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OrigeneMCPは、仮想疾患生物学者として機能するように設計された自己進化型マルチエージェントシステムであるOriGeneエコシステムのコアコンポーネントです.

概要

OrigeneMCPは、仮想疾患生物学者として機能するように設計された自己進化型マルチエージェントシステムであるOriGeneエコシステムのコアコンポーネントです。 OriGeneは、生体医学AI研究のための統一されたプラットフォームを提供し、2025 WAICで正式に発売されました。ペーパー | オリジンコード | OrigeneMCP コード | 最近の更新: - 00:00 更新新しいツール: DepMap など - OST OriGeneはWAIC 2025で正式に発売されました! - ◀ 科学プラットフォーム用のBohrium AIにOrigeneMCPを統合しました。 - ◀ OrigeneMCPをCAMELに統合。 - OrigeneMCP が正式にオープンソース化!

概要（AI 翻訳）

OrigeneMCPは、仮想疾患生物学者として機能するように設計された自己進化型マルチエージェントシステムであるOriGeneエコシステムのコアコンポーネントです。 OriGeneは、生体医学AI研究のための統一されたプラットフォームを提供し、2025 WAICで正式に発売されました。

#1. OrigeneMCP(オリジン) プロフィール

最近の更新:

2026-02-24 OST 更新新しいツール: DepMap など

2025-07-28 OST OriGeneはWAIC 2025で正式に発売されました!

2025-07-22 科学プラットフォーム用のBohrium AIに統合されたOrigeneMCP。

2025-07-19 CAMELに統合されたOrigeneMCP。

2025-07-18 OST OrigeneMCPが正式にオープンソース!

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

OrigeneMCP

OrigeneMCP is a core component of the OriGene ecosystem, a self-evolving multi-agent system designed to act as a virtual disease biologist. OriGene provides a unified platform for biomedical AI research and was officially launched at the 2025 WAIC.

1. OrigeneMCP Overview

Recent updates:

2026-02-24 🚀 Update new tools: DepMap, etc.

2025-07-28 🚀 OriGene officially launched at WAIC 2025!

2025-07-22 🔥 Integrated OrigeneMCP into the Bohrium AI for Science platform.

2025-07-19 🔥 Integrated OrigeneMCP into CAMEL.

2025-07-18 🚀 OrigeneMCP officially open-sourced!

OrigeneMCP is the MCP toolkit for the OriGene project that integrates over 600 tools and multiple databases (including ChEMBL, PubChem, FDA, OpenTargets, NCBI, UniProt, PDB, Ensembl, UCSC, KEGG, STRING, TCGA, Monarch, ClinicalTrials, and more) into an advanced integrated MCP server platform, combining disease biology and drug discovery tools to enable comprehensive multi-dimensional information retrieval across small molecules, proteins, genes, diseases, and other biological entities, serving as a unified interface for accessing and analyzing complex biomedical data to accelerate therapeutic research and development.

2. Deploy OrigeneMCP

Clone the repository:

git clone https://github.com/GENTEL-lab/OrigeneMCP.git

The dependencies of this repository are managed by uv. Before deployment, please make sure that uv is already installed. Use the following commands to install uv:

pip install uv

uv venv .venv --python=3.13

source .venv/bin/activate

Initialize the dependencies of this repository:

uv sync

Deploy the mcp service:

cp default.conf.toml local.conf.toml
# get your tavily_api_key in https://tavily.com/
# get your jina_api_key in https://jina.ai/

export PYTHONPATH=`fab pypath`
uv run -m deploy.web

NOTE:

Please ensure that port 8788 is not occupied. If it is occupied, please modify the port in file local.conf.toml to another port;
If you need to use Tavily search or Jina search, please configure the tavily_api_key or jina_api_key in file local.conf.toml;

3. Use OrigeneMCP

3.1. Use locally deployed OrigeneMCP

First, connect to OrigeneMCP and get all available tools.

from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient

# Choose the packages you want to use
tool_packages = [
    "chembl", "kegg", "string", "search", "pubchem", "ncbi",

GitHub で README 全文を見る

インストール

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

import asyncio

from camel.agents import ChatAgent
from camel.toolkits import OrigeneToolkit

# Choose the packages you want to use
tool_packages = [
    "chembl", "kegg", "string", "search", "pubchem", "ncbi",
    "uniprot", "tcga", "ensembl", "ucsc", "fda_drug", "pdb",
    "monarch", "clinicaltrials", "dbsearch", "opentargets"
]
tool_packages = [server+'_mcp' for server in tool_packages]

config = {
    "mcpServers": {
        package: {
            "transport": "streamable_http",
            "url": f"http://127.0.0.1:8788/{package}/mcp/"
        } for package in tool_packages
    }
}

async def main():
    # Use async context manager for automatic connection management
    async with OrigeneToolkit(config_dict=config) as origene_toolkit:
        user_msg = "what can you do?"
        agent = ChatAgent(
            "You are named origene assistant.",
            model="gpt-4o",
            tools=[*origene_toolkit.get_tools()],
        )
        response = agent.step(user_msg)
        print(response.msgs[0].content)

asyncio.run(main())