufgelöst, kostenlos), RCV000019428 (jeder RCV kostet eine zusätzliche Suche) oder eine bloße ClinVar Variation ID (45122). rsIDs werden abgelehnt - verwenden Sie clinvar_variant_by_rsid. Ein RCV (ein Paar von Varianten-Bedingungen) löst sich in seinen übergeordneten VCV-Variationsdatensatz auf. Niemals einen Input stillschweigend fallen lassen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accessions	['string', 'array']	erforderlich

const result = await host.mcp("variants", "clinvar_get_records", {"accessions": ["VCV000045122", "RCV000019428", "45123"]})

clinvar_variant_by_rsid

Alle ClinVar-Variationsdatensätze, die sich auf eine dbSNP rsID beziehen, mit vollständigen Klassifikationen (eine rsID kann auf mehrere VCVs abgebildet werden – eine pro alternativem Allel, z.B. rs121913529 umfasst KRAS G12D/G12V/G12A. Benötigt eine Kontakt-E-Mail (Einstellungen → Anmeldeinformationen → Literaturzugang → Kontakt-E-Mail) pro NCBI E-utilities Nutzungsrichtlinie. Args: rsid (dbSNP Referenz SNP ID, z.B. rs7412; case-insensitive, muss mit rs<digits>, max_records übereinstimmen (cap 1-200, default 50). total trägt immer die wahre Übereinstimmungszahl und verkürzte Flaggen eine gedeckelte Auflistung; total == 0 bedeutet, dass ClinVar keinen Eintrag für die rsID hat.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
rsid	Schnurschnur	erforderlich
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50

const result = await host.mcp("variants", "clinvar_variant_by_rsid", {"rsid": "rs121913529", "max_records": 50})

dbsnp_get_rsids

Canonical dbSNP RefSNP Aufzeichnungen für eine Charge von rsIDs: GRCh38 + GRCh37 Platzierungen, Allele, Genkontext, pro-Studie Allel-Frequenzen und ClinVar Querverweise. Benötigt eine Kontakt-E-Mail (Einstellungen → Anmeldeinformationen → Literaturzugang → Kontakt-E-Mail) pro NCBI Nutzungsrichtlinie für E-Dienstprogramme; Ohne eine gibt das Tool {error zurück: 'contact_email_required', message}. Args: rsids (bis zu 20 rs<digits>, case-insensitive) — kostet jeweils eine temporäre NCBI Variation Services-Anfrage, so dass große Batches ~1 s pro rsID benötigen. Gibt {n_requested, records, not_found (rs-Nummern dbSNP doesn't know), not_processed (rsIDs übersprungen, wenn das Wall-Clock-Budget abgelaufen ist – nur diese erneut anfordern)} zurück. Jeder Datensatz: {rsid, Status, create_date, last_update_date, last_update_build_id, n_citations, citations_pmids (begrenzt auf 20); citations_truncated kennzeichnet die Kappe), variant_type, mane_select_ids, Platzierungen, Allele}. Status ist 'live', 'merged' (Record trägt stattdessen merged_into – diese rsIDs erneut abfragen) oder 'no_data' (zurückgenommen/nicht unterstützt). Platzierungen geben 1-basierte Chromosomenkoordinaten mit ref/alts pro Assembly (GRCh38 zuerst, is_primary true). Jeder Alt-Allel-Eintrag: {allele, ref, spdi (0-basierte Interbase), hgvs, Frequenzen: [{study, study_version, allele_count, total_count, af}] (ALFA, 1000Genomes, TOPMED, gnomAD...), clinvar: [{rcv_accession, clinical_significances, review_status, last_evaluated_date, disease_names}], Gene: [{symbol, gene_id, Name, Orientierung, Folgen (SO-Begriffe), mane_select: [{transcript_hgvs, protein_spdi}]}]}.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
rsids	String-Array	erforderlich

const result = await host.mcp("variants", "dbsnp_get_rsids", {"rsids": ["rs7412", "rs429358"]})

dbsnp_search_by_region

Liste dbSNP rsIDs in einem genomischen Fenster (esearch db=snp positional index — NCBI Variation Services hat keinen Regionsendpunkt). Benötigt eine Kontakt-E-Mail (Einstellungen → Anmeldeinformationen → Literaturzugang → Kontakt-E-Mail) pro NCBI Nutzungsrichtlinie für E-Dienstprogramme; Ohne eine gibt das Tool {error zurück: 'contact_email_required', message}. Args: Chrom (1-22, X, Y oder MT); 'chr' Präfix toleriert), Start (1-basiert inklusive), Stopp (inklusive); Spannweite mit 1 Mb begrenzt — größere Regionen in aufeinanderfolgende Fenster aufteilen; dichte Regionen halten viele Tausende von rsIDs pro kb, also halten Sie Fenster klein oder erhöhen Sie max_rsids), Montage (welcher Positionsindex - 'GRCh38') Standard -> [CPOS] oder 'GRCh37' -> [CPOS_GRCH37]; Koordinaten müssen auf der gewählten Assembly liegen), max_rsids (Listing Cap 1-1000, Standard 200). Gibt {chrom, Start, Stop, Assembly, Term (die genaue verwendete Entrez-Abfrage), total (die eigene Zählung von API'), n_returned, abgeschnitten, rsids} zurück. abgeschnitten ist wahr, wenn insgesamt > n_returned — die Liste ist dann ein Präfix in der Entrez-Standardreihenfolge (absteigende rs-Nummer), niemals eine stille Verkürzung. Feed rsIDs (< = 20 zu einem Zeitpunkt) zu dbsnp_get_rsids für vollständige Aufzeichnungen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
chrom	Schnurschnur	erforderlich
start	Ganzzahl	erforderlich
stop	Ganzzahl	erforderlich
assembly	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "GRCh38"; enum: ["GRCh38", "GRCh37"]
max_rsids	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 200

const result = await host.mcp("variants", "dbsnp_search_by_region", {"chrom": "19", "start": 44905000, "stop": 44910000, "assembly": "GRCh38"})

Klinische Studien

Operationen und Parameter anzeigen

search_trials

PRIMARY Suche über ClinicalTrials.gov. Filtern nach Bedingung, Intervention, Sponsor, Standort, Status (z.B.) ["RECRUITING"]), Phase (["PHASE1".."PHASE4"]) und study_type Bedingung/Intervention/Sponsor/Standort akzeptieren Essie-Abfrage-Syntax (boolesche AND/OR/NOT, "zitierte Phrasen", Gruppierung, automatische Synonyme). Seite mit page_token; Setzen Sie count_total für die Gesamtübereinstimmungszahl. advanced_query fügt einen rohen Essie-Ausdruck in filter.advanced zusammen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
condition	Schnurschnur	fakultativ
intervention	Schnurschnur	fakultativ
sponsor	Schnurschnur	fakultativ
location	Schnurschnur	fakultativ
status	String-Array	fakultativ
phase	String-Array	fakultativ
study_type	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["INTERVENTIONAL", "OBSERVATIONAL", "EXPANDED_ACCESS"]
advanced_query	Schnurschnur	fakultativ
page_size	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 10; mindestens: 1; höchstens: 1000
page_token	Schnurschnur	fakultativ
count_total	Boolean	fakultativ; Standard: falsch

const result = await host.mcp("clinical-trials", "search_trials", {"condition": "lung cancer", "status": ["RECRUITING"], "phase": ["PHASE3"], "count_total": true, "page_size": 10})

get_trial_details

Holen Sie sich umfassende Details für eine Studie von NCT id (Format "NCT") + 8-Ziffern; einer nackten Zahl vorangestellt, fallunempfindlich. Gibt vollständige Förderkriterien, Studiendesign, primäre / sekundäre / andere Endpunkte, alle Standorte, Sponsoren und Mitarbeiter, Termine, Einschreibung und einen Ergebnislink zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
nct_id	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("clinical-trials", "get_trial_details", {"nct_id": "NCT03661411"})

search_by_sponsor

Finden Sie Studien, die von einem Unternehmen oder einer Organisation gesponsert werden (partielle Namensübereinstimmung, z.B. "Pfizer" entspricht "Pfizer Inc". Optional nach Bedingung, Phase und Status eingegrenzt. Setzen Sie count_total für die Gesamtzahl der Versuche durch den Sponsor. Seite mit page_token.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
sponsor_name	Schnurschnur	erforderlich
condition	Schnurschnur	fakultativ
phase	String-Array	fakultativ
status	String-Array	fakultativ
page_size	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 10; mindestens: 1; höchstens: 1000
page_token	Schnurschnur	fakultativ
count_total	Boolean	fakultativ; Standard: falsch

const result = await host.mcp("clinical-trials", "search_by_sponsor", {"sponsor_name": "Pfizer", "phase": ["PHASE3"], "count_total": true})

search_investigators

Finden Sie die Hauptforscher und Forschungsstandorte nach Zustand, Institution, Standort oder investigator_name. Institution filtert die Anlage des Standorts und hat Vorrang vor dem Standort; investigator_name sucht OverallOfficialName und ResponsiblePartyInvestigatorFullName. Gibt Site-Kontakte (Namen, Rollen, Zugehörigkeiten, Einrichtungen, Städte) mit ihren Test-NCT-IDs zurück. page_size zeigt, wie viele Versuche gescannt werden.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
condition	Schnurschnur	fakultativ
institution	Schnurschnur	fakultativ
location	Schnurschnur	fakultativ
investigator_name	Schnurschnur	fakultativ
status	String-Array	fakultativ
page_size	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 20; mindestens: 1; höchstens: 1000

const result = await host.mcp("clinical-trials", "search_investigators", {"condition": "Alzheimer", "institution": "Mayo Clinic", "page_size": 20})

analyze_endpoints

Analysieren Sie primäre / sekundäre / andere Ergebnismessungen (Endpunkte). Geben Sie NUR nct_id (Single-Trial-Modus) ODER Bedingung (Aggregationsmodus über Versuche hinweg) an. Wenn beide gegeben sind, hat nct_id Vorrang. Der Aggregationsmodus kann durch Phase und start_date_after (JJJJ-MM-TT) verengt werden und bis zu page_size-Versuchen gescannt werden. Gibt die Endpunktlisten plus die häufigsten Kennzahlen in den analysierten Studien zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
nct_id	Schnurschnur	fakultativ
condition	Schnurschnur	fakultativ
phase	String-Array	fakultativ
start_date_after	Schnurschnur	fakultativ
page_size	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50; mindestens: 1; höchstens: 1000

const result = await host.mcp("clinical-trials", "analyze_endpoints", {"nct_id": "NCT03661411"})

search_by_eligibility

Patient-Trial-Matching. FEHLER zu RECRUITING-Versuchen, es sei denn, der Status ist festgelegt. min_age/max_age sind das Alter von PATIENT's (" 65 Years", " 6 Months") und Match-Studien, deren Altersfenster den Patienten zulässt; Sex-matches-studien, die dieses geschlecht oder alle ankömmlinge akzeptieren;. eligibility_keywords sucht den Ein-/Ausschlusskriterientext (z.B.) "HbA1c > 8", "BRCA-Mutation", "ECOG 0-1". Mindestens eine der Bedingungen, eligibility_keywords, min_age, max_age oder Sex ist erforderlich. Seite mit page_token.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
condition	Schnurschnur	fakultativ
eligibility_keywords	Schnurschnur	fakultativ
min_age	Schnurschnur	fakultativ
max_age	Schnurschnur	fakultativ
sex	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["ALL", "MALE", "FEMALE"]
status	String-Array	fakultativ
page_size	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 10; mindestens: 1; höchstens: 1000
page_token	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("clinical-trials", "search_by_eligibility", {"condition": "diabetes", "min_age": "65 Years", "sex": "FEMALE"})

Klinische Genomik

Operationen und Parameter anzeigen

clingen_gene_validity

ClinGen-Gen-Validitätskurationen (wie stark ist die Evidenz, dass Variation in einem Gen eine Krankheit verursacht: Definitiv / Stark / Moderat / Begrenzt / Disputiert / Widerlegt / Keine bekannte Krankheitsbeziehung). Lassen Sie das Gen aus, um alle 3,600 + -Kurationen aufzulisten.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clingen_gene_validity", {"gene": "BRCA2"})

clingen_dosage_sensitivity

ClinGen Dosierungssensitivität Kurationen: Haploinsuffizienz und Triplossibilität Aussagen für Gene (und optional ISCA genomische / CNV-Regionen). Ein Gensymbol oder eine ISCA-Region-ID filtert genau; Weglassen für die vollständige Tabelle.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene	Schnurschnur	fakultativ
include_regions	Boolean	fakultativ; Standard: falsch

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clingen_dosage_sensitivity", {"gene": "TP53"})

clingen_actionability

ClinGen klinische Aktionsfähigkeit Kurationen: für Störungen im Zusammenhang mit einem Gen, ob frühe Intervention in präsymptomatischen Trägern ist aktionsfähig (Intervention / Ergebnis-Paare mit Schwere, Wahrscheinlichkeit, Wirksamkeit, Art-of-Intervention Komponente Scores und die Gesamt-Score). Der Genfilter passt zu jedem Mitglied von Multi-Gen-Themen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene	Schnurschnur	fakultativ
context	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "both"; enum: ["adult", "pediatric", "both"]

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clingen_actionability", {"gene": "BRCA1", "context": "adult"})

clingen_variant_classifications

ClinGen Evidence Repository (ERepo) Expert-Panel-Varianten-Pathogenitätsklassifikationen (VCEP-Interpretationen nach ACMG-Kriterien). Geben Sie GENAU EINS des Gens (HGNC-Symbol), caid (ClinGen canonical allle id, z.B. CA114360) oder hgvs (z.B. NM_000277.2:c.1222C>T. Komplettes Abrufen (matchLimit=none).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene	Schnurschnur	fakultativ
caid	Schnurschnur	fakultativ
hgvs	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clingen_variant_classifications", {"gene": "BRCA1"})

civic_search_genes

Finden Sie CIViC-Gendatensätze nach dem genauen Entrez-Symbol (z.B.) "BRAF". Vollständig paginiert, gezählt. Verwenden Sie die zurückgegebene CIViC-Gen-ID mit civic_gene_variants.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
entrez_symbol	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_genes", {"entrez_symbol": "BRAF"})

civic_gene_variants

Alle Varianten eines CIViC-Gens (durch CIViC-Gen-ID), vollständig paginiert - sogar für Gene mit Hunderten von Varianten. Sortiert nach Variante id.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene_id	Ganzzahl	erforderlich

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_gene_variants", {"gene_id": 5})

civic_get_variant

Eine CIViC-Variante durch ihre CIViC-Varianten-ID (Aliasen, Variantentypen, Merkmal/Gen-Verknüpfung, Koordinaten für Genvarianten). Returns found=false falls nicht vorhanden.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
variant_id	Ganzzahl	erforderlich

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_get_variant", {"variant_id": 12})

civic_search_variants

CIViC-Varianten nach Name Substring (z.B.) "V600"), gegebenenfalls zu einer CIViC-Gen-ID. vollständig paginiert; sortiert nach Variante id.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
name	Schnurschnur	erforderlich
gene_id	Ganzzahl	fakultativ

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_variants", {"name": "V600", "gene_id": 5})

civic_get_evidence_item

Ein CIViC-Evidenzelement nach ID: klinische Signifikanz eines molekularen Profils in einem Krankheits- / Therapiekontext (Evidenzstufe A-E, Typ, Richtung, Signifikanz, Bewertung, Krankheit, Therapien, Quelle). Returns found=false falls nicht vorhanden.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
evidence_id	Ganzzahl	erforderlich

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_get_evidence_item", {"evidence_id": 1409})

civic_search_evidence

Durchsuchen von CIViC-Beweiselementen durch eine beliebige Kombination von Filtern; vollständig paginiert, zählverifiziert, sortiert nach aufsteigender Evidenz-ID. Enum-Filter nehmen CIViC GraphQL enum-Werte wörtlich (evidence_level "A".."E"; evidence_type PREDICTIVE|PROGNOSTIC|DIAGNOSTIC|PREDISPOSING|ONCOGENIC|FUNCTIONAL; evidence_direction UNTERSTÜTZUNGEN|DOES_NOT_SUPPORT; Status AKZEPTIERT | VORGELEGT | AUSGEHÖRIG | ALL. Stellen Sie mindestens einen Filter zur Verfügung - keine Filter laufen den gesamten 10k + Korpus.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
disease_name	Schnurschnur	fakultativ
therapy_name	Schnurschnur	fakultativ
evidence_level	Schnurschnur	fakultativ
evidence_type	Schnurschnur	fakultativ
evidence_direction	Schnurschnur	fakultativ
significance	Schnurschnur	fakultativ
variant_origin	Schnurschnur	fakultativ
evidence_rating	Ganzzahl	fakultativ
status	Schnurschnur	fakultativ
molecular_profile_name	Schnurschnur	fakultativ
molecular_profile_id	Ganzzahl	fakultativ
variant_id	Ganzzahl	fakultativ
disease_id	Ganzzahl	fakultativ
therapy_id	Ganzzahl	fakultativ
phenotype_id	Ganzzahl	fakultativ
source_id	Ganzzahl	fakultativ
assertion_id	Ganzzahl	fakultativ

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_evidence", {"disease_name": "melanoma", "evidence_level": "A"})

civic_get_assertion

Eine CIViC-Behauptung von id: eine von Experten kuratierte Zusammenfassungsaussage (AMP / ASCO / CAP-Tier, ACMG / ClinGen-Codes, FDA-Begleitertestflaggen), die Beweise für ein molekulares Profil in einem Krankheits- / Therapiekontext aggregiert. Returns found=false falls nicht vorhanden.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
assertion_id	Ganzzahl	erforderlich

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_get_assertion", {"assertion_id": 7})

civic_search_assertions

Durchsuchen von CIViC-Behauptungen durch eine beliebige Kombination von Filtern; vollständig paginiert, zählverifiziert, sortiert nach aufsteigender Assertion id. assertion_type PREDICTIVE|PROGNOSTIC|DIAGNOSTIC|PREDISPOSING|ONCOGENIC; assertion_direction UNTERSTÜTZUNGEN|DOES_NOT_SUPPORT; amp_level z.B. TIER_I_LEVEL_A; Status ACCEPTED|SUBMITTED|REJECTED|ALL. Keine Filter laufen den vollen Korpus.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
disease_name	Schnurschnur	fakultativ
therapy_name	Schnurschnur	fakultativ
assertion_type	Schnurschnur	fakultativ
assertion_direction	Schnurschnur	fakultativ
significance	Schnurschnur	fakultativ
amp_level	Schnurschnur	fakultativ
status	Schnurschnur	fakultativ
molecular_profile_name	Schnurschnur	fakultativ
molecular_profile_id	Ganzzahl	fakultativ
variant_id	Ganzzahl	fakultativ
variant_name	Schnurschnur	fakultativ
disease_id	Ganzzahl	fakultativ
therapy_id	Ganzzahl	fakultativ
phenotype_id	Ganzzahl	fakultativ
evidence_id	Ganzzahl	fakultativ
summary	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_assertions", {"disease_name": "melanoma"})

civic_get_molecular_profile

Ein CIViC-Molekülprofil nach ID (Variantenkombination, an die sich Evidenz/Behauptungen anhängen), incl. Parsed Name, Score und Komponentenvarianten. Returns found=false falls nicht vorhanden.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
mp_id	Ganzzahl	erforderlich

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_get_molecular_profile", {"mp_id": 12})

civic_search_molecular_profiles

CIViC-Molekülprofile nach Name Substring (z.B.) "BRAF V600E". vollständig paginiert; sortiert nach ID.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
name	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_molecular_profiles", {"name": "BRAF V600E"})

civic_search_diseases

Durchsuchen von CIViC Disease Records nach Name Substring (z.B.) "melanom". Gibt DOIDs + Anzeigenamen zurück; vollständig paginiert; sortiert nach ID.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
name	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_diseases", {"name": "melanoma"})

civic_search_therapies

Durchsuchen von CIViC-Therapieaufzeichnungen nach Namenssubstring (z.B.) "vemurafenib". Gibt NCIt-IDs + Namen zurück; vollständig paginiert; sortiert nach ID.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
name	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_therapies", {"name": "vemurafenib"})

open_targets_graphql

Führen Sie eine willkürliche GraphQL-Abfrage gegen die Open Targets Platform API aus (Ziele, Krankheiten, Medikamente, Ziel-Krankheits-Assoziationen, Evidenz, Tragbarkeit, Sicherheit, bekannte Medikamente). Introspektionsabfragen funktionieren für die Schemaerkennung. Hinweis bekanntDrugs wurde in drugAndClinicalCandidates upstream umbenannt.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
variables	Objekt	fakultativ

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "open_targets_graphql", {"query": "query($id: String!){ target(ensemblId: $id){ approvedSymbol associatedDiseases{ count } } }", "variables": {"id": "ENSG00000157764"}})

open_targets_disease_drugs

Bekannte / investigative Medikamente für eine Krankheit (Open Targets Platform) - Wraps Disease.drugAndClinicalCandidates. efo_id ist eine Krankheitsontologie-ID (EFO/MONDO/etc., z.B. "MONDO_0004992".

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
efo_id	Schnurschnur	erforderlich
size	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 25

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "open_targets_disease_drugs", {"efo_id": "MONDO_0004992", "size": 25})

open_targets_disease_targets

Top assoziierte Ziele für eine Krankheit, geordnet nach Open Targets Gesamtassoziations-Score - Wraps Disease.associatedTargets. efo_id ist eine Krankheit Ontologie ID (EFO / MONDO / etc.).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
efo_id	Schnurschnur	erforderlich
size	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 25

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "open_targets_disease_targets", {"efo_id": "MONDO_0004992", "size": 25})

open_targets_drug

Arzneimitteldetails nach ChEMBL-ID (Open Targets Platform) - Name, Typ, maximales klinisches Stadium und Wirkungsmechanismen (Ziel + Aktionstyp). chembl_id z.B. "CHEMBL1201583".

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
chembl_id	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "open_targets_drug", {"chembl_id": "CHEMBL1201583"})

Strukturen & Wechselwirkungen

Operationen und Parameter anzeigen

emdb_get_entries

Holen Sie strukturierte Metadatensätze für EMDB-Kryo-EM-3D-Karteneinträge ab. Akzeptiert Zugänge als 'EMD-1234', 'emd-1234' oder ' 1234'. Jeder Datensatz trägt Titel, Strukturbestimmungsmethode (SingleParticle / Helix / Tomography / SubtomogramAveraging / ElectronCrystallography), Auflösung in Angström (Null für Einträge ohne gemeldete Auflösung, z.B. Rohtomogramme) und die Auflösungsmethode, Ablagerungs-/Freigabedaten, Proben- und Makromolekül-/Supramolekül-Namen, angepasste PDB-Modell-IDs (Leerliste, wenn kein Modell angebracht ist), primäre Zitation (Journal, Jahr, Erstautor, DOI, PMID), Kartenabmessungen und Voxelgröße und Status. Veraltete Einträge melden is_obsolete=true plus superseded_by-Zugänge. Unbekannte Zugänge kommen zurück als {"emdb_id", "error": "not_found"} Niemals still fallen gelassen. Nur Metadaten; Kartenvolumen werden nie heruntergeladen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
emdb_ids	String-Array	erforderlich

const result = await host.mcp("structures", "emdb_get_entries", {"emdb_ids": ["EMD-11638", "emd-3061", "1234"]})

emdb_search_entries

Suche nach EMDB mit einer Solr-Stil-Abfrage; vollständiges Seitenabrufen von kompakten Zeilen. Abfragebeispiele: 'title:"apoferritin" UND Auflösung:[0 BIS 1.5]', 'structure_determination_method:"singleParticle"', 'current_status:"REL" UND release_date:[2024-01-01T00:00:00Z TO *]'. Args: Query (Solr Query String); max_rows (Zeilenobergrenze, Standard 1000). Gibt num_found_released zurück (die API's eigene freigegebene Eintrittszahl von der Facettenroute - Ground Truth), rows_retrieved, rows_by_status (REL vs OBS - die Suchroute gibt auch veraltete Einträge zurück, aber sie werden NICHT als freigegeben gezählt), released_complete (true iff every released match was retrieved); false bedeutet, dass max_rows den Sweep abgeschnitten hat oder die Zählungen nicht übereinstimmen) und Datensätze: kompakte pro-Eingangszeilen (emdb_id, Titel, Auflösung, structure_determination_method, current_status, release_date, fitted_pdbs), sortiert nach EMD-Anschluss.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
max_rows	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 1000

const result = await host.mcp("structures", "emdb_search_entries", {"query": "title:\"apoferritin\" AND resolution:[0 TO 1.5]", "max_rows": 500})

emdb_get_entry_section

Holen Sie sich einen detaillierten Metadaten-Abschnitt für EMDB-Einträge. Abschnitte: 'publications' - primäre Zitierung mit vollständiger geordneter Autorenliste, Hilfszitierungen, externe Referenzen (PMID/DOI/ISSN/CSD); 'map' — Datei, Format, Datentyp, Abmessungen, Voxelabstand, Ursprung, Achsenordnung, Zelle, Voxelstatistik, Konturebenen, Symmetrie; 'sample' — Aufzeichnungen über Makromoleküle (Typ, Molekulargewicht, Kopien, EG-Nummer, Quellorganismus + NCBI-Rolld, Sequenz-Cross-Refs) und Aufzeichnungen über Supramoleküle; 'imaging' — Mikroskop, Spannung, Elektronenquelle, Detektor, Dosis, Bildgebungsmodi, Defokusbereich, Vergrößerung, Cs, Kryogen, Gitter-/Puffer-/Verglasungsbedingungen (ein Datensatz pro Mikroskopiesitzung — Einträge können mehrere enthalten). Args: emdb_ids (Beitrittsliste, beliebige EMD-1234/emd-1234/1234); Abschnitt (eine der Veröffentlichungen/Karte/Probe/Bildgebung). Unbekannte Zugriffe werden mit "error" gemeldet: "not_found". Verwenden Sie emdb_get_entries zuerst, wenn Sie nur den Headline Record benötigen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
emdb_ids	String-Array	erforderlich
section	Schnurschnur	erforderlich; enum: ["publications", "map", "sample", "imaging"]

const result = await host.mcp("structures", "emdb_get_entry_section", {"emdb_ids": ["EMD-11638"], "section": "imaging"})

emdb_get_validation

Holen Sie numerische Validierungs-Analyse-Metriken für EMDB-Einträge ab. Pro Eintrag (aus der EMDB / Analyseroute): Q-Score, Atomeinschluss, empfohlene / vorhergesagte / Rohkarte Konturebenen, Modell / Maskenvolumen, Modell-Karten-Verhältnis, Oberflächenmetriken - wo die Validierungspipeline sie berechnet hat. available_blocks listet jeden Block auf, den der Validierungsdienst zurückgegeben hat; spärliche Nutzlasten (Tomogramme, modellfreie oder historische Einträge) ergeben explizite Nullen. Einträge ohne Validierungsanalysebericht has_validation_analysis=false — nie stillschweigend fallen gelassen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
emdb_ids	String-Array	erforderlich

const result = await host.mcp("structures", "emdb_get_validation", {"emdb_ids": ["EMD-11638", "EMD-3061"]})

complexportal_get_complexes

Fetch kuratierte Complex Portal Records durch CPX-Beitritt. Jeder Datensatz: Komplexe AC, empfohlene / systematische Namen + Synonyme, Arten und Rollen, Teilnehmerliste mit Stöchiometrie (Min/Max-Kopien), biologische Rolle und Interaktionstyp, Evidenz ECO-Code, GO-Annotationen und Querverweise - die manuell kuratierte Beschreibung eines stabilen makromolekularen Komplexes. Datensätze kommen in der Reihenfolge der Eingaben zurück; Unbekannte Accessions werden in not_found aufgeführt und nicht stillschweigend fallen gelassen. Für binäre Interaktion Nachweise (wer bindet wen in welchem Experiment) verwenden Sie stattdessen die intakten_*-Tools.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
complex_acs	String-Array	erforderlich

const result = await host.mcp("structures", "complexportal_get_complexes", {"complex_acs": ["CPX-2158", "CPX-2419"]})

complexportal_search_by_participant

Suchen Sie Komplex Portal nach Komplexen, die ein Molekül enthalten. accession ist ein Teilnehmerbeitritt — UniProt (z.B. 'P04637', ChEBI oder RNAcentral. Mit participants_only = true (Standard) ist die Suche feldqualifiziert (pxref:<accession>), so dass nur Komplexe zurückgegeben werden, die tatsächlich das Molekül als kuratierten Teilnehmer enthalten; Mit false wird der nackte Beitritt auch als freier Text (Beschreibungen, Namen) abgeglichen, der zwar überberichtet, aber Erwähnungen abfangen kann. Alle Ergebnisseiten werden abgerufen und die Zeilenzahl wird mit der vom Dienst gemeldeten Gesamtsumme (total_reported == total_retrieved) verglichen, oder der Aufruf schlägt laut aus. Hits sind kompakte Datensätze (complex_ac, Name, Spezies, Interaktoren), sortiert nach komplexen Accession; Holen Sie sich alle Details mit complexportal_get_complexes.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accession	Schnurschnur	erforderlich
participants_only	Boolean	fakultativ; Standard: true

const result = await host.mcp("structures", "complexportal_search_by_participant", {"accession": "P69905", "participants_only": true})

intact_fetch_interactions

Abrufen ALLER binären IntAct-Interaktionen, die mit einer Abfrage übereinstimmen, MI-Score gefiltert. query ist ein UniProt-Beitritt (z.B. 'P04637', Gensymbol, freier Text oder jede IntAct Solr-Abfrage. Retrieval ist ein vollständiger Paginen-Sweep, der gegen die vom Server gemeldete Gesamtmenge verifiziert wird (n_records == total_elements oder der Aufruf FAILS LOUDLY – silent truncation ist unmöglich). min_mi_score/max_mi_score filter-server-Seite auf dem IntAct MI-Vertrauenswert (0.45 ist eine gemeinsame Medium-Confidence-Ebene); interactor_species Filter nach Speziesname oder Rollen (z.B. ["Homo sapiens"] oder [" 9606"]. Die Datensätze sind schlank und strukturiert: Interaktionspaar (IntAct ACs, Datenbankidentifikatoren, Molekülnamen, Spezies/Taxide), Interaktionstyp, Nachweismethode (+MI ID), experimentelle Rollen, Wirtsorganismus, MI Score, PubMed ID, Erstautor, Quelldatenbank — sortiert nach DESCENDING MI Score. Ausgabelisten höchstens max_records_returned-Einträge (records_truncated = true, wenn der volle verifizierte Sweep größer war); n_records meldet immer die wahre Summe. Große Abfragen (z.B. CFTR ~10k Interaktionen) dauern eine Weile - eng mit min_mi_score oder Arten, wenn möglich.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
min_mi_score	Nummer	fakultativ; Standard: 0
max_mi_score	Nummer	fakultativ; Standard: 1
interactor_species	String-Array	fakultativ
max_records_returned	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 500

const result = await host.mcp("structures", "intact_fetch_interactions", {"query": "P04637", "min_mi_score": 0.45, "interactor_species": ["Homo sapiens"], "max_records_returned": 200})

intact_get_interactor

Lösen Sie ein Molekül in seinen IntAct-Interaktor-Record(s). query ist ein UniProt-Zugang, ein Gensymbol oder ein IntAct-Interaktor AC (z.B. 'EBI-7090529'. Gibt ALLE übereinstimmenden Interaktordatensätze mit einem expliziten n_matches zurück - ein UniProt-Zugang kann sich auf das kanonische Protein plus Ketten-/Isoform-Interaktoren auflösen, und dieses Tool wählt niemals stillschweigend einen aus. Jeder Datensatz: interactor_ac, preferred_identifier, Name, Spezies, Taxid, interactor_type und der von IntAct gesehene interaction_count (nützlich für die Größenbestimmung eines intact_fetch_interactions-Sweeps).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("structures", "intact_get_interactor", {"query": "P04637"})

intact_get_interaction_details

Vollständige kuratierte Details für ONE IntAct Interaktion AC (z.B.) 'EBI-15635490'. Gibt Interaktionstyp, Wirtsorganismus, Nachweismethode, Veröffentlichung, Querverweise, Anmerkungen, kinetische/affine Parameter und Konfidenzen sowie Datensätze pro Teilnehmer (Identifikator, Art, biologische und experimentelle Rolle, Nachweismethoden der Teilnehmer) zurück, es sei denn, include_participants = falsch. Erhalten Sie Interaktions-ACs aus intact_fetch_interactions-Einträgen (das interaction_ac-Feld). Unbekannte ACs geben { zurück interaction_ac, Fehler: 'not_found' }.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
interaction_ac	Schnurschnur	erforderlich
include_participants	Boolean	fakultativ; Standard: true

const result = await host.mcp("structures", "intact_get_interaction_details", {"interaction_ac": "EBI-15635490", "include_participants": true})

intact_build_network

Bauen Sie ein Tiefen-1-IntAct-Interaktionsnetzwerk um Saatgutproteine auf. seed_accessions sind UniProt-Zugänge. Schritt 1: ein vollständiger, zählverifizierter MI-Score-gefilterter Interaktionssweep pro Seed. Schritt 2: Die Partner jedes Seed Edges plus die Seeds bilden den Node Set. Schritt 3: Partner-Partner-Kanten sind nur durch Abfrage der Partner selbst erkennbar, so dass bis zu max_interactors_expanded-Partner abgefragt werden (meist verbunden zuerst, Bindungen nach Bezeichner) und Kanten mit beiden Endpunkten innerhalb des Knotensatzes beibehalten werden. Im Erweiterungsblock wird genau angegeben, welche Partner erweitert wurden/wurden (expansion.complete=false bedeutet, dass möglicherweise weitere Partner-Partner-Ränder vorhanden sind). Ausgabe: Knoten, Kanten (mit MI-Score, Nachweismethode, PubMed-ID), per-seed Sweep-Statistiken. Halten Sie Samen wenige und min_mi_score > = 0.45 - jede Erweiterung ist ein voller Paginen-Sweep.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
seed_accessions	String-Array	erforderlich
min_mi_score	Nummer	fakultativ; Standard: 0.45
max_interactors_expanded	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 25
interactor_species	String-Array	fakultativ

const result = await host.mcp("structures", "intact_build_network", {"seed_accessions": ["P04637", "Q00987"], "min_mi_score": 0.45, "max_interactors_expanded": 25})

pdb_search_structures

RCSB-PDB-Einträge nach Attributfiltern durchsuchen; paged, capped + flagged. alle Filter UND zusammen; Mindestens einer ist erforderlich. text ist eine Volltextrelevanzabfrage ('p53 DNA-Bindungsdomäne'); organism ist ein exakter Herkunftsname des Ursprungsorganismus ('Homo sapiens') — Übereinstimmungen auf jeder Linie Ebene, so 'Eukaryota' auch Arbeiten; taxonomy_id ein NCBI taxid (9606); uniprot_accession findet Einträge, deren Polymereinheiten diesem UniProt zugeordnet sind ('P04637') -> jede p53-Struktur; experimental_method ist das PDB-Vokabular ('X-RAY DIFFRACTION', 'ELECTRON MICROSCOPY', 'SOLUTION NMR', ...) - Fall-unempfindlich, unbekannte Werte Fehler mit der vollständigen Liste; max_resolution_angstrom hält Einträge auf oder unter dieser Auflösung; ligand_comp_id erfordert eine gebundene Nichtpolymerkomponente durch chem-comp id ('ZN', 'ATP', 'HEM'). include_computed_models = true addiert berechnete Strukturmodelle (z.B. AlphaFold) auf die Standardergebnisse nur für Experimente. Gibt total_count zurück (die API's eigene Übereinstimmung insgesamt — Ground Truth), n_retrieved, abgeschnitten (true iff total_count >) n_abgerufen; max_rows, 1..1000, Caps Retrieval und Records [{pdb_id, score}] in der Relevanzreihenfolge. Nur Identifikatoren — Kette zu pdb_get_structures für Metadaten.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
text	Schnurschnur	fakultativ
organism	Schnurschnur	fakultativ
taxonomy_id	Ganzzahl	fakultativ
uniprot_accession	Schnurschnur	fakultativ
experimental_method	Schnurschnur	fakultativ
max_resolution_angstrom	Nummer	fakultativ
ligand_comp_id	Schnurschnur	fakultativ
include_computed_models	Boolean	fakultativ; Standard: falsch
max_rows	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100

const result = await host.mcp("structures", "pdb_search_structures", {"uniprot_accession": "P04637", "experimental_method": "X-RAY DIFFRACTION", "max_rows": 50})

pdb_get_structures

Holen Sie Zusammenfassungen der Einstiegsstufe für PDB-Einträge ab (Charge, max. 25-IDs). Akzeptiert 4-Zeichen-PDB-IDs in jedem Fall (' 1tup') == ' 1TUP'; Duplikate werden de-dupliziert. Jeder Datensatz: Titel, experimentelle Methoden, Auflösung in Angström (Null für Methoden ohne eine, z.B. NMR), Bestimmungsmethodik (experimentell vs Computer), Depot / Freisetzung / Revision Daten und Status, Molekulargewicht (kDa), Assembler und Entitätszählungen (Protein / DNA / RNA Polymer + Nichtpolymer), gebundene Liganden chem-comp ids, Polymer / Nichtpolymer Entitäts-ID-Listen (Inputs für pdb_get_entities / pdb_get_ligands), und die primäre Zitierung (Titel, Zeitschrift, Jahr, Autoren, PubMed id, DOI). Unbekannte ids kommen zurück als {"pdb_id", "error": "not_found"} Niemals still fallen gelassen. Nur Metadaten; Koordinatendateien werden niemals heruntergeladen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
pdb_ids	String-Array	erforderlich

const result = await host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {"pdb_ids": ["1TUP", "1tup", "6XYZ"]})

pdb_get_entities

Angaben zur Polymereinheit für einen PDB-Eintrag, incl. UniProt Mappings. mit entity_ids= Null jede Polymereinheit des Eintrags wird abgeholt, gedeckelt auf 25 wobei truncated=true und n_polymer_entities den Eintrag melden's true count (große Baugruppen wie Ribosomen tragen) 50+ — Holen Sie sich die vollständige ID-Liste von pdb_get_structures' polymer_entity_ids und Seite mit expliziten Untergruppen wie [" 26", " 27"]; mit einer expliziten entity_ids-Untermenge wird die Eintragssumme nicht abgerufen, so dass n_polymer_entities null ist; eine explizite entity_ids-Liste größer als 25-Fehler. Jeder Datensatz: Beschreibung, Polymertyp (Protein / DNA / RNA), Sequenzlänge, Mutationszahl, hinterlegte Kopien, Ketten-IDs (asym + Autor), Quellorganismen mit Taxids, UniProt-Zugänge mit Per-Entity-Sequenzabdeckung (SIFTS) und UniProt-ausgerichtete Regionen (Entity-seq vs Referenz-seq-Koordinaten). Unbekannte Entity-IDs sind in not_found aufgeführt; Unbekannte Entry-ID-Fehler include_sequences = true fügt die kanonische Ein-Buchstaben-Sequenz pro Entität hinzu; Wenn die kombinierten Sequenzen max_bytes (Standard 400000) überschreiten, werden sie weggelassen und sequences_omitted erklärt, warum — Metadaten immer überleben.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
pdb_id	Schnurschnur	erforderlich
entity_ids	String-Array	fakultativ
include_sequences	Boolean	fakultativ; Standard: falsch
max_bytes	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 400000

const result = await host.mcp("structures", "pdb_get_entities", {"pdb_id": "1TUP", "include_sequences": true})

pdb_get_ligands

Gebundene Liganden (nichtpolymere Komponenten) eines PDB-Eintrags, mit Chemie. Geht die Entitäten Entry's Nichtpolymer und löst jede chemische Komponente: pro Ligand - Entity-ID, chem-comp-ID ('ZN', 'ATP'), Beschreibung, hinterlegte Kopienzahl, Autorenkette-IDs und ein chem_comp-Block (Name, Formel, Formelgewicht, formale Ladung, Komponententyp, InChIKey, Stereo SMILES). Wasser sind keine nichtpolymeren Einheiten im PDB-Datenmodell und erscheinen nie. Einträge ohne Liganden geben Liganden zurück: []. n_nonpolymer_entities ist die wahre Anzahl von entry's; truncated=true, wenn es max_ligands überschreitet (geklemmt an 1..25, was das Anforderungsbudget begrenzt) - niemals stillschweigend fallen gelassen. Entitäten/Komponenten, die die Daten API nicht mehr bedienen, werden inline mit "error" gemeldet: "not_found" (Teilergebnisse, kein abgebrochener Anruf). Eine unbekannte Entry ID Fehler.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
pdb_id	Schnurschnur	erforderlich
max_ligands	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 25

const result = await host.mcp("structures", "pdb_get_ligands", {"pdb_id": "1TUP"})

alphafold_get_prediction

AlphaFold DB Predicted-Structure-Metadaten für einen UniProt-Beitritt. Gibt has_model, n_models und pro-model records zurück. Ein einzelner Zugriff kann mehrere Modelle tragen (kanonische + Isoformen wie 'P04637-9' und Community-Anbieter jenseits der Google DeepMind-Monomer-Pipeline - provider_id / tool_used identifizieren sie). Jedes Modell: Eintrags-ID, UniProt-Annotation (ID, Beschreibung, Gen, Organismus, Taxid, überprüfte Flaggen), Sequenzkoordinaten und -länge, globales pLDDT (global_plddt, 0-100) zuzüglich des Rückstandsanteils pro pLDDT-Konfidenzton (very_low < 50, niedriges 50-70, zuversichtliches 70-90, very_high > 90), Informationen zur Modellversion und Erstellungsdatum sowie Download-URLs (cif/bcif/pdb-Koordinaten, PAE JSON + Bild, pro Rest pLDDT JSON, MSA, AlphaMissense CSV, sofern verfügbar) — nur URLs, Nutzlasten werden nie heruntergeladen; Holen Sie sie selbst, wenn nötig. Accessions ohne Prediction Return has_model=false (kein Fehler); Fehlformierte Identifikatoren geben ein explizites error-Feld zurück. include_sequence = true fügt die Modellsequenz hinzu (Protein-One-Buchstabe).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
uniprot_accession	Schnurschnur	erforderlich
include_sequence	Boolean	fakultativ; Standard: falsch

const result = await host.mcp("structures", "alphafold_get_prediction", {"uniprot_accession": "P04637"})

alphafold_check_coverage

Batch AlphaFold DB-Abdeckungsprüfung (max. 40 eindeutige UniProt-Zugänge). Leereinträge und Duplikate werden abgestreift, bevor der Batch-Cap angewendet wird, und offenbart: n_requested == n_unique + n_blank_skipped + n_duplicate_skipped versöhnt sich immer. Ein kompakter Datensatz pro eindeutigem Beitritt, in der Eingabereihenfolge: has_model, n_models und das primäre (erste gelistete) Modell's model_entity_id, latest_version, global_plddt und sequence_length. Zugänge ohne Prädiktionsmeldung has_model = falsch; Fehlgebildete tragen ein explizites error-Feld - niemals stillschweigend fallen gelassen. Verwenden Sie die Triage, welche Proteine eines Sets über brauchbare vorhergesagte Strukturen verfügen, bevor Sie vollständige Datensätze mit alphafold_get_prediction erstellen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
uniprot_accessions	String-Array	erforderlich

const result = await host.mcp("structures", "alphafold_check_coverage", {"uniprot_accessions": ["P04637", "P38398", "Q9Y6K9"]})

ChEMBL

Operationen und Parameter anzeigen

compound_search

Suche ChEMBL chemische Verbindungen nach Namen (Standard), ChEMBL id oder molekulare Struktur. Nach Name: case-insensitives Synonym Substring Match (fällt auf eine Preferred-Name-Match zurück). Von chembl_id: Direct Record Lookup. Mit Lächeln: Tanimoto Ähnlichkeitssuche, wenn similarity_threshold gesetzt ist, sonst eine Unterstruktursuche (Strukturspaziergänge sind gedeckelt und zeigen walk_truncated/upstream_total). Optionale max_phase-Filter nach klinischem Stadium. Geben Sie mindestens einen Namen, chembl_id, oder Lächeln. Verwenden Sie stattdessen drug_search, wenn Sie nach therapeutischer Indikation suchen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
name	Schnurschnur	fakultativ
chembl_id	Schnurschnur	fakultativ
smiles	Schnurschnur	fakultativ
similarity_threshold	Ganzzahl	fakultativ; mindestens: 70; höchstens: 100
max_phase	Ganzzahl	fakultativ; enum: [0, 1, 2, 3, 4]
limit	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 20; mindestens: 1; höchstens: 1000

const result = await host.mcp("chembl", "compound_search", {"name": "aspirin", "limit": 5})

drug_search

Suchen Sie zugelassene Medikamente und klinische Kandidaten nach therapeutischer Indikation (EFO-Begriff, Teilübereinstimmung). Verbindet drug_indication-Zeilen zu unterschiedlichen Muttermolekülen, dann zu Moleküldatensätzen und Entnahme-/Black-Box-Warnungen. only_approved beschränkt sich auf die Phase 4. Optionale Postfilter molecule_chembl_id, drug_name (Preferred-Name-Substring) und max_phase (>=) verengen den verbundenen Satz. Verwenden Sie compound_search für Name/ID/Struktur-Lookups.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
indication	Schnurschnur	erforderlich
drug_name	Schnurschnur	fakultativ
molecule_chembl_id	Schnurschnur	fakultativ
max_phase	Ganzzahl	fakultativ; enum: [0, 1, 2, 3, 4]
only_approved	Boolean	fakultativ; Standard: falsch
limit	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 20; mindestens: 1; höchstens: 1000

const result = await host.mcp("chembl", "drug_search", {"indication": "hypertension", "only_approved": true, "limit": 10})

get_admet

Retrieve ChEMBL berechnete molekulare Eigenschaften für die Arzneimittelähnlichkeit / ADMET-Bewertung eines Moleküls (ALogP, Molekulargewicht, PSA, HBA / HBD, drehbare Bindungen, aromatische Ringe, schwere Atome, Regel-of-5-Verstöße, Regel-of-3-Pass, QED, Molekularformel). Diese werden aus der Struktur berechnet, nicht aus experimentellen Messungen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
molecule_chembl_id	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("chembl", "get_admet", {"molecule_chembl_id": "CHEMBL25"})

get_bioactivity

ChEMBL-Bioaktivitätsmessungen (IC50, Ki, Kd, EC50, ...) für Verbindungen-Ziel-Wechselwirkungen abrufen. Filtern nach molecule_chembl_id und/oder target_chembl_id, activity_type (standard_type), einem pChEMBL-Boden (min_pchembl), einem standard_value-Bereich (min_value/max_value) und Einheit (standard_units). Gibt eine von activity_id bestellte Seite mit einer höchstpotenten Zusammenfassung zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
molecule_chembl_id	Schnurschnur	fakultativ
target_chembl_id	Schnurschnur	fakultativ
activity_type	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["IC50", "EC50", "Ki", "Kd", "AC50", "GI50", "ED50", "Potency"]
min_pchembl	Nummer	fakultativ; mindestens: 0; höchstens: 14
min_value	Nummer	fakultativ
max_value	Nummer	fakultativ
unit	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["nM", "uM", "mM", "pM", "M"]
limit	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 20; mindestens: 1; höchstens: 1000

const result = await host.mcp("chembl", "get_bioactivity", {"molecule_chembl_id": "CHEMBL25", "activity_type": "IC50", "limit": 10})

get_mechanism

Retrieve ChEMBL-Mechanismus-of-Action-Datensätze für zugelassene Medikamente und klinische Kandidaten. Filtern nach molecule_chembl_id, target_chembl_id und/oder action_type. Wenn eine Molekül-ID nichts liefert, versucht gegen das Muttermolekül so Salz-Form-IDs zu lösen. Gibt eine von mec_id bestellte Seite mit einer Zusammenfassung des Aktionstyps zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
molecule_chembl_id	Schnurschnur	fakultativ
target_chembl_id	Schnurschnur	fakultativ
action_type	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["INHIBITOR", "AGONIST", "ANTAGONIST", "BLOCKER", "MODULATOR", "OPENER", "ACTIVATOR", "POSITIVE ALLOSTERIC MODULATOR", "NEGATIVE ALLOSTERIC MODULATOR", "PARTIAL AGONIST", "INVERSE AGONIST"]
limit	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 20; mindestens: 1; höchstens: 1000

const result = await host.mcp("chembl", "get_mechanism", {"molecule_chembl_id": "CHEMBL25"})

target_search

Suche nach biologischen ChEMBL-Zielen (Proteine, Komplexe, Familien, Organismen). Filtern nach target_chembl_id, gene_symbol (genaue Komponenten-Synonym-Match), target_name (Preferred-Name-Substring), Organismus (Substring) und/oder target_type. Jedes Ergebnis trägt seine Komponenten mit UniProt-Zugängen, einem gene_symbol und begrenzten Querverweislisten.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
target_name	Schnurschnur	fakultativ
gene_symbol	Schnurschnur	fakultativ
target_chembl_id	Schnurschnur	fakultativ
organism	Schnurschnur	fakultativ
target_type	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["SINGLE PROTEIN", "PROTEIN COMPLEX", "PROTEIN FAMILY", "ORGANISM", "TISSUE", "CELL-LINE", "NUCLEIC-ACID", "SUBCELLULAR"]
limit	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 20; mindestens: 1; höchstens: 1000

const result = await host.mcp("chembl", "target_search", {"gene_symbol": "EGFR", "organism": "Homo sapiens", "limit": 5})

bioRxiv

Operationen und Parameter anzeigen

get_categories

Liste alle 27 bioRxiv Themenkategorien und ihre API-kompatiblen Slugs (z.B.) "Krebsbiologie" -> "cancer_biology"). Verwenden Sie vor search_preprints, um gültige Kategoriewerte zu ermitteln.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
—	Objekt	Keine Felder; Ein leeres Objekt passieren.

const result = await host.mcp("biorxiv", "get_categories", {})

search_preprints

Suche bioRxiv/medRxiv Preprints nach Datum und (optional) Kategorie. Verwenden Sie genau EINE Suchmethode: date_from + date_to, recent_days (letzte N Tage) oder recent_count (letzte N innerhalb eines 90-Tagesfensters); ohne, die letzten 60 Tage. Es gibt keine Keyword/Textsuche. Cursor Paginate. Gibt DOI, Titel, Autoren, Datum, Kategorie, Version und eine 200-Char-Abstract-Vorschau zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
server	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "biorxiv"; enum: ["biorxiv", "medrxiv"]
category	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["Verhalten und Kognition von Tieren", "Biochemie", "Bioengineering", "Bioinformatik", "Biophysik", "Krebsbiologie", "Zellbiologie", "Klinische Prüfungen", "Entwicklungsbiologie", "Ökologie", "Epidemiologie", "Evolutionsbiologie", "Genetik", "Genomik", "Immunologie", "Mikrobiologie", "Molekularbiologie", "Neurowissenschaften", "Paläontologie", "Pathologie", "Pharmakologie und Toxikologie", "Physiologie", "Pflanzenbiologie", "Wissenschaftliche Kommunikation und Bildung", "Synthetische Biologie", "Systembiologie", "Zoologie"]
date_from	Schnurschnur	fakultativ
date_to	Schnurschnur	fakultativ
recent_days	Ganzzahl	fakultativ; mindestens: 1
recent_count	Ganzzahl	fakultativ; mindestens: 1
limit	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 10; mindestens: 1; höchstens: 100
cursor	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 0; mindestens: 0

const result = await host.mcp("biorxiv", "search_preprints", {"recent_days": 30, "category": "neuroscience", "limit": 20})

get_preprint

Erhalten Sie vollständige Metadaten für einen Vordruck von DOI (Blatt " 10.1101/...") oder eine vollständige https://doi.org/ URL. Verwendet die neueste Version. Gibt Titel, Autoren, entsprechenden Autor + Institution, vollständige Abstract, Kategorie, Lizenz, Version, JATS XML, Finanzierung, veröffentlichte Zeitschrift DOI (falls verknüpft), PDF und Web-URLs und Versionszahl zurück. Preprints werden nicht peer-reviewed.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
doi	Schnurschnur	fakultativ
server	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "biorxiv"; enum: ["biorxiv", "medrxiv"]

const result = await host.mcp("biorxiv", "get_preprint", {"doi": "10.1101/339747"})

search_published_preprints

Finden Sie Preprints, die später in Peer-Review-Zeitschriften veröffentlicht wurden (Preprint ->) Journal-Artikel-Links. Gleiche ONE-OF Suchmethoden wie search_preprints (date_from + date_to / recent_days / recent_count). include_details=false gibt eine kompakte Zusammenfassung zurück. Herausgeberfilter nach Zeitschrift DOI Präfix (z.B. "10.1038" für Nature) über die bioRxiv-only /publisher Route.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
server	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "biorxiv"; enum: ["biorxiv", "medrxiv"]
publisher	Schnurschnur	fakultativ
include_details	Boolean	fakultativ; Standard: true
date_from	Schnurschnur	fakultativ
date_to	Schnurschnur	fakultativ
recent_days	Ganzzahl	fakultativ; mindestens: 1
recent_count	Ganzzahl	fakultativ; mindestens: 1
limit	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 10; mindestens: 1; höchstens: 100
cursor	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 0; mindestens: 0

const result = await host.mcp("biorxiv", "search_published_preprints", {"publisher": "10.1038", "date_from": "2024-01-01", "date_to": "2024-01-05", "limit": 10})

search_by_funder

Finden Sie Preprints, die einen Funder bestätigen, identifiziert durch ROR-ID (9-char, z.B. " 021nxhr62" für NIH; Eine vollständige https://ror.org/ URL wird ebenfalls akzeptiert. Erfordert eine explizite date_from + date_to; Funder-Metadaten beginnen mit 2025-04-10. Filter für die fakultative Kategorie. Cursor Paginate. Gleiche kompakte Ergebnisform wie search_preprints.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
funder_ror_id	Schnurschnur	fakultativ
date_from	Schnurschnur	fakultativ
date_to	Schnurschnur	fakultativ
server	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "biorxiv"; enum: ["biorxiv", "medrxiv"]
category	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["Verhalten und Kognition von Tieren", "Biochemie", "Bioengineering", "Bioinformatik", "Biophysik", "Krebsbiologie", "Zellbiologie", "Klinische Prüfungen", "Entwicklungsbiologie", "Ökologie", "Epidemiologie", "Evolutionsbiologie", "Genetik", "Genomik", "Immunologie", "Mikrobiologie", "Molekularbiologie", "Neurowissenschaften", "Paläontologie", "Pathologie", "Pharmakologie und Toxikologie", "Physiologie", "Pflanzenbiologie", "Wissenschaftliche Kommunikation und Bildung", "Synthetische Biologie", "Systembiologie", "Zoologie"]
limit	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 10; mindestens: 1; höchstens: 100
cursor	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 0; mindestens: 0

const result = await host.mcp("biorxiv", "search_by_funder", {"funder_ror_id": "021nxhr62", "date_from": "2025-04-10", "date_to": "2025-05-10", "limit": 10})

get_content_statistics

BioRxiv-Einreichungsstatistiken über die gesamte Historie — neue vs. revidierte Papierzählungen pro Periode, mit laufenden kumulativen Gesamtsummen. Intervall ist "monthly" (Standard) oder "yearly".

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
interval	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "monthly"; enum: ["monthly", "yearly"]

const result = await host.mcp("biorxiv", "get_content_statistics", {"interval": "yearly"})

get_usage_statistics

bioRxiv Nutzungs-/Engagement-Statistiken über den gesamten Verlauf — abstrakte Ansichten, Volltextansichten und PDF Downloads pro Periode, mit kumulativen Gesamtsummen. Intervall ist "monthly" (Standard) oder "yearly".

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
interval	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "monthly"; enum: ["monthly", "yearly"]

const result = await host.mcp("biorxiv", "get_usage_statistics", {"interval": "yearly"})

Arzneimittelregulierung

Operationen und Parameter anzeigen

search_drug_applications

Search Drugs@FDA-Anwendungen (NDA/ANDA/BLA) durch eine beliebige Kombination von exakten Phrasenfiltern (Marke, Generika, active_ingredient, Sponsor, marketing_status, dosage_form, Route, pharm_class). Generische und pharm_class Abfrage der harmonisierten openfda-Block (abwesend auf ältere Anwendungen, so leise übersprungen dort). Eine breite Suche gibt das erste max_records mit dem true total und truncated=true zurück; Seite über ~ 26,000-Datensätze hinaus, eng mit submission_date_from/to.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
brand	Schnurschnur	fakultativ
generic	Schnurschnur	fakultativ
active_ingredient	Schnurschnur	fakultativ
sponsor	Schnurschnur	fakultativ
marketing_status	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["Prescription", "Over-the-counter", "Discontinued", "None (Vorläufige Genehmigung)"]
dosage_form	Schnurschnur	fakultativ
route	Schnurschnur	fakultativ
pharm_class	Schnurschnur	fakultativ
pharm_class_type	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["epc", "moa", "cs", "pe"]
search_type	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "and"; enum: ["and", "or"]
submission_date_from	Schnurschnur	fakultativ
submission_date_to	Schnurschnur	fakultativ
raw_search	Schnurschnur	fakultativ
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "search_drug_applications", {"generic": "ATORVASTATIN CALCIUM", "marketing_status": "Prescription", "max_records": 25})

get_drug_application

Holen Sie sich einen Drugs@FDA-Antrag nach seiner Nummer (z.B.) "NDA020702", "ANDA076543", "BLA125514". Gibt den vollständigen Datensatz zurück - Sponsor, Produkte (Marke, Wirkstoffe + Stärken, Darreichungsform, Route, Marketingstatus, TE-Code), vollständige Einreichungshistorie und harmonisierte OpenFDA-Felder, wenn vorhanden.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
application_number	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "get_drug_application", {"application_number": "NDA020702"})

count_drug_applications

Aggregate Drugs@FDA Bucket zählt über ein Feld, optional eingeengt durch die gleichen Filter wie search_drug_applications. count_field akzeptiert freundliche Namen (sponsor_name, application_number, dosage_form, Route, marketing_status, te_code, pharm_class_epc/moa/cs/pe) oder einen rohen openFDA-Feldpfad (fügen Sie .exact yourself für analysierte Felder an).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
count_field	Schnurschnur	erforderlich
brand	Schnurschnur	fakultativ
generic	Schnurschnur	fakultativ
active_ingredient	Schnurschnur	fakultativ
sponsor	Schnurschnur	fakultativ
marketing_status	Schnurschnur	fakultativ
dosage_form	Schnurschnur	fakultativ
route	Schnurschnur	fakultativ
pharm_class	Schnurschnur	fakultativ
pharm_class_type	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["epc", "moa", "cs", "pe"]
search_type	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "and"; enum: ["and", "or"]
submission_date_from	Schnurschnur	fakultativ
submission_date_to	Schnurschnur	fakultativ
raw_search	Schnurschnur	fakultativ
max_buckets	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "count_drug_applications", {"count_field": "marketing_status"})

get_drug_statistics

Drugs@FDA-Statistiken auf Corpus-Ebene in einem Aufruf - Gesamtanträge, Marketing-Status-Split, Top-Dosierungsformen und -routen (mit unterschiedlichen Zählungen) und Top-Sponsoren nach Anwendungszahl.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
—	Objekt	Keine Felder; Ein leeres Objekt passieren.

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "get_drug_statistics", {})

list_pharmacologic_classes

Aufzählen der pharmakologischen Klassen mit ihren Anwendungszählungen, gezählt über die harmonisierte openfda.pharm_class_<type> Block. Counts reflektieren nur Anwendungen, die diesen Block tragen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
class_type	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "epc"; enum: ["epc", "moa", "cs", "pe"]
max_buckets	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "list_pharmacologic_classes", {"class_type": "epc", "max_buckets": 50})

get_generic_equivalents

Finden Sie generische Äquivalente eines Markenarzneimittels: Lösen Sie die Marke in ihre Referenzanwendung(en), extrahieren Sie den genauen Namenssatz/die Namen für aktive Inhaltsstoffe und geben Sie dann jede Drugs@FDA-Anwendung mit einem Produkt zurück, dessen Satz für aktive Inhaltsstoffe übereinstimmt (einschließlich TE-Codes und Marketingstatus).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
brand	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "get_generic_equivalents", {"brand": "Lipitor"})

search_drug_labels

Retrieve FDA Drug Product Labels (SPL) nach Inhaltsstoff / Name / Route mit gezielten Abschnitt Extraktion. Filter (active_ingredient, generic_name, brand_name, Route, product_type) treffen auf den openfda-Labelblock; Setzen Sie genau, um die nicht analysierten .exact Varianten abzufragen. Übergeben Sie Abschnitte, um rohe openFDA-Labelabschnitte anstelle des standardmäßig strukturierten Datensatzes zu extrahieren. raw_search schließt sich gegenseitig mit den abgebildeten Filtern aus.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
active_ingredient	Schnurschnur	fakultativ
generic_name	Schnurschnur	fakultativ
brand_name	Schnurschnur	fakultativ
route	Schnurschnur	fakultativ
product_type	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["HUMAN PRESCRIPTION DRUG", "HUMAN OTC DRUG"]
exact	Boolean	fakultativ; Standard: falsch
raw_search	Schnurschnur	fakultativ
sections	String-Array	fakultativ
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 25

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "search_drug_labels", {"brand_name": "Tylenol", "max_records": 5})

Humangenetik

Operationen und Parameter anzeigen

gwas_associations_for_variant

GWAS-Katalogverbände berichteten für eine Variante (rsID), die wichtigste zuerst. Args: rs_id (dbSNP rsID z.B. rs7412 APOE oder rs699 AGT; muss die aktuelle rsID von catalog' sein — Merged/Rentner-IDs können anstelle eines Fehlers Nullzeilen zurückgeben; max_records (Ausgangsobergrenze Standard 500); Trait-Hub-Varianten können 1000+-Assoziationen tragen; Zeilen werden vom Server nach aufsteigendem p-Wert sortiert, so dass ein gedeckeltes Ergebnis das obere Signalpräfix ist. Rückgabe {rs_id, api_total, zurückgegeben, abgeschnitten, Assoziationen}. api_total ist der Katalog's eigene Summe; gekürzte Flaggen ein gedeckelter Fetch. Jede Assoziationszeile: {association_id, p_value, pvalue_mantissa, pvalue_exponent, pvalue_description, or_value, beta, ci_lower, ci_upper, range, risk_frequency, snp_effect_alleles, rs_ids, locations, mapped_genes, efo_traits:[{efo_id, efo_trait}], bg_efo_traits, reported_trait, multi_snp_haplotype, snp_interaction, study_accession_id, pubmed_id, first_author}. or_value und Beta schließen sich pro Zeile gegenseitig aus (binär vs. quantitativ); p_Wert von 0.0 bedeutet p < ~1e-308 (verwenden Sie Mantissa / Exponent).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
rs_id	Schnurschnur	erforderlich
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 500

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_associations_for_variant", {"rs_id": "rs7412", "max_records": 100})

gwas_associations_for_gene

GWAS-Katalog-Assoziationen, deren Varianten zu einem Gen MAPPED sind (catalog's Ensembl Pipeline-Mapping, nicht von Autoren berichtet), am wichtigsten zuerst. Args: gene_symbol (HGNC-Symbol, exakte Übereinstimmung, z.B. PCSK9, APOE; case-sensitive upstream — kanonische Großbuchstaben passieren; intergene Varianten zu flankierenden Genen abbilden, so dass sich Reihen außerhalb des Genkörpers befinden können; max_records (Cap Default 500) Server-sortiert nach p-Wert aufsteigend. Returns {gene_symbol, api_total, zurückgegeben, abgeschnitten, Assoziationen} mit der gleichen Zeilenform wie gwas_associations_for_variant. Ein nicht vorhandenes Symbol gibt api_total=0 zurück, keinen Fehler.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene_symbol	Schnurschnur	erforderlich
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 500

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_associations_for_gene", {"gene_symbol": "PCSK9", "max_records": 100})

gwas_associations_for_trait

GWAS-Katalogverbände kommentierten ein EFO-Merkmal, das wichtigste zuerst. Args: efo_id (Ontologie-Begriff Kurzform, wie er vom Katalog verwendet wird, z.B. MONDO_0005010, EFO_0004340, HP_0003124; Der Katalog migrierte viele historische EFO-IDs zu MONDO/HP — lösen Sie zuerst aktuelle IDs mit gwas_search_traits auf; Pass genau eine von efo_id/efo_trait; efo_trait (genaue Eigenschaft LABEL Alternative); max_records (Cap Default 500) Zeilen p-Wert aufsteigend. Returns {efo_id|efo_trait, api_total, zurückgegeben, abgeschnitten, Assoziationen} mit der gleichen Zeilenform wie gwas_associations_for_variant. Eine unbekannte ID/Label gibt api_total=0 zurück, keinen Fehler.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
efo_id	Schnurschnur	fakultativ
efo_trait	Schnurschnur	fakultativ
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 500

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_associations_for_trait", {"efo_id": "MONDO_0005010", "max_records": 100})

gwas_search_traits

Suchen Sie nach GWAS Catalog EFO-Eigenschaftsanmerkungen nach Label-Substring - dem Einstiegspunkt für die Auflösung eines Krankheits- / Phänotypnamens in die Ontologie-IDs, die gwas_associations_for_trait / gwas_search_studies einnehmen. Args: Abfrage (case-insensitive Substring des Trait Labels, z.B. "coronary" Übereinstimmungen koronare Herzkrankheit MONDO_0005010 usw.; die Katalogmischungen EFO, MONDO, HP und OBA-IDs — don't nehmen ein Präfix EFO_ an; max_records (Cap Default 500). Returns {query, api_total, returned, abgeschnitten, efo_traits}; jede Zeile {efo_id, efo_trait, uri} nach Etikett sortiert. Count-verifiziert gegen den Katalog's eigenen Gesamt wenn nicht gedeckelt.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 500

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_search_traits", {"query": "coronary", "max_records": 50})

gwas_search_studies

Durchsuchen Sie GWAS-Katalogstudien nach Merkmalsannotation oder Veröffentlichung. Args: efo_id (ontologische Kurzform, z.B. MONDO_0005010, über gwas_search_traits auflösen; Filter kombinieren UND — in der Regel passieren eins; efo_trait (exakte Merkmalskennzeichnung Alternative); pubmed_id (PubMed ID der Studie's Publikation, z.B. 38714703); max_records (Cap Default 500). Returns {filters, api_total, returned, abgeschnitten, studies}; jede Studienzeile {accession_id, disease_trait, efo_traits, bg_efo_traits, pubmed_id, initial_sample_size, replication_sample_size, discovery_ancestry, replication_ancestry, genotyping_technologies, Plattformen, Kohorte, full_summary_stats_available, unterstellt, gxe, gxg}. Count-verifiziert gegen den Katalog insgesamt, wenn nicht gedeckelt. Mindestens ein Filter ist erforderlich (der ungefilterte Katalog ist ~ 90k Studien).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
efo_id	Schnurschnur	fakultativ
efo_trait	Schnurschnur	fakultativ
pubmed_id	Schnurschnur	fakultativ
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 500

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_search_studies", {"efo_id": "MONDO_0005010", "max_records": 50})

gwas_get_study

Holen Sie sich eine GWAS-Katalogstudie durch ihren GCST-Beitritt. Args: accession_id (Studienanschluß, z.B. GCST90841394; in jeder Assoziationszeile als study_accession_id und in den Studiensuchergebnissen aufgeführt. Returns {found, accession_id, study} wobei die Studie dieselbe Zeilenform wie gwas_search_studies hat (Null, wenn der Beitritt unbekannt ist).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accession_id	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_get_study", {"accession_id": "GCST90841394"})

gwas_get_variant

Holen Sie sich einen GWAS-Katalog-Variantendatensatz (Position, kartierte Gene, Folge) durch rsID - leichter als das Ziehen seiner Assoziationen. Args: rs_id (dbSNP rsID z.B. rs7412. Gibt {found, rs_id, Variante} zurück; Eine Variante ist {rs_id, fusioniert, functional_class, most_severe_consequence, Allele (z.B. "C/T (vorwärts)", mapped_genes, Standorte:[{Chromosom, Position, Region}], last_update_date} - Positionen GRCh38 - oder null, wenn die rsID nicht im Katalog enthalten ist. merged=1 bedeutet, dass die rsID stromaufwärts zu einem anderen Datensatz zusammengeführt wurde.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
rs_id	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_get_variant", {"rs_id": "rs7412"})

eqtl_list_datasets

Liste der eQTL-Katalogdatensätze (ein Datensatz = eine Studie x Gewebe-/Zelltyp x Quantifizierungsmethode). Args: study_label (genauer Studienname, z.B. GTEx, Alasoo_2018, BLUEPRINT tissue_label (genaue Gewebe/Zell-Typ-Etikette, z.B. Leber, Makrophagen, LCL — Kleinbuchstaben im Katalog; quant_method (ge = Genexpression, Exon, tx, txrev, Microarray, Blattschneider, Aptamer = Plasmaprotein); für konventionelle Gen-Level-eQTLs ge verwenden; max_records (Cap Default 1000) Der vollständige ungefilterte Katalog ist ~ 760 Datensätze. Gibt {filters zurück, zurückgegeben, abgeschnitten, datasets} sortiert nach dataset_id; {dataset_id (QTD...), study_id (QTS...), study_label, sample_group, tissue_id, tissue_label, condition_label, quant_method, sample_size}. Der API veröffentlicht keine Gesamtzählung; truncated=false beweist, dass die Auflistung vollständig ist.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
study_label	Schnurschnur	fakultativ
tissue_label	Schnurschnur	fakultativ
quant_method	Schnurschnur	fakultativ
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 1000

const result = await host.mcp("human-genetics", "eqtl_list_datasets", {"study_label": "Alasoo_2018", "quant_method": "ge"})

eqtl_associations

Molekular-QTL-Assoziationszeilen aus einem eQTL-Katalogdatensatz, gefiltert nach Gen, Variante oder Region. Args: dataset_id (QTD-Zugang aus eqtl_list_datasets, z.B. QTD000266; gene_id (unversionierte Ensembl-Gen-ID z.B.) ENSG00000130203 APOE; mindestens eines von gene_id/Rsid/Variante/pos erforderlich ist; rsid (dbSNP rsID); Variante (eQTL Catalogue variant string chr19_44908822_C_T, chr-präfixiertes Unterstrich GRCh38); Pos (genomisches Fensterchromosom:Start-Ende GRCh38 no chr Präfix, z.B. 19:44900000-44920000); nlog10p_min (significance floor: only rows with -log10(p) >= this, applied upstream); max_records (Cap Default 1000 = eine Seite). Rückgabe {dataset_id, Filter, zurückgeführt, abgeschnitten, Assoziationen}; jede Zeile {molecular_trait_id, gene_id, Variante, rsid, Chromosom, Position, ref, alt, Typ, beta, se, pvalue, nlog10p, maf, ac, an, r2, median_tpm}. Zeilen umfassen NUR das cis-Fenster des getesteten Datensatzes (±1 Mb jedes Gens); leer bedeutet "nicht getestet / nicht vorhanden". Es wird keine Gesamtzählung veröffentlicht: truncated=false beweist Erschöpfung, truncated=true bedeutet, dass die Kappe getroffen wurde.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
dataset_id	Schnurschnur	erforderlich
gene_id	Schnurschnur	fakultativ
rsid	Schnurschnur	fakultativ
variant	Schnurschnur	fakultativ
pos	Schnurschnur	fakultativ
nlog10p_min	Nummer	fakultativ
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 1000

const result = await host.mcp("human-genetics", "eqtl_associations", {"dataset_id": "QTD000266", "gene_id": "ENSG00000130203", "nlog10p_min": 2})

phewas_instances

Listen Sie die öffentlichen PheWeb PheWAS-Portale auf, die dieser Server abfragen kann, mit Genomaufbau und Fähigkeitsregistrierung. Gibt {instances:{key:{label, base_url, genome_build, capabilities, notes}}} zurück. Fähigkeiten benennen die Endpunkte, die jede Instanz exponiert: Variante (phewas_variant), Gen (phewas_finngen_gene), Phänotypen (phewas_list_phenotypes), Autovervollständigung (phewas_search_phenotypes). HINWEIS auf die Build-Split: FinnGen R12-Varianten-IDs sind GRCh38; BioBank Japan (pheweb.jp) ist GRCh37/hg19 — Liftover-Koordinaten vor dem Querabfragen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
—	Objekt	Keine Felder; Ein leeres Objekt passieren.

const result = await host.mcp("human-genetics", "phewas_instances", {})

phewas_variant

PheWAS für eine Variante: seine Assoziation Statistiken gegen jeden Phänotyp in einer Biobank PheWeb-Portal, am wichtigsten zuerst. Args: Instanz (finngen FinnGen R12 GRCh38 oder bbj BioBank Japan GRCh37); Variantenkoords MÜSSEN auf dem instanz's-Build sein; Variante (chrom-pos-ref-alt, :/_ Separatoren und chr-Präfix toleriert, z.B. 19-44908822-C-T APOE rs7412 GRCh38/finngen oder 1-55505647-G-T PCSK9 rs11591147 GRCh37/bbj; max_phenos (Cap Default 200) FinnGen gibt ~2470 Zeilen zurück; sortiert nach p-Wert aufsteigend vor dem Capping. Returns {instance, genome_build, Variante, variant_meta, total, returned, truncated, phenotypes}; variant_meta {chrom, pos, ref, alt, rsids, nearest_genes, gnomad (nur FinnGen)}. Jede Phänotypzeile {phenocode, Phenostring, Kategorie, pval, mlogp, beta, sebeta, af|maf, maf_case, maf_control, n_cases, n_controls, n_samples} (unveröffentlichte Felder null); BBJ-Zeilen haben af, FinnGen-Zeilen haben maf-Triplets + mlogp. Unbekannte Varianten werfen einen nicht gefundenen Fehler auf.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
instance	Schnurschnur	erforderlich; enum: ["finngen", "bbj"]
variant	Schnurschnur	erforderlich
max_phenos	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 200

const result = await host.mcp("human-genetics", "phewas_variant", {"instance": "finngen", "variant": "19-44908822-C-T", "max_phenos": 50})

phewas_finngen_gene

Gen-Level PheWAS aus FinnGen R12: für jeden Krankheitsendpunkt die am besten assoziierte Variante in der Genregion, am wichtigsten zuerst. Args: gene_symbol (HGNC Symbol z.B.) PCSK9, APOE; unbekannte Symbole einen nicht gefundenen Fehler verursachen; max_phenos (Cap Default 200) FinnGen hat ~2470-Endpunkte, je eine Zeile; sortiert nach p-Wert aufsteigend vor dem Capping. {instance:"finngen", genome_build:"GRCh38", gene_symbol, total, returned, truncated, phenotypes}; jede Zeile ist die phewas_variant Zeilenform plus Variante:{chrom, pos, ref, alt, varid, rsids} — die Top-Variante für diesen Endpunkt in dieser Gen's-Region (Region != Genkörper); PheWeb Pads Gengrenzen. Die meisten Zeilen sind Null-Ergebnisse (pval)~1) — die pro-Endpunkt-BEST-Variante wird immer noch gemeldet; Filtern Sie nach Pval selbst für signifikante Hits.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene_symbol	Schnurschnur	erforderlich
max_phenos	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 200

const result = await host.mcp("human-genetics", "phewas_finngen_gene", {"gene_symbol": "PCSK9", "max_phenos": 50})

phewas_list_phenotypes

Vollständiger Phänotyp-Katalog (Krankheitsendpunkt) einer PheWeb-Instanz mit Fall- / Kontrollzählungen. Args: Instanz (derzeit setzt nur Finngen diesen Endpunkt frei); BBJ nicht — verwenden Sie phewas_search_phenotypes dort; max_records (Cap Default 3000 >) FinnGen's ~2470 Endpunkte, so dass der Standard den kompletten Katalog zurückgibt. Returns {instance, total, returned, abgeschnitten, Phänotypen} nach Phenocode sortiert; jede Zeile {phenocode (z.B. "T2D"), Phenostring, Kategorie, num_cases, num_controls, num_gw_significant (Anzahl der genomweit signifikanten Loci für diesen Endpunkt)}.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
instance	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "finngen"; enum: ["finngen"]
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 3000

const result = await host.mcp("human-genetics", "phewas_list_phenotypes", {"instance": "finngen", "max_records": 3000})

phewas_search_phenotypes

Durchsuchen Sie einen PheWeb-Instanz's-Phänotypen (und Entitäten) nach Namen - der Einstiegspunkt für die Auflösung eines Krankheitsnamens in einen Phenocode. Args: Abfrage (Freitext-Phänotypabfrage z.B. "diabetes", "asthma"; übereinstimmende Phänotypnamen/-codes; Einige Instanzen stimmen auch mit Gennamen und rsIDs überein; Instanz (finngen default oder bbj — beide exponieren autocomplete); max_records (Cap Default 500) Autocomplete-Antworten sind kurze Listen, selten gedeckelt. Returns {instance, Query, total, returned, truncated, matches}; jede Übereinstimmung {display, phenocode, url}. Verwenden Sie den Phenocode mit phewas_list_phenotypes-Zeilen oder die Instanz-Website; BBJ Display Strings betten den Code in Klammern ein.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
instance	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "finngen"; enum: ["finngen", "bbj"]
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 500

const result = await host.mcp("human-genetics", "phewas_search_phenotypes", {"query": "diabetes", "instance": "finngen"})

Ausdruck

Operationen und Parameter anzeigen

gtex_tissue_sites

Listen Sie alle Gewebestellen mit Metadaten für eine angeheftete GTEx-Veröffentlichung auf (54 in gtex_v8): Probenzahl, eGene/sGene-Zahl, Farbcodes und UBERON-Ontologie-IDs.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
dataset_id	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_tissue_sites", {"dataset_id": "gtex_v8"})

gtex_dataset_info

Listen Sie alle GTEx-Dataset-Releases mit Metadaten auf: datasetId, GENCODE-Version, Genomaufbau, dbSNP-Bau und Proben-/Subjekt-/Gewebezahl.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
dataset_id	Schnurschnur	fakultativ
organization_name	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("expression", "gtex_dataset_info", {})

gtex_sample_info

Sample- und Donor-Metadaten für eine angeheftete GTEx-Freigabe, optional gefiltert nach tissue_site_detail_id, data_type (z.B. RNASEQ, WGS oder subject_id. Seiten- und zählverifiziert; ein ungefilterter Anruf entspricht Zehntausenden von Samples, also filtern oder setzen Sie max_samples.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
tissue_site_detail_id	Schnurschnur	fakultativ
data_type	Schnurschnur	fakultativ
subject_id	Schnurschnur	fakultativ
max_samples	Ganzzahl	fakultativ
dataset_id	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_sample_info", {"tissue_site_detail_id": "Liver", "data_type": "RNASEQ", "max_samples": 100})

gtex_resolve_genes

Lösen Sie Gensymbole oder unversionierte Ensembl-IDs auf versionierte GENCODE-IDs für eine angeheftete Freisetzung, z.B. GAPDH -> ENSG00000111640.14. Füttern Sie die IDs an die Ausdruck / eQTL-Tools.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
genes	String-Array	erforderlich
dataset_id	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_resolve_genes", {"genes": ["GAPDH", "BRCA2"]})

gtex_median_expression

Mediane Genexpression (TPM) für eine oder mehrere VERSIONIERTE GENCODE-IDs über Gewebe hinweg (Gewebe für alle weglassen). Seiten- und zählverifizierte Zeilen (Gen, Gewebe).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gencode_ids	String-Array	erforderlich
tissue_site_detail_ids	String-Array	fakultativ
dataset_id	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_median_expression", {"gencode_ids": ["ENSG00000111640.14"]})

gtex_expression_summary

Fassen Sie die Expression eines Gens in ALLEN Geweben zusammen, die nach dem absteigenden Median TPM geordnet sind. Akzeptiert ein Symbol oder eine Ensembl-ID und löst es automatisch zuerst in eine versionierte GENCODE-ID auf.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene	Schnurschnur	erforderlich
dataset_id	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_expression_summary", {"gene": "GAPDH"})

gtex_gene_expression

TPM-Arrays auf Probenebene (nicht aggregiert) für eine VERSIONED GENCODE-ID pro Gewebe (Gewebe für alle auslassen). Gibt das vollständige TPM-Array pro Stichprobe und n_samples für jedes Gewebe zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gencode_id	Schnurschnur	erforderlich
tissue_site_detail_ids	String-Array	fakultativ
dataset_id	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_gene_expression", {"gencode_id": "ENSG00000111640.14", "tissue_site_detail_ids": ["Whole_Blood"]})

gtex_top_expressed_genes

Top-n-Gene nach Median TPM in einem Gewebe unter Verwendung des API-Seitenrankings. filter_mt_gene (Standard true) löscht mitochondriale Gene aus dem Ranking.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
tissue_site_detail_id	Schnurschnur	erforderlich
n	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100
filter_mt_gene	Boolean	fakultativ; Standard: true
dataset_id	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_top_expressed_genes", {"tissue_site_detail_id": "Whole_Blood", "n": 20})

gtex_eqtl_genes

Alle eGene (Gene mit ≥ 1 signifikanten cis-eQTL) für ein Gewebe. Seite für Seite laufen und zählverifiziert (z.B.) Bauchspeicheldrüse gtex_v8 = 9,660. max_genes Caps, wie viele Zeilen zurückgegeben werden.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
tissue_site_detail_id	Schnurschnur	erforderlich
max_genes	Ganzzahl	fakultativ
dataset_id	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_eqtl_genes", {"tissue_site_detail_id": "Pancreas", "max_genes": 100})

gtex_single_tissue_eqtls

Signifikante Einzelgewebe-cis-eQTL-Assoziationen für ein Gen und/oder eine Variante (vorberechnet). Geben Sie gencode_id und/oder variant_id an. tissue_site_detail_id verengt sich optional. Paged und count-verified.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gencode_id	Schnurschnur	fakultativ
variant_id	Schnurschnur	fakultativ
tissue_site_detail_id	Schnurschnur	fakultativ
max_results	Ganzzahl	fakultativ
dataset_id	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_single_tissue_eqtls", {"gencode_id": "ENSG00000111640.14"})

gtex_multi_tissue_eqtls

Multi-Tissue cis-eQTL Meta-Analyse (METASOFT) für eine VERSIONED GENCODE ID. variant_id verengt sich optional auf eine Variante. Gibt pro Variante Zeilen mit pro Gewebe m-Werte, NES, p-Werte und SEs.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gencode_id	Schnurschnur	erforderlich
variant_id	Schnurschnur	fakultativ
dataset_id	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_multi_tissue_eqtls", {"gencode_id": "ENSG00000111640.14"})

gtex_calculate_eqtl

Berechnen Sie eine eQTL im laufenden Betrieb für jedes Gen-Varianten-Paar in einem Gewebe, einschließlich nicht signifikanter Paare. Gibt p-Wert, NES, t-Statistik, MAF und die Genotyp-/Expressionsarrays pro Stichprobe zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gencode_id	Schnurschnur	erforderlich
variant_id	Schnurschnur	erforderlich
tissue_site_detail_id	Schnurschnur	erforderlich
dataset_id	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_calculate_eqtl", {"gencode_id": "ENSG00000111640.14", "variant_id": "chr12_6452899_G_A_b38", "tissue_site_detail_id": "Whole_Blood"})

Protein-Annotation

Operationen und Parameter anzeigen

get_domain_architecture

Komplette InterPro-Domänenarchitektur für ein oder mehrere UniProt-Proteine (alle übereinstimmenden Einträge, Member-DB-Signaturen, Fragmentkoordinaten), wobei die Paginierung anhand der API-Zahl verifiziert wird.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accessions	String-Array	erforderlich

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_domain_architecture", {"accessions": ["P04637"]})

search_interpro_entries

Keyword-Suche über InterPro oder Mitglieder-Datenbankeinträge (Pfam, SMART, PROSITE, PANTHER, CDD), kompletter Cursorlauf, der mit der API-Anzahl verifiziert wurde.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	fakultativ
entry_type	Schnurschnur	fakultativ
source_db	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "interpro"
go_term	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("protein-annotation", "search_interpro_entries", {"query": "kinase", "source_db": "pfam"})

get_interpro_entry

Detaildatensatz für einen InterPro-Eintrag (IPRxxxxxxxx) oder eine Pfam-Familie (PFxxxxxxx) — Route, die durch das Beitrittspräfix gewählt wird.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accession	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_interpro_entry", {"accession": "IPR000719"})

search_pfam_clans

Keyword-Suche über Pfam-Clans (InterPro-Sets, Accessions CLxxxx).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("protein-annotation", "search_pfam_clans", {"query": "kinase"})

get_pfam_clan

Pfam Clan Details einschließlich der komplett sortierten Mitgliederfamilienliste.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
clan_accession	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_pfam_clan", {"clan_accession": "CL0016"})

get_pfam_family_proteins

Mitgliedsproteine einer Pfam-Familie (komplette Zählung verifizierter Spaziergang oder nur zählen). Verwenden Sie count_only für sehr große Familien.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
pfam_accession	Schnurschnur	erforderlich
reviewed_only	Boolean	fakultativ; Standard: falsch
tax_id	Ganzzahl	fakultativ
count_only	Boolean	fakultativ; Standard: falsch

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_pfam_family_proteins", {"pfam_accession": "PF00069", "count_only": true})

get_pfam_family_proteomes

Proteome mit Mitgliedern einer Pfam-Familie. count_only ist standardmäßig wahr - die Upstream-Proteom-Cursor-Paginierung ist für tiefe Spaziergänge defekt.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
pfam_accession	Schnurschnur	erforderlich
count_only	Boolean	fakultativ; Standard: true

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_pfam_family_proteomes", {"pfam_accession": "PF00069"})

get_protein_atlas_gene

Human Protein Atlas per-Gen-Datensatz (Freigabe 25.x): Gewebe/Subzellular/Pathologie/Blut/Gehirn-Expression und Antikörper-Info. Akzeptiert eine Ensembl-Gen-ID oder ein Gensymbol.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene	Schnurschnur	erforderlich
full	Boolean	fakultativ; Standard: falsch

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_protein_atlas_gene", {"gene": "TP53"})

search_protein_atlas

Spaltenselektierte Massensuche über den Human Protein Atlas (search_download).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
columns	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "g,gs,eg,gd,up,chr,chrp,scl"

const result = await host.mcp("protein-annotation", "search_protein_atlas", {"query": "kinase"})

map_string_ids

Zuordnung der Gensymbole/Aliasen zu STRING-Protein-Identifikatoren (v12.0). Jedes Eingabesymbol wird entweder abgebildet oder in unmapped aufgeführt - die beiden Partitionen der Eingabe.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
symbols	String-Array	erforderlich
species	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 9606

const result = await host.mcp("protein-annotation", "map_string_ids", {"symbols": ["TP53", "BRCA1", "EGFR"]})

get_string_network

STRING Protein-Protein-Interaktionsnetzwerk für eine Genliste (v12.0) bei einer Konfidenzschwelle. Kartensymbole zuerst (nicht zugeordnet gemeldet), dann ruft Knoten, Kanten, Zusammenfassung und Herkunft.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
symbols	String-Array	erforderlich
species	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 9606
required_score	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 700

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_string_network", {"symbols": ["TP53", "BRCA1", "EGFR"], "required_score": 700})

get_string_similarity_scores

Smith-Waterman Protein Ähnlichkeit Bitscores unter einem Gen-Set (STRING / Homologie). Sparse: Paare, die in den Daten von STRING' fehlen, werden nicht aufgeführt (Abwesenheit bedeutet keine aufgezeichnete Ähnlichkeit, nicht Null).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
symbols	String-Array	erforderlich
species	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 9606

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_string_similarity_scores", {"symbols": ["TP53", "MDM2", "MDM4"]})

get_string_best_similarity_hits

Bester Homologietreffer pro Inputprotein in einer Zielspezies (STRING /homology_best). target_species=null fragt nach dem besten Treffer für alle Arten.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
symbols	String-Array	erforderlich
species	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 9606
target_species	Ganzzahl	fakultativ

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_string_best_similarity_hits", {"symbols": ["TP53"], "target_species": 10090})

Krebsmodelle

Operationen und Parameter anzeigen

cbioportal_list_studies

cBioPortal-Krebsstudien, optional gefiltert nach einem Freitext-Schlüsselwort (Name/Beschreibung/Krebstyp) und/oder einer genauen Krebstyp-ID; Studienid, Name, Krebstyp, Referenzgenom, Zitat und Stichprobenzahl pro Datentyp.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
keyword	Schnurschnur	fakultativ
cancer_type_id	Schnurschnur	fakultativ
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 500

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_list_studies", {"keyword": "glioma"})

cbioportal_get_study

Erhalten Sie eine cBioPortal-Krebsstudie nach ID: Metadaten, Stichprobenzahlen pro Datentyp, wahre Proben- / Patientenzählungen (aus den Studiensammlungen, nicht aus dem Anzeigefeld) und ihre molekularen Profile.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
study_id	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_get_study", {"study_id": "msk_impact_2017"})

cbioportal_mutations_in_gene

Alle Mutationen eines Gens (HUGO-Symbol) in einer cBioPortal-Studie mit Rezidivaggregaten: Gesamtmutationen, mutierte Probenzahl, Mutationstyp- und Proteinveränderungsverteilungen sowie die häufigsten Proteinveränderungen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene_symbol	Schnurschnur	erforderlich
study_id	Schnurschnur	erforderlich
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_mutations_in_gene", {"gene_symbol": "IDH1", "study_id": "difg_msk_2023"})

cbioportal_mutation_frequency

Mutationshäufigkeit eines Gens in mehreren cBioPortal-Studien (1-12): mutierte Stichprobenfraktion der sequenzierten Kohorte pro Studie, die am häufigsten zuerst eingestuft wird.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene_symbol	Schnurschnur	erforderlich
study_ids	String-Array	erforderlich; minItems: 1; maxItems: 12

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_mutation_frequency", {"gene_symbol": "KRAS", "study_ids": ["msk_impact_2017", "difg_msk_2023"]})

cbioportal_cna_in_gene

Diskrete Kopienzahl-Veränderungen eines Gens in einer cBioPortal-Studie, gefiltert nach Ereignistyp (tiefe Deletion / Amplifikation standardmäßig), mit der vollständigen Veränderungsverteilung pro Stichprobe.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
gene_symbol	Schnurschnur	erforderlich
study_id	Schnurschnur	erforderlich
event_type	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "HOMDEL_AND_AMP"; enum: ["HOMDEL_AND_AMP", "HOMDEL", "AMP", "GAIN", "HETLOSS", "DIPLOID", "ALL"]
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_cna_in_gene", {"gene_symbol": "CDKN2A", "study_id": "msk_impact_2017"})

cbioportal_clinical_attributes

Klinische Attribute, die in einer cBioPortal-Studie (Felder auf Patienten- und Probenebene) definiert wurden, wobei die Überlebensendpunkte hervorgehoben werden und ob Daten zum Gesamtüberleben vorliegen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
study_id	Schnurschnur	erforderlich
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 200

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_clinical_attributes", {"study_id": "brca_tcga_pan_can_atlas_2018"})

RH

Operationen und Parameter anzeigen

get_family

Rfam-Familienmetadaten für einen Beitritt (RF00005) oder Familien-ID (tRNA) — beide auflösen. Abgeflachter Rekord plus der vollen Upstream-JSON in "raw".

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
family	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("rna", "get_family", {"family": "RF00005"})

get_seed_alignment

Seed Alignment einer Rfam-Familie in Stockholm (Standard, mit Konsensus-Sekundärstrukturlinie) oder Aligned Gaped FASTA.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
family	Schnurschnur	erforderlich
fmt	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "stockholm"; enum: ["stockholm", "fasta"]
max_bytes	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 400000

const result = await host.mcp("rna", "get_seed_alignment", {"family": "RF00162", "fmt": "stockholm"})

get_covariance_model

Höllisches Kovarianzmodell (CM-Datei) einer Rfam-Familie, direkt verwendbar mit cmsearch/cmscan, plus parsed Header-Felder.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
family	Schnurschnur	erforderlich
max_bytes	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 400000

const result = await host.mcp("rna", "get_covariance_model", {"family": "RF00162"})

get_tree

Samen phylogenetischer Baum einer Rfam-Familie (NHX / Newick-Text).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
family	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("rna", "get_tree", {"family": "RF00162"})

get_sequence_regions

Alle Vollregionstreffer einer Rfam-Familie über Sequenzdatenbanken hinweg (parsed TSV). Überprüfen Sie num_full über get_family zuerst — rfam.org 403s diese Route für sehr große Familien (z.B.) RF00005).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
family	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("rna", "get_sequence_regions", {"family": "RF00162"})

get_structure_mapping

Strukturkartierungen der PDB-Rückstandsebene einer Rfam-Familie, deterministisch sortiert.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
family	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("rna", "get_structure_mapping", {"family": "RF00162"})

accession_to_id

Konvertieren eines Rfam-Beitritts in seine Familien-ID (z.B.) RF00005 -> "tRNA".

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accession	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("rna", "accession_to_id", {"accession": "RF00005"})

id_to_accession

Konvertieren Sie eine Rfam-Familien-ID in ihren Beitritt (z.B.) "tRNA" -> RF00005).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
family_id	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("rna", "id_to_accession", {"family_id": "tRNA"})

search_sequence

Suchen Sie eine RNA-Sequenz über den offiziellen Rfam-Batch-Endpunkt. Behalten Sie die zurückgegebene Jobidentität während des Wartens; Eine unvollendete Antwort ist kein Null-Hit-Ergebnis. Überprüfen Sie die abgeschlossenen Übereinstimmungen und die Quellinformationen. Nach einer fehlgeschlagenen Antwort diagnostizieren oder nehmen Sie den bestehenden Job wieder auf, anstatt ihn wiederholt einzureichen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
sequence	Schnurschnur	erforderlich
max_wait_s	Nummer	fakultativ; Standard: 300
poll_interval_s	Nummer	fakultativ; Standard: 5

const result = await host.mcp("rna", "search_sequence", {"sequence": "GGUUCCGGGAAGGCAGCAGGUGGAAACCUGCCA"})

Omics-Archive

Operationen und Parameter anzeigen

arrayexpress_search_experiments

Search ArrayExpress funktionelle Genomik-Experimente (BioStudies) mit vollständigem, totalHits-verifiziertem Abruf; Filter (Abfrage, Organismus, study_type, Technologie, Release-Datumsbereich, zusätzliche Facetten) kombinieren sich mit AND.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	fakultativ
organism	Schnurschnur	fakultativ
study_type	Schnurschnur	fakultativ
technology	Schnurschnur	fakultativ
released_after	Schnurschnur	fakultativ
released_before	Schnurschnur	fakultativ
extra_facets	Objekt	fakultativ
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50

const result = await host.mcp("omics-archives", "arrayexpress_search_experiments", {"organism": "Homo sapiens", "study_type": "ChIP-seq", "max_records": 50})

arrayexpress_get_experiment

Holen Sie sich ein ArrayExpress-Experiment (BioStudies) als abgeflachte Analystenaufzeichnung - Studientyp, Organismen, Assay / Probenzahl, Designs / Faktoren, Autoren, Publikationen, Protokolle, Array-Designs und Dateizusammenfassung.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accession	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("omics-archives", "arrayexpress_get_experiment", {"accession": "E-MTAB-5061"})

arrayexpress_get_experiment_files

Listen Sie jede Datei eines ArrayExpress-Experiments (Name, Größe, Typ, Format, Beschreibung) mit Download-URLs sowie die Anzahl der /info-Endpunktdateien auf, die zum Vergleich nebenbeigetragen werden.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accession	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("omics-archives", "arrayexpress_get_experiment_files", {"accession": "E-MTAB-5061"})

arrayexpress_get_experiment_samples

Suchen Sie nach SDRF-Annotationszeilen pro Stichprobe für ein ArrayExpress-Experiment (MAGE-TAB-Header verbatim, wiederholt mit #2/#3). Experimente ohne SDRF geben {"error" zurück:"no_sdrf"}.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accession	Schnurschnur	erforderlich
max_rows_returned	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 200

const result = await host.mcp("omics-archives", "arrayexpress_get_experiment_samples", {"accession": "E-MTAB-5061", "max_rows_returned": 200})

geo_search_series

Durchsuchen von NCBI GEO DataSets (db=gds) und Rückgabe von Datensätzen auf Serienebene (beschnittene Datensätze). term ist die vollständige Syntax von E-Utilities; fügen Sie gse[ETYP] hinzu, um auf Serien zu beschränken.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
term	Schnurschnur	erforderlich
retmax	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 500

const result = await host.mcp("omics-archives", "geo_search_series", {"term": "asthma AND gse[ETYP]", "retmax": 20})

geo_get_series

Holen Sie strukturierte Metadaten für GEO-Serien (GSE-Zugänge) mit einbezogenen Samples ab - Serientitel / Zusammenfassung / Design, Plattformen, Samples mit Merkmalen und Bibliotheksinformationen sowie URLs mit ergänzenden Dateien. Datentabellen werden niemals heruntergeladen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accessions	String-Array	erforderlich

const result = await host.mcp("omics-archives", "geo_get_series", {"accessions": ["GSE131907"]})

metabolights_list_studies

Listen Sie jeden öffentlichen MetaboLights-Studienzugang (numerisch sortiert) mit der gemeldeten Anzahl der API' auf. Es gibt keine serverseitige Studiensuche - filtert stattdessen abgeholte Kandidaten nach Titel / Deskriptor.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
—	Objekt	Keine Felder; Ein leeres Objekt passieren.

const result = await host.mcp("omics-archives", "metabolights_list_studies", {})

metabolights_get_studies

Strukturierte Metadaten für MetaboLights-Studien (MTBLSxxx) aus der analysierten ISA-Nutzlast abrufen — Titel, Status, Jahre, Organismen, Assays, Faktoren, Deskriptoren, Probenzahl, Protokolle; fakultative Tabelle je Stichprobe. Unbekannte / private Accessions gehen in not_found.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accessions	String-Array	erforderlich
include_samples	Boolean	fakultativ; Standard: falsch
max_sample_rows_returned	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 200

const result = await host.mcp("omics-archives", "metabolights_get_studies", {"accessions": ["MTBLS1"], "include_samples": false})

metabolights_get_study_files

Komplettes Dateiinventar für eine öffentliche MetaboLights-Studie — der Top-Level-Studienordner (ISA-Tab, MAF, Ordnereinträge) und standardmäßig der rekursive Datei-Datenordner.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accession	Schnurschnur	erforderlich
include_data_files	Boolean	fakultativ; Standard: true

const result = await host.mcp("omics-archives", "metabolights_get_study_files", {"accession": "MTBLS1"})

metabolights_search_data_files

Glob-Suche über einen MetaboLights study's-Rohdatenordner (FILES-Baum). pattern ist ein Dateiname glob (z.B. '.mzML', '.raw'; keine Liste aller Datendateien aufführen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accession	Schnurschnur	erforderlich
pattern	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("omics-archives", "metabolights_search_data_files", {"accession": "MTBLS1", "pattern": "*.zip"})

mgnify_search_studies

Finden Sie MGnify Metagenomik-Studien nach Freitext ODER Biom-Linie (geben Sie genau eine an). Die vollständige Auflistung wird bis zum Abschluss fortlaufend nummeriert und mit dem API verglichen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	fakultativ
biome_lineage	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("omics-archives", "mgnify_search_studies", {"query": "coral"})

mgnify_get_studies

Strukturierte Datensätze für MGnify-Studien abrufen (MGYS-Zugänge). Mit include_analyses führt jede Studie auch ihre vollständige Analyseliste sowie By-Pipeline / By-Experiment-Aufgliederungen. Unbekannte Beitritte fehlen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accessions	String-Array	erforderlich
include_analyses	Boolean	fakultativ; Standard: falsch

const result = await host.mcp("omics-archives", "mgnify_get_studies", {"accessions": ["MGYS00000410"], "include_analyses": false})

mgnify_get_study_analyses

Liste ALLE Analysen einer MGnify-Studie (vollständige, zählverifizierte Paginierung) — ein Datensatz pro MGYA-Analyse mit Pipeline-Version, Experimenttyp, Status und Run/Assembly/Probe-Zuordnungen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accession	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("omics-archives", "mgnify_get_study_analyses", {"accession": "MGYS00000410"})

pride_search_projects

PRIDE Archive Proteomics-Projekte durchsuchen (vollständig, api_total-verifizierter Abruf); Filter (Schlüsselwort, Organismus, Instrument, Krankheit, extra_filters) verbinden sich mit AND. Sortiert durch den Beitritt ASC - ein begrenzter Spaziergang ist ein stabiles Präfix.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
keyword	Schnurschnur	fakultativ
organism	Schnurschnur	fakultativ
instrument	Schnurschnur	fakultativ
disease	Schnurschnur	fakultativ
extra_filters	Objekt	fakultativ
max_records_returned	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50

const result = await host.mcp("omics-archives", "pride_search_projects", {"keyword": "phosphoproteome", "organism": "Homo sapiens (human)", "max_records_returned": 50})

pride_get_projects

Vollständige Metadaten für PRIDE-Projekte per Beitritt abrufen (z.B.) PXD010154) - die gleiche normalisierte Datensatzform wie pride_search_projects, so dass die beiden direkt vergleichbar sind. Unbekannte Accessions gehen in not_found.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accessions	String-Array	erforderlich

const result = await host.mcp("omics-archives", "pride_get_projects", {"accessions": ["PXD010154"]})

pride_search_project_proteins

Liste der Proteinnachweisreihen für ein PRIDE-Affinitäts-Proteomik-Projekt (Seiten bis zur Erschöpfung). HINWEIS: Hier werden nur Affinitäts-Proteomik-Projekte bedient; Für klassische MS (PXD) Projekte verwenden Sie stattdessen pride_find_projects_for_protein.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
project_accession	Schnurschnur	erforderlich
keyword	Schnurschnur	fakultativ

const result = await host.mcp("omics-archives", "pride_search_project_proteins", {"project_accession": "PXD010154"})

pride_find_projects_for_protein

Finden Sie PRIDE-Projekte, die ein Protein enthalten (MS-Archiv-Richtung). protein_accession ist ein UniProt-Beitritt (z.B. P04637). Füttern Sie die zurückgegebenen Projektzugänge zu pride_get_projects für vollständige Metadaten.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
protein_accession	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("omics-archives", "pride_find_projects_for_protein", {"protein_accession": "P04637"})

CellGuide

Operationen und Parameter anzeigen

get_cell_type_info

CellGuide (CELLxGENE) cell-type info by Cell Ontology id or name: name, synonyms, ontology description, and curated/GPT description.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
cell_type	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("cellguide", "get_cell_type_info", {"cell_type": "acinar cell"})

search_cell_types

CellGuide-Zellentypen nach freiem Text über Name und Synonyme suchen (das CDN hat keinen Suchendpunkt, so dass celltype_metadata.json clientseitig gefiltert wird).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
limit	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 25

const result = await host.mcp("cellguide", "search_cell_types", {"query": "T cell", "limit": 25})

get_marker_genes

CellGuide-Markergene für einen Zelltyp (ID oder Name): rechnerisch (Daten abgeleitet, bewertet) oder kanonisch (literaturkuratiert).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
cell_type	Schnurschnur	erforderlich
marker_type	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "computational"; enum: ["computational", "canonical"]
limit	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 25

const result = await host.mcp("cellguide", "get_marker_genes", {"cell_type": "CL:0000084", "marker_type": "computational", "limit": 25})

get_source_data

CellGuide-Quellendatensätze und Veröffentlichungen, die zu einem Zelltyp (ID oder Name) beitragen: Sammlungsname/URL, Veröffentlichung und die jeweils abgedeckten Gewebe/Krankheiten/Organismen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
cell_type	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("cellguide", "get_source_data", {"cell_type": "CL:0000622"})

get_cell_tissues

Anatomische Gewebe, in denen ein Zelltyp (ID oder Name) beobachtet wird, aggregiert (dedupliziert) über CellGuide-Quellensammlungen hinweg.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
cell_type	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("cellguide", "get_cell_tissues", {"cell_type": "T cell"})

Verordnung

Operationen und Parameter anzeigen

encode_search_experiments

Suche nach ENCODE-Funktionalgenomik-Experimenten (ChIP-seq, ATAC-seq, ...). Filter: assay_title (z.B. "TF ChIP-seq"), Target (Proteinmarkierung, z.B. "CTCF"), Organismus (wissenschaftlicher Name), Status (Standard "released"), date_released_before (ISO-Datum — ein geschlossenes Fenster) sowie beliebige Portalfeldfilter über extra_filters. Der vollständige Ergebnissatz ist seitenweise und zählverifiziert; accessions listet jedes Spiel auf, höchstens werden max_rows-Zeilenzusammenfassungen zurückgegeben.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
assay_title	Schnurschnur	fakultativ
target	Schnurschnur	fakultativ
organism	Schnurschnur	fakultativ
status	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "released"
date_released_before	Schnurschnur	fakultativ
extra_filters	Objekt	fakultativ
max_rows	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100

const result = await host.mcp("regulation", "encode_search_experiments", {"target": "CTCF", "assay_title": "TF ChIP-seq", "max_rows": 50})

encode_search_biosamples

ENCODE-Bioproben (Zelllinien, Gewebe, Primärzellen) durchsuchen. Filter: term_name (ontologischer Term, z.B. "K562"), Klassifikation ("cell line", "tissue", ...), Organismus (wissenschaftlicher Name), Status (Standard "released"), date_created_before (ISO-Datum) sowie beliebige Portalfeldfilter über extra_filters. Vollständig, zählverifiziert: accessions ist die vollständige Übereinstimmungsliste, höchstens werden max_rows-Zeilenzusammenfassungen zurückgegeben.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
term_name	Schnurschnur	fakultativ
classification	Schnurschnur	fakultativ
organism	Schnurschnur	fakultativ
status	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "released"
date_created_before	Schnurschnur	fakultativ
extra_filters	Objekt	fakultativ
max_rows	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100

const result = await host.mcp("regulation", "encode_search_biosamples", {"term_name": "K562", "classification": "cell line", "max_rows": 25})

encode_list_files

Liste ENCODE-Dateien nach Format / Assay / Bioprobe. Filter: file_format ("fastq", "bam", "bigWig", "bed", ...), assay_term_name (der Ontologiebegriff z.B. "ChIP-seq" - NICHT das Display assay_title wie "TF ChIP-seq", das nichts zutrifft; Titel über extra_filters={"assay_title": ...}), biosample_term_name (z.B. "K562"), Status (Standard "released"), date_created_before, plus beliebige Portalfeldfilter über extra_filters. Dateiabfragen stimmen mit Millionen von Zeilen ungefiltert überein - kombinieren Sie immer mehrere Filter. Vollständig + gezählt verifiziert; höchstens max_rows Zeilenzusammenfassungen zurückgegeben.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
file_format	Schnurschnur	fakultativ
assay_term_name	Schnurschnur	fakultativ
biosample_term_name	Schnurschnur	fakultativ
status	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "released"
date_created_before	Schnurschnur	fakultativ
extra_filters	Objekt	fakultativ
max_rows	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100

const result = await host.mcp("regulation", "encode_list_files", {"file_format": "bed", "assay_term_name": "ChIP-seq", "biosample_term_name": "K562", "extra_filters": {"output_type": "peaks", "assembly": "GRCh38"}, "max_rows": 50})

encode_get_experiment

Erhalten Sie ein ENCODE-Experiment durch Beitritt (z.B.) "ENCSR000AKP". Gibt einen Stable-Field-Record zurück: Assay, Target, Biosample Ontology + Zusammenfassung, Beschreibung, Labor, Award-Projekt, Release / Submission-Daten, Assemblys, Replikatzählungen, Replikationstyp, dbxrefs, DOI und uuid. Volatile Portalfelder (Audits, Analysen, interner Status) sind ausgeschlossen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accession	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("regulation", "encode_get_experiment", {"accession": "ENCSR000AKP"})

encode_get_file

Erhalten Sie eine ENCODE-Datei durch Beitritt (z.B.) "ENCFF002JUR". Gibt einen Datensatz mit stabilen Feldern zurück: Format, Ausgabetyp/-kategorie, Assay, Assembler, übergeordneter Datensatz, biologische Replikate, Dateigröße, md5sums, Ausführungstyp, Leselänge, Labor, Erstellungsdatum, Download href und uuid.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accession	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("regulation", "encode_get_file", {"accession": "ENCFF002JUR"})

encode_get_biosample

Erhalten Sie eine ENCODE-Bioprobe durch Beitritt (z.B.) "ENCBS013JZP". Gibt einen Stable-Field-Record zurück: Ontologie-Begriff + Klassifikation, Organismus, Zusammenfassung / Beschreibung, Quelle, Spender, Behandlungen, genetische Veränderungen, Lebensphase, Alter, Geschlecht, Labor, Schöpfungsdatum, Status und Uuid.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
accession	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("regulation", "encode_get_biosample", {"accession": "ENCBS013JZP"})

jaspar_get_matrix

Erhalten Sie ein JASPAR TF Bindungsprofil durch VERSIONED matrix id (z.B.) "MA0002.2". Gibt den vollständigen Datensatz zurück: Positionsfrequenzmatrix (pfm), TF-Name/Klasse/Familie, Spezies, Datentyp, Literaturreferenzen (pubmed/medline), Sequenzlogo-URL. Erfordert eine versionierte ID ("MA0002.2", nicht "MA0002") - verwenden Sie jaspar_matrix_versions, um Versionen aufzuzählen. Versionierte Matrizen sind unveränderlich, so dass die Ergebnisse reproduzierbar sind.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
matrix_id	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_get_matrix", {"matrix_id": "MA0002.2"})

jaspar_matrix_versions

Listen Sie alle Versionen einer JASPAR-Basismatrix-ID auf (z.B.) "MA0002". Gibt jede freigegebene Version mit ihrem matrix_id, Name, Sammlung und URL zurück - gezählt verifiziert. Verwenden Sie, um eine genaue Version vor jaspar_get_matrix zu pinnen, oder um zu verfolgen, wie sich ein Profil über Releases hinweg verändert hat. Eine versionierte ID ("MA0002.2") wird akzeptiert und auf ihre Basis reduziert.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
base_id	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_matrix_versions", {"base_id": "MA0002"})

jaspar_list_matrices

Suchen/listen Sie JASPAR TF Binding Profile (der Vollprofilkatalog). Filter (alle fakultativ): Sammlung ("CORE", "UNVALIDATED"), tax_group ("vertebrates", "plants", ...), tax_id (NCBI-Taxonomie-ID, z. B. 9606 für den Menschen - so filtern Sie nach Arten; Aufzählen von IDs mit jaspar_list_species), Name (genauer TF-Name, z.B. "FOXA1"), Suche (freier Text), version="latest" (Beschränken Sie sich nur auf die neuesten Versionen). Der vollständig gefilterte Katalog wird fortlaufend paginiert und gezählt. höchstens max_rows summarische Zeilen zurückgegeben werden.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
collection	Schnurschnur	fakultativ
tax_group	Schnurschnur	fakultativ
tax_id	Ganzzahl	fakultativ
name	Schnurschnur	fakultativ
search	Schnurschnur	fakultativ
version	Schnurschnur	fakultativ
max_rows	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 1000

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_matrices", {"tax_id": 9606, "collection": "CORE", "version": "latest", "max_rows": 200})

jaspar_list_species

Liste aller Arten mit JASPAR-Profilen (NCBI tax_id + Name); zählverifizierte vollständige Auflistung. Verwenden Sie die tax_id-Werte, um jaspar_list_matrices zu filtern (z.B. 9606 = Homo sapiens, 10090 = Mus musculus.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
—	Objekt	Keine Felder; Ein leeres Objekt passieren.

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_species", {})

jaspar_list_taxa

Liste aller JASPAR taxonomischen Gruppen (Wirbeltiere, Pflanzen, Pilze, Insekten, ...); zählverifizierte vollständige Auflistung. Verwenden Sie die Gruppennamen als tax_group-Filter von jaspar_list_matrices.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
—	Objekt	Keine Felder; Ein leeres Objekt passieren.

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_taxa", {})

jaspar_list_collections

Liste aller JASPAR-Sammlungen (CORE, UNVALIDATED, ...); zählverifizierte vollständige Auflistung. Verwenden Sie die Sammelnamen als Sammelfilter von jaspar_list_matrices (CORE = kuratierte, nicht-redundante Profile).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
—	Objekt	Keine Felder; Ein leeres Objekt passieren.

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_collections", {})

jaspar_list_releases

Liste aller JASPAR-Datenbank-Releases (Jahr, Release-Nummer, aktives Flag); zählverifizierte vollständige Auflistung. Notieren Sie die aktive Veröffentlichung bei der Auswahl von Motiven für die Reproduzierbarkeit, oder überprüfen Sie die Veröffentlichungshistorie, bevor Sie die Ergebnisse in JASPAR-Versionen vergleichen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
—	Objekt	Keine Felder; Ein leeres Objekt passieren.

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_releases", {})

unibind_search_tfbs

UniBind ChIP-seq-Datensätze mit TFBS-Vorhersagen mit hohem Vertrauen durchsuchen (unibind.uio.no, 2021 release; direkte TF-DNA-Wechselwirkungen von ~10k-Datensätzen über 9-Spezies hinweg. Jeder Datensatz ist eins (Experiment, Zelltyp, TF) dreifach. Filter (alle optional, AND-kombiniert, exakt übereinstimmend, sofern nicht angegeben): tf_name (Gensymbol, z.B. "CTCF"), cell_line (Verbose UniBind Titel — bevorzugen search für Fuzzy Matching), Arten (wissenschaftlicher Name), Sammlung ("Robust") = best-model / high confidence, oder "Permissive"), jaspar_id (versioniert, z.B. "MA0139.1"), Suche (freier Text). total ist die genaue Anzahl von API's; höchstens max_rows Zeilen zurückgegeben werden (ein stabiles Präfix).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
tf_name	Schnurschnur	fakultativ
cell_line	Schnurschnur	fakultativ
species	Schnurschnur	fakultativ
collection	Schnurschnur	fakultativ; enum: ["Robust", "Permissive"]
jaspar_id	Schnurschnur	fakultativ
search	Schnurschnur	fakultativ
max_rows	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 200

const result = await host.mcp("regulation", "unibind_search_tfbs", {"tf_name": "CTCF", "collection": "Robust", "max_rows": 50})

unibind_get_dataset

Holen Sie sich ein UniBind-Dataset's-Detail: pro Modell TFBS zählt + Datei-URLs. tf_id ist der Datensatzschlüssel "<identifier>.<cell_line>.<TF>" wie von unibind_search_tfbs zurückgegeben (z.B. "ENCSR000AUE.A549_lung_carcinoma.CTCF". Gibt den TF-Namen, die Quellkennungen (ENCODE/GEO/GTRD), die Zelllinien, die biologischen Bedingungen, die JASPAR-Matrix-IDs, die ChIP-Seq-Peakzahl und eine Zeile pro TFBS-Vorhersagemodell (DAMO/PWM/...) mit total_tfbs, die Score/Distanz-Schwellenwerte, den angepassten CentriMo-p-Wert und die direkten BED/FASTA-Download-URLs zurück - verwenden Sie diese URLs (kein MCP-Aufruf), um die vollständige Site-Liste abzurufen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
tf_id	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("regulation", "unibind_get_dataset", {"tf_id": "ENCSR000AUE.A549_lung_carcinoma.CTCF"})

unibind_tfbs_in_region

TF-Bindungsstellen überlappen eine genomische Region (UniBind 2021-Karten), die über das UCSC hubApi gegen UniBind's registrierte öffentliche Track-Hubs bedient werden (UniBind's eigenes REST API hat keinen Regions-Endpunkt). Die Koordinaten sind 0-basiert halboffen. Genom: UCSC-Baugruppe — Robuster Hub: hg38, mm10, ce11, dm6, danRer11, sacCer3, rn6, araTha1; Permissive fügt spo2 hinzu (keine hg19 - lift first). Chrom: mit "chr" Präfix. Start/Ende: Intervall, Endstart <= 1,000,000 bp. HONEST-CAP: höchstens 20,000-Artikel werden pro Anruf gescannt; region_scan_complete=false bedeutet, dass die Region mehr Seiten hat, als gescannt wurden (das Fenster verengen), und wenn tf_name eingestellt ist, können Übereinstimmungen fehlen. n_matching zählt gescannte Seiten, die den Filter passieren; Returned/Truncated beschreiben die max_sites-Kappe.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
genome	Schnurschnur	erforderlich
chrom	Schnurschnur	erforderlich
start	Ganzzahl	erforderlich
end	Ganzzahl	erforderlich
tf_name	Schnurschnur	fakultativ
collection	Schnurschnur	fakultativ; Standard: "Robust"; enum: ["Robust", "Permissive"]
max_sites	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 2000

const result = await host.mcp("regulation", "unibind_tfbs_in_region", {"genome": "hg38", "chrom": "chr1", "start": 1000000, "end": 1010000, "collection": "Robust"})

Forschungsressourcen

Operationen und Parameter anzeigen

search_grants

Search Grants.gov Finanzierungsmöglichkeiten über die Suche2 API (vollständige, zählverifizierte Abruf). Mindestens ein Kriterium ist erforderlich (Stichwort, opportunity_number, aln/CFDA, Agenturen, Eignungen, funding_categories oder funding_instruments). opportunity_statuses-Standards zu ["forecasted","posted"] (aktuelle Chancen); "closed"/"archived" hinzufügen für historische. Agenturen nehmen Codes wie ["HHS-NIH11"] (NIH), ["HHS-FDA"], ["NSF"]. Setzen Sie count_only nur für die Trefferzahl + Facetten; max_records-Caps gaben Datensätze zurück (der Spaziergang ruft immer noch das komplette Set ab und die Flaggen wurden abgeschnitten).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
keyword	Schnurschnur	fakultativ
opportunity_number	Schnurschnur	fakultativ
aln	Schnurschnur	fakultativ
agencies	String-Array	fakultativ
opportunity_statuses	String-Array	fakultativ
eligibilities	String-Array	fakultativ
funding_categories	String-Array	fakultativ
funding_instruments	String-Array	fakultativ
count_only	Boolean	fakultativ; Standard: falsch
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100
include_facets	Boolean	fakultativ; Standard: true

const result = await host.mcp("research-resources", "search_grants", {"keyword": "cancer", "agencies": ["HHS-NIH11"], "max_records": 25})

search_antibodies

Volltextsuche nach Antibody Registry (antibodyregistry.org, ~3.2M records). Tokenbasiertes Matching gegen Antikörpername/Ziel/Katalogtext ("TP53") und "p53" Es gibt verschiedene Abfragen. Wenn die Seite weggelassen wird, werden alle Seiten bis zu max_records oder dem anonymen Tiefen-Cap geführt (Zeilen jenseits des Offsets 500 müssen stromaufwärts authentifiziert werden, gekennzeichnet als anonymous_limit_hit - niemals stillschweigend fallen gelassen). Geben Sie eine 1-basierte Seite für den Einseitenabruf weiter (page*page_size muss <=500 bleiben).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
query	Schnurschnur	erforderlich
page	Ganzzahl	fakultativ
page_size	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100
max_records	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 500

const result = await host.mcp("research-resources", "search_antibodies", {"query": "CD4", "max_records": 100})

get_antibody

Fetch Antibody Registry Detaildatensatz (s) für einen Antikörper-Zugang / RRID. Akzeptiert eine einfache Nummer (" 3643095"), "AB_3643095" oder "RRID:AB_3643095". Die Upstream-Route ist listenwertig (ein Beitritt kann auf mehrere kuratierte Datensätze, z.B. Duplikate mit mehreren Anbietern. Eine nicht vorhandene ID liefert record_count 0, keinen Fehler.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
antibody_id	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("research-resources", "get_antibody", {"antibody_id": "RRID:AB_3643095"})

find_antibodies_by_catalog

Finden Sie Antikörper nach Anbieterkatalognummer (genau, fallunempfindlich). Implementiert als Volltextsuche plus clientseitige exakte Übereinstimmung der Katalognummer (oder der aufgeführten Alternativen), da die vorgelagerte Spaltenfilterroute HTTP 500 für jeden Schlüssel zurückgibt. Übergeben Sie einen optionalen Anbieternamen (genau, fallunempfindlich), um die Übereinstimmungen weiter einzugrenzen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
catalog_number	Schnurschnur	erforderlich
vendor	Schnurschnur	fakultativ
page_size	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 100

const result = await host.mcp("research-resources", "find_antibodies_by_catalog", {"catalog_number": "ab32572"})

get_antibody_registry_stats

Antibody Registry-Statistik: Gesamtzahl der Antikörper und Datum der letzten Aktualisierung. Gibt die Upstream /api / datainfo Payload zurück.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
—	Objekt	Keine Felder; Ein leeres Objekt passieren.

const result = await host.mcp("research-resources", "get_antibody_registry_stats", {})

BioMart

Operationen und Parameter anzeigen

list_marts

Liste verfügbar Ensembl BioMart Marts (Datenbanken). BioMart organisiert Daten als MART -> DATENSET -> ATTRIBUTE/FILTERS; ein Martname Feeds list_datasets.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
—	Objekt	Keine Felder; Ein leeres Objekt passieren.

const result = await host.mcp("biomart", "list_marts", {})

list_datasets

Listen Sie die in einem bestimmten Mart verfügbaren Datensätze auf (z.B.) hsapiens_gene_ensembl für menschliche Gene. Ein Dataset-Name füttert die Attribut/Filter/Abfrage-Tools.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
mart	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("biomart", "list_datasets", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL"})

list_common_attributes

Listen Sie die am häufigsten verwendeten Attribute für einen Datensatz (eine kuratierte Hochsignal-Submenge) auf. Verwenden Sie dies vor list_all_attributes, um Attribute für get_data auszuwählen. mart wird für die Signaturparität akzeptiert, aber ignoriert; die Abfragetasten von dataset.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
mart	Schnurschnur	erforderlich
dataset	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("biomart", "list_common_attributes", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl"})

list_all_attributes

Listen Sie alle für einen Datensatz verfügbaren Attribute auf, abzüglich Homologen und Mikroarray-Sonden (die sperrig sind und selten benötigt werden). kann groß sein; list_common_attributes zuerst bevorzugen. mart wird für die Signaturparität akzeptiert, aber ignoriert; die Abfragetasten von dataset.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
mart	Schnurschnur	erforderlich
dataset	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("biomart", "list_all_attributes", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl"})

list_filters

Listen Sie die Filter auf, die für einen Datensatz verfügbar sind. Filter verengen eine get_data-Abfrage (z.B. chromosome_name, Biotyp) und werden als Filter an get_data übergeben. mart wird für die Signaturparität akzeptiert, aber ignoriert; die Abfragetasten von dataset.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
mart	Schnurschnur	erforderlich
dataset	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("biomart", "list_filters", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl"})

get_data

Führen Sie eine BioMart-Abfrage aus: Holen Sie die angeforderten Attribute für einen Datensatz ab, der optional durch Filter verengt wird. Dies ist das wichtigste Data-Retrieval-Tool. mart wird für die Signaturparität akzeptiert, aber ignoriert; die Abfragetasten von dataset.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
mart	Schnurschnur	erforderlich
dataset	Schnurschnur	erforderlich
attributes	String-Array	erforderlich
filters	Objekt	fakultativ

const result = await host.mcp("biomart", "get_data", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl", "attributes": ["ensembl_gene_id", "external_gene_name", "chromosome_name"], "filters": {"chromosome_name": "Y", "biotype": "protein_coding"}})

get_translation

Übersetzen eines einzelnen Bezeichners von einem Attributtyp in einen anderen (z.B.) ein HGNC-Symbol für eine Ensembl-Gen-ID) innerhalb eines Datensatzes. mart wird für die Signaturparität akzeptiert, aber ignoriert; die Abfragetasten von dataset.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
mart	Schnurschnur	erforderlich
dataset	Schnurschnur	erforderlich
from_attr	Schnurschnur	erforderlich
to_attr	Schnurschnur	erforderlich
target	Schnurschnur	erforderlich

const result = await host.mcp("biomart", "get_translation", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl", "from_attr": "hgnc_symbol", "to_attr": "ensembl_gene_id", "target": "TP53"})

batch_translate

Übersetzen Sie viele Identifikatoren von einem Attributtyp in einen anderen in einer einzigen Abfrage - effizienter als wiederholte get_translation-Aufrufe. mart wird für die Signaturparität akzeptiert, aber ignoriert; die Abfragetasten von dataset.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
mart	Schnurschnur	erforderlich
dataset	Schnurschnur	erforderlich
from_attr	Schnurschnur	erforderlich
to_attr	Schnurschnur	erforderlich
targets	String-Array	erforderlich

const result = await host.mcp("biomart", "batch_translate", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl", "from_attr": "hgnc_symbol", "to_attr": "ensembl_gene_id", "targets": ["TP53", "BRCA1", "BRCA2"]})

ZINK

Operationen und Parameter anzeigen

zinc_search_by_id

Suchen Sie nach kaufbaren Verbindungen in ZINC22 / ZINC20 nach ZINC-Kennung - Antworten "Was ist diese Verbindung und wer verkauft es". Batched: Übergeben Sie 100-IDs in einem Anruf und nicht in vielen Einzel-ID-Anrufen. Async Upstream (Sendung + Umfrage); Es kann bis zu timeout_s Sekunden dauern.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
zinc_ids	['string', 'array']	erforderlich
max_results	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50
timeout_s	Nummer	fakultativ; Standard: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_search_by_id", {"zinc_ids": ["ZINC000000000012"]})

zinc_search_by_smiles

Suche ZINC22's erschaffbaren chemischen Raum nach Struktur - Antworten "was erschaffbare Verbindungen aussehen wie diese SMILES". Dies ist sowohl das Werkzeug zur exakten Übereinstimmung als auch das Werkzeug zur analogen Entdeckung (Ähnlichkeit): CartBlanche22 zeigt einen Struktur-Such-Endpunkt, dessen dist-Parameter sich genau über diverse Bereiche erstreckt, so dass es absichtlich kein separates Ähnlichkeits-Such-Tool gibt. Die langsamste ZINC-Abfrage - erhöhen Sie dist allmählich, anstatt lose zu beginnen.

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
smiles	Schnurschnur	erforderlich
dist	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 0
adist	Ganzzahl	fakultativ
max_results	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50
timeout_s	Nummer	fakultativ; Standard: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_search_by_smiles", {"smiles": "CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O", "dist": 2})

zinc_search_by_supplier

Lösen Sie die Lieferantenkatalognummern für ZINC-Verbindungen auf - Antworten "welche ZINC-Substanz ist dieser Lieferantencode und was's Struktur". Batch: bis zu 100 Lieferantencodes pro Anruf. Async Upstream (Senden + Umfrage).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
supplier_codes	['string', 'array']	erforderlich
max_results	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50
timeout_s	Nummer	fakultativ; Standard: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_search_by_supplier", {"supplier_codes": ["MCULE-2311834287"]})

zinc_random_sample

Zeichnen Sie eine Zufallsstichprobe von käuflichen Verbindungen aus ZINC22 - für den Bau von Siebdecks, Eigenschaftsgrundlinien oder Lockvogelsätzen. count verdoppelt sich als dieses Tool's max_results; Bei der erneuten Abrufung wird eine neue Probe gezogen. Async Upstream (Senden + Umfrage).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
count	Ganzzahl	fakultativ; Standard: 50
subset	Schnurschnur	fakultativ
timeout_s	Nummer	fakultativ; Standard: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_random_sample", {"count": 25, "subset": "lead-like"})

zinc_get_3d

Suchen Sie andockfähige 3D-Strukturen für ZINC-Verbindungen. ZINC22 liefert vorgenerierte 3D-Konformer (DOCK .db2.gz, .mol2.gz, .sdf.gz) in seinem Datei-Repository, geordnet nach Tranche - dieses Tool löst jede ID für seine Tranche auf und gibt die Repository-Standorte zum Herunterladen zum Andocken zurück (DOCK6, AutoDock Vina, etc.). Max 50-IDs pro Anruf (3D-Abruf ist pro Verbindung Arbeit). Async Upstream (Senden + Umfrage).

Feld	Typ	Anforderungen und Beschränkungen
zinc_ids	['string', 'array']	erforderlich
timeout_s	Nummer	fakultativ; Standard: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_get_3d", {"zinc_ids": ["ZINC000000000012"]})

Beispiel-Antwortdaten

Die Beispiel-Antwort-Daten enthalten genaue Eingaben, gedeckelte Antwortauszüge und Ergebnisse pro Operation. Unterscheiden Sie einen zurückgegebenen Datensatz, ein leeres Match und eine fehlgeschlagene Anforderung. Ergebnisse können Metadaten, Schemata oder Identifikatoren sein; Überprüfen Sie die Quellfelder und Vollständigkeitsflags, bevor Sie sie in Ihrer Forschung verwenden.