BioContextAI MCP 服务器 Cookiecutter 模板

用于基于 Python 的生物医学 MCP 服务器的 Cookiecutter 模板，支持 FastMCP。有关 BioContextAI 项目的更多信息，请参阅 https://biocontext.ai。

使用方法

使用 cookiecutter 运行以下命令来使用此模板：

uvx cookiecutter https://github.com/biocontext-ai/mcp-server-cookiecutter.git

或者，您也可以通过 pip 安装 cookiecutter：

python3 -m pip install --user cookiecutter
cookiecutter https://github.com/biocontext-ai/mcp-server-cookiecutter.git

发布您的 MCP 服务器

Python 包

我们建议您通过 PyPi 发布您的 MCP 服务器，以便可以通过 uv 和 pip 安装。最简单的方法是在您的 MCP 服务器的 GitHub 仓库中创建一个发布，并使用包含的 release.yaml GitHub 动作。在发布第一个版本之前，请确保在您的 PyPi 账户中将仓库和动作设置为受信任的发布者。

使用此 cookiecutter 设置后，用户可以简单地运行您的 MCP 服务器：

uvx your_package_name

要在支持 mcp.json 标准的各种客户端中包含它，请使用以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "command": "uvx",
      "args": ["your_package_name"],
      "env": {
        "UV_PYTHON": "3.12" // 或所需版本
      }
    }
  }
}

提交到 BioContextAI

为了让社区发现您的 MCP 服务器，请考虑将其提交到 BioContextAI 注册表。您可以通过我们的在线编辑器轻松创建所需的元数据文件：https://biocontext.ai/registry/editor。准备好文件后，只需在 注册表仓库 中打开一个拉取请求。我们将审核您的提交，将其包含在注册表中，并在社交媒体上宣布。

您还可以加入我们的 社区，在 scverse® Zulip 中与用户、开发者交流并展示您的工作。

引用

如果此模板对您的研究有帮助，请引用：

@article{BioContext_AI_Kuehl_Schaub_2025,
  title={BioContextAI is a community hub for agentic biomedical systems},
  url={http://dx.doi.org/10.1038/s41587-025-02900-9},
  urldate = {2025-11-06},
  doi={10.1038/s41587-025-02900-9},
  year = {2025},
  month = nov,
  journal={Nature Biotechnology},
  publisher={Springer Science and Business Media LLC},
  author={Kuehl, Malte and Schaub, Darius P. and Carli, Francesco and Heumos, Lukas and Hellmig, Malte and Fernández-Zapata, Camila and Kaiser, Nico and Schaul, Jonathan and Kulaga, Anton and Usanov, Nikolay and Koutrouli, Mikaela and Ergen, Can and Palla, Giovanni and Krebs, Christian F. and Panzer, Ulf and Bonn, Stefan and Lobentanzer, Sebastian and Saez-Rodriguez, Julio and Puelles, Victor G.},
  year={2025},
  month=nov,
  language={en},
}