一个存储所有用于创建生物机制模型的MCP服务器的仓库。它包含NeKo、MaBoSS、PhysiCell/PhysiBoSS服务器。
概览
该软件包提供四个有状态的模型上下文协议服务器，用于机械和系统生物学建模： 这四台服务器都通过 stdio 使用 MCP，并作为 mcp-biomodelling-server 一起分布。 欲了解更多详情，请查看相关文章： Marco Ruscone、Miguel Vazquez 和 Alfonso Valencia，系统生物学与应用国家研究员（2026）https://doi.org/10.1038/s41540-026-00767-3 - Python 3.10–3.14。- MCP Python SDK 2.x，随该包自动安装。- pyproject.toml中声明的建模包依赖，由pip或uvx自动安装。- Graphviz系统运行时，用于NeKo历史图。Python的graphviz包并非外部点渲染器的替代品。 查看Graphviz是否支持以下平台： 如果缺少该命令，请使用你的操作系统或环境包管理器安装Graphviz。请参阅Graphviz安装指南以获取平台特定的说明。 NeKo（猫又）1.10.1或更新版本（低于2。
概述（AI 翻译）
该包提供四个有状态的 模型上下文协议服务器 机理与系统生物学建模：
| 服务器 | 建模角色 | 上游项目 | MCP 注册表名称 |
|---|---|---|---|
| MaBoSS | 配置、模拟和分析随机布尔模型 | pyMaBoSS | io.github.marcorusc/MaBoSS |
| NeKo | 从交互数据库构建和分析信令网络 | NeKo | io.github.marcorusc/NeKo |
| 生物质 | 构建、可视化和模拟有证据支持的常微分方程模型 | 生物质 | io.github.marcorusc/BioMASS |
| PhysiCell | 构建、检查并导出 PhysiCell 和 PhysiBoSS 配置文件 | PhysiCell 设置 | io.github.marcorusc/PhysiCell |
四台服务器都通过 stdio 使用 MCP，并共同分发为
mcp-biomodelling-servers。
出版
欲了解更多详情，请查看相关文章：
“智能工具编排用于快速机械模型原型制作：MCP服务器作为人工智能-生物学接口” Marco Ruscone、Miguel Vazquez 和 Alfonso Valencia，npj 系统生物学与应用（2026） https://doi.org/10.1038/s41540-026-00767-3
要求
- Python 3.10–3.15。
- MCP Python SDK 2。
本页由 AI 翻译，技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。
MCP Bio-Modelling Servers
This package provides four stateful Model Context Protocol servers for mechanistic and systems-biology modelling:
| Server | Modelling role | Upstream project | MCP Registry name |
|---|---|---|---|
| MaBoSS | Configure, simulate, and analyze stochastic Boolean models | pyMaBoSS | io.github.marcorusc/MaBoSS |
| NeKo | Build and analyze signalling networks from interaction databases | NeKo | io.github.marcorusc/NeKo |
| BioMASS | Construct, visualize, and simulate evidence-backed ODE models | BioMASS | io.github.marcorusc/BioMASS |
| PhysiCell | Build, inspect, and export PhysiCell and PhysiBoSS configuration files | PhysiCell-settings | io.github.marcorusc/PhysiCell |
All four servers use MCP over stdio and are distributed together as
mcp-biomodelling-servers.
Publication
For more details, please check the related article:
“Intelligent tool orchestration for rapid mechanistic model prototyping: MCP servers as AI-biology interfaces” Marco Ruscone, Miguel Vazquez & Alfonso Valencia, npj Systems Biology and Applications (2026) https://doi.org/10.1038/s41540-026-00767-3
Requirements
- Python 3.10–3.15.
- MCP Python SDK 2.x, installed automatically with this package.
- The modelling-package dependencies declared in
pyproject.toml, installed automatically bypiporuvx.
No system software is needed. MaBoSS simulations use the compiled cmaboss
engine that ships with pyMaBoSS, so the separate MaBoSS executable is not
required. NeKo history diagrams and BioMASS graphs render with PyGraphviz,
whose wheels bundle Graphviz, so the external dot program is not required
either. Prebuilt wheels cover Linux, macOS and Windows.
Installation
Install with pip
python -m pip install mcp-biomodelling-servers
This installs every server’s modelling dependencies, including NeKo
(nekomata 1.10.2 or newer, below 2.0), PhysiCell-settings 0.6.3 or newer
(below 0.7), the bundled MaBoSS engine and PyGraphviz. To reproduce a specific
release, pin it, for example mcp-biomodelling-servers==2.5.2.
The MaBoSS engine package, cmaboss, has no stable release yet: every build
on PyPI is a 1.0.0b* pre-release. The dependency cmaboss>=1.0.0b32,<2 names
安装
uvx --from mcp-biomodelling-servers mcp-neko-server