brapi-mcp-server

brapi-mcp-server: доступ к данным селекции растений по протоколу BrAPI v2.1

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Подключаться к серверам BrAPI v2 и получать их профиль возможностей
  • Искать исследования, образцы, локации и изображения
  • Строить матрицу фенотипов germplasm × trait из наблюдений
  • Прослеживать родословную и экспортировать матрицы генотипов
  • Выполнять произвольные запросы к BrAPI API

Какие данные видит

Доступ на чтение к публичным и подключённым BrAPI-серверам, без выделенной аутентификации.

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

Коннектор подключается к серверам BrAPI v2 — Breedbase, T3 и другим — и даёт ассистенту доступ к данным о селекции растений: исследованиям, образцам зародышевой плазмы, генотипам и фенотипам. MCP-сервер строит матрицы фенотипов, ищет варианты и генотипы, прослеживает родословную. Подходит для агрономических и генетических исследований через Claude или Cursor.

Как подключить

Как подключить brapi-mcp-server к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://brapi-mcp-server--cyanheads.run.tools

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить brapi-mcp-server к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://brapi-mcp-server--cyanheads.run.tools

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить brapi-mcp-server к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://brapi-mcp-server--cyanheads.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (22)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

brapi_connectOpen a connection to a BrAPI v2 server, authenticate, and return the full orientation envelope (server identity, capability profile, content summary). Required handshake before other BrAPI tools. Supports multiple concurrent connections via named aliases. Credentials can be configured server-side and omitted from this call. Built-in known servers (callable with no `baseUrl` or `auth` — public BrAPI v2 endpoints): `bti-breedbase-demo`, `bti-cassava`, `bti-sweetpotato`, `t3-barley`, `t3-oat`, `t3-wheat`. Operator-configured aliases on this deployment (credentials and/or baseUrl read from server env vars): `default`, `cassava`. Aliases are shortcuts only; any other BrAPI v2 server is reachable by passing `baseUrl` directly.
brapi_build_phenotype_matrixPull observations across one or more studies and pivot them into a germplasm × trait matrix materialized as a canvas dataframe. Returns a dataframe handle (query with brapi_dataframe_query) plus a summary of dimensions and aggregate method. Long-form output is suitable for downstream GROUP BY analysis by study, germplasm, or variable.
brapi_server_infoReturn the full orientation envelope for a registered BrAPI connection — server identity, capabilities, content counts, and notes. Re-running refreshes the cached capability scan; pass an alias to read a non-default connection.
brapi_describe_filtersList the valid filter names for a BrAPI endpoint (studies, germplasm, observations, variables, images, variants, locations) — companion lookup for the `extraFilters` passthrough on any `find_*` tool. Entries reflect the BrAPI v2.1 spec; individual servers may implement subsets.
brapi_find_studiesLocate studies matching crop, trial type, season, location, or program. Enriches results with program/trial/location context in one call. When the upstream total exceeds loadLimit, the full result set is materialized as a dataframe — query it with brapi_dataframe_query (SQL).
brapi_get_studyFetch a single study by DbId with program, trial, and location fully resolved. Response includes cheap observation/observation-unit/variable counts as drill-down signals.
brapi_find_germplasmFind germplasm by name, synonym, accession number, PUI, crop, or free-text query. Matches across registered synonyms. When the upstream total exceeds loadLimit, the full result set is materialized as a dataframe — query it with brapi_dataframe_query (SQL) instead of paging row-by-row.
brapi_get_germplasmFetch a single germplasm by DbId with attributes and direct parents. Response companions report study count, direct parent count, and direct descendant count — signals for pedigree depth and observation coverage.
brapi_walk_pedigreeWalk germplasm ancestry or descendancy as a deduplicated DAG, with multi-generation traversal, cycle detection, and depth limits. Returns nodes + edges plus traversal stats (depthReached, rootCount, leafCount, cycleCount, deadEndCount).
brapi_germplasm_performanceAggregate a single germplasm's observations across every study it appears in, returning per-variable summary statistics (n, mean, median, sd, min, max), the contributing studies, and seasons. Study-anchored: discovers the germplasm's studies first (with a dialect-honor cross-check), then pulls observations per study — avoids the unanchored germplasm-only pull that stalls on SGN/Breedbase. For the underlying observation matrix, use brapi_build_phenotype_matrix.
brapi_find_variablesFind observation variables (traits) by name, trait class, ontology term, or free-text query. Free-text queries are ranked against the returned set and may resolve to ontology URIs when the server advertises them. When the upstream total exceeds loadLimit, the full result set is materialized as a dataframe — query it with brapi_dataframe_query (SQL).
brapi_find_observationsPull observation records filtered by study, germplasm, variable, season, or observation unit. When the upstream total exceeds loadLimit, the full result set is materialized as a dataframe — query it with brapi_dataframe_query (SQL).
brapi_find_imagesFilter images by observation unit, observation, study, descriptive ontology term, file name, or MIME type. Returns metadata only — use brapi_get_image to fetch bytes inline. When the upstream total exceeds loadLimit, the full result set is materialized as a dataframe — query it with brapi_dataframe_query (SQL).
brapi_get_imageFetch image bytes for up to 5 imageDbIds and return them inline as `type: image` content blocks. Falls back to the metadata `imageURL` when the server lacks dedicated image-content delivery. No filesystem side-effects.
brapi_find_locationsFind research stations / field sites by country, abbreviation, type, location ID, or free-text. Optional bbox parameter restricts rows to a latitude/longitude window. When the spec-correct GeoJSON [lon, lat, alt] reading produces zero matches and at least one row carries a Point geometry, the bbox filter retries once with axes swapped (handles non-conformant servers that store [lat, lon, alt]) and surfaces a warning + `coordinateAxisOrder: "swapped"`. When the upstream total exceeds loadLimit, the full result set is materialized as a dataframe — query it with brapi_dataframe_query (SQL).
brapi_find_variantsFind variant records by variant set, reference sequence, or genomic region (start/end, 1-based inclusive / exclusive). When the upstream total exceeds loadLimit, the full result set is materialized as a dataframe — query it with brapi_dataframe_query (SQL).
brapi_find_genotype_callsPull genotype calls for a germplasm × variant set. Filter to bound cost — at minimum, set `variantSetDbId` or `germplasmDbIds`. The upstream pull is capped by deployment policy; when the pull is truncated, narrow the filters or query the spilled dataframe. `loadLimit` bounds the rows returned inline; the full collected set is materialized as a dataframe — query it with brapi_dataframe_query (SQL) instead of paging row-by-row.
brapi_export_genotype_matrixPull genotype calls for a germplasm × variant set and pivot them into a matrix. `format` controls the output: `matrix-json` registers a wide germplasm × variant canvas dataframe for SQL analysis; `vcf-lite` returns VCF-subset text (in the `vcf` field) and also registers the dataframe; `plink` returns .ped/.map text (in the `ped`/`map` fields) and also registers the dataframe. vcf-lite/plink pull /variants metadata for CHROM/POS/REF/ALT (`.`/`0` when the server lacks them). Column names are SQL-safe identifiers; `variantColumnLegend` maps them back to original variant IDs.
brapi_dataframe_describeStart here after a spillover. Lists dataframes (or describes one) with columns, row counts, and originating-source provenance. The dataframe name appears inline on every find_* response that spilled (`result.dataframe.tableName`) — pass it as `dataframe` to inspect schema and provenance before writing the first brapi_dataframe_query. Listing without a name is unavailable when this server runs as a shared HTTP endpoint without per-caller auth; pass a known name instead.
brapi_dataframe_queryRun SQL across in-memory dataframes. Dataframes auto-populate when find_* tools spill (named `df_<uuid>`) — the dataframe name appears inline on every find_* response that spilled (`result.dataframe.tableName`), so the typical flow is find_* → read the name → query here. Use brapi_dataframe_describe to inspect schema and provenance for a known name. SELECT only — writes/DDL/COPY/PRAGMA/ATTACH/file-reads are rejected. Use SQL as the paging idiom: `LIMIT/OFFSET` to walk results, projection to trim columns, aggregation to summarize. Use `registerAs` to chain — the result lands as a new dataframe.
brapi_raw_getPassthrough to any BrAPI GET /{path} endpoint. Returns the raw upstream envelope without enrichment or foreign-key resolution. Emits a `suggestion` field when a curated tool exists for the same data. Spills to a canvas dataframe when the upstream advertises more rows than `loadLimit` AND the result is a list shape (`result` array or `result.data` envelope); inline `result` is unchanged. Skips spillover when the caller drives paging via `params.page` / `params.pageSize`.
brapi_raw_searchPassthrough to any BrAPI POST /search/{noun} endpoint, returning the resolved envelope (async polling resolved upstream). Spills to a canvas dataframe when the upstream advertises more rows than `loadLimit` AND the result is a list shape; inline `result` is unchanged. Skips spillover when the caller drives paging via `body.page` / `body.pageSize`. No distributions or foreign-key resolution applied.