AWS HealthOmics MCP Server

O que é o AWS HealthOmics MCP Server?

O AWS HealthOmics MCP Server é um servidor especializado de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) projetado para unir aplicações de IA e a plataforma AWS HealthOmics. Ele expõe endpoints seguros e padronizados para que LLMs e ferramentas de codificação em IA possam criar, gerenciar e introspectar fluxos de trabalho em ciências da vida escritos em linguagens como WDL, Nextflow e CWL no AWS HealthOmics. Este servidor simplifica o processo de orquestração de pipelines de genômica e bioinformática, abstraindo a complexidade por trás das chamadas de função nativas de IA.

Como Configurar

Pré-requisitos:
- Certifique-se de ter Python (>=3.10) instalado (preferencialmente via uv do Astral).
- Configure as credenciais da AWS (perfil ou variáveis de ambiente) com permissões suficientes para usar o AWS HealthOmics.
Instalação:
- Instale ou atualize o servidor usando o seguinte comando:
```
uvx awslabs.aws-healthomics-mcp-server@latest
```
- Ou adicione ao seu arquivo de configuração do cliente MCP (veja amostras abaixo).

Configuração do Cliente:

Adicione uma entrada ao arquivo de configuração do cliente MCP (por exemplo, mcp.json, cline_mcp_settings.json, etc.):

"awslabs.aws-healthomics-mcp-server": {
  "command": "uvx",
  "args": ["awslabs.aws-healthomics-mcp-server@latest"],
  "env": {
    "AWS_PROFILE": "seu-perfil-aws",
    "AWS_REGION": "us-east-1",
    "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
  }
}

Parâmetros Opcionais:
- Personalize com variáveis como linguagem do fluxo de trabalho, diretório do pipeline ou configurações de concorrência conforme descrito no README do servidor individual.

Opção de Container:

Construa e execute no Docker como:

docker build -t awslabs/aws-healthomics-mcp-server ./src/aws-healthomics-mcp-server
docker run --rm -it -e AWS_PROFILE=seu-perfil-aws -e AWS_REGION=us-east-1 awslabs/aws-healthomics-mcp-server:latest

Como Usar

Descoberta:
- Use o recurso de lista de ferramentas do seu assistente de IA ou a interface de usuário (como Cline, Cursor ou Windsurf) para encontrar as ferramentas HealthOmics.
Solicitação:
- Direcione seu agente com solicitações como:
  
  "Usando o AWS HealthOmics MCP Server, gere um novo fluxo de trabalho Nextflow para análise de RNA-seq."
  "Depure esta execução de pipeline com falha no HealthOmics."
Invocação de Ferramentas:
- O LLM ou agente chamará funções como list_workflows, create_workflow, run_workflow ou get_run_status conforme necessário.
Modos de Execução:
- Use o modo ‘Planejar’ para sugestões e revisão, ou o modo ‘Agir’ para permitir que o agente execute operações de gerenciamento de fluxo de trabalho diretamente (com aprovação manual ou automática para ações sensíveis).
Monitoramento de Fluxo de Trabalho:
- Solicite status em tempo real ou resumos das execuções de fluxo de trabalho; receba logs, mensagens de diagnóstico e métricas de execução através da saída do agente.
Integração:
- Combine ações do HealthOmics com processamento de dados ou visualização encadeando ferramentas em uma única automação ou sessão de agente.

Principais Funcionalidades

Suporte a Múltiplas Linguagens de Fluxo de Trabalho: Suporta geração e execução para fluxos de trabalho WDL, Nextflow e CWL.
Gerenciamento de Fluxo de Trabalho de Ponta a Ponta: Permite criação, submissão, monitoramento de status, depuração e otimização para pipelines do HealthOmics a partir de uma interface nativa de IA.
Seguro e em Conformidade: Usa suas credenciais ou perfis da AWS para execução segura, apoiando políticas organizacionais e controles de acesso.
Diagnósticos Integrados: Busca logs de execução, relatórios de erro e métricas de execução para depuração e otimização eficientes.
Ferramentas Orientadas a Agentes: Expõe funções de ferramenta concisas e descobertas para integração com LLM—agilizando a síntese de comandos e aprovação de ações.
Pronto para Automação: Ideal para uso em avaliação em lote, sessões de ‘vibe coding’ de assistente de código e fluxos de trabalho de bioinformática nativos na nuvem.

Casos de Uso

Criação de Fluxo de Trabalho de Bioinformática: Geração rápida de novos pipelines de análise genômica ou proteômica a partir de instruções em inglês de alto nível.
Execução Automatizada de Fluxo de Trabalho: Submissão e monitoramento sem costura de fluxos de trabalho do HealthOmics para análises em lote de grande escala.
Depuração de Pipeline: Solução interativa de problemas para execuções analíticas com falha ou de baixa performance, com revisão de logs e orientações de correção.
Pesquisa Colaborativa em Ciências da Vida: Equipes de codificação ou cientistas de dados iteram em conjunto sobre pipelines de processamento de dados reprodutíveis via interfaces de conversação.
Monitoramento Regulatório e de Conformidade: Use assistentes impulsionados por IA para auditar definições de fluxos de trabalho ou rastreios de execução em busca de melhores práticas e conformidade.
Educação e Treinamento: Ensine conceitos de fluxo de trabalho em bioinformática de forma interativa com feedback instantâneo, sugestões de código e dados sintéticos.

Perguntas Frequentes

Q1: Posso usar o AWS HealthOmics MCP Server com várias linguagens de fluxo de trabalho?
Sim, o servidor suporta fluxos de trabalho WDL, Nextflow e CWL. Você pode especificar a linguagem do fluxo de trabalho em sua solicitação ou configuração e usar diferentes ferramentas ou APIs conforme necessário.

Q2: Como faço para monitorar o status das minhas execuções de fluxo de trabalho?
Liste ou obtenha o status de fluxos de trabalho em execução, concluídos ou falhados usando as ferramentas list_workflow_runs ou get_workflow_run_status. Você também pode solicitar logs para uma depuração mais profunda.

Q3: Preciso de permissões IAM especiais para usar este servidor?
Sim, suas credenciais da AWS devem conceder permissões apropriadas para as APIs do AWS HealthOmics (como executar fluxos de trabalho, acessar buckets S3 para dados de entrada/saída e visualizar logs).

Q4: Meu agente de IA pode depurar erros em execuções de pipeline com falha?
Sim, o servidor permite que os agentes recuperem logs de execução, rastreamentos de erros e recomendações para padrões de falha comuns.

Q5: Meus dados científicos estão seguros ao usar o servidor MCP?
O servidor opera dentro do seu ambiente seguro da AWS e não move ou expõe dados fora da sua conta, a menos que seja explicitamente configurado.

Nome do Protocolo	Descrição
list_workflows	list_workflows Lista todos os fluxos de trabalho disponíveis registrados no AWS HealthOmics em sua conta. Útil para navegar, auditar ou selecionar um pipeline para execução ou inspeção.
create_workflow	create_workflow Registra uma nova definição de fluxo de trabalho do HealthOmics (WDL, Nextflow ou CWL). Requer um script ou modelo de fluxo de trabalho e parâmetros de configuração. Retorna detalhes e IDs de registro do fluxo de trabalho.
run_workflow	run_workflow Executa (submete) um fluxo de trabalho registrado com entradas e recursos computacionais especificados. Aceita parâmetros para selecionar o fluxo de trabalho, arquivos de dados de entrada (por exemplo, do S3) e opções para alocação de recursos.
get_workflow_run_status	get_workflow_run_status Busca o status e os metadados de uma execução específica de fluxo de trabalho. Inclui fase de execução, resumo de resultados, códigos de erro (se falhou) e timestamps.
list_workflow_runs	list_workflow_runs Recupera históricos e status para todas as execuções de fluxo de trabalho—filtrável por fluxo de trabalho, estado ou janela de tempo. Útil para monitoramento e relatórios de alto nível.
get_workflow_logs	get_workflow_logs Recupera logs de execução e diagnósticos para solucionar falhas de fluxo de trabalho ou gargalos de desempenho. Permite depuração direcionada e trilhas de auditoria.