Genomic Intelligence

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

2/3 Prüfungen bestanden · Was du fragst, läuft über den Server des Anbieters (mcp.genomicintelligence.ai) · ✓ Befehle geprüft am 13. Nov. 2026

claude mcp add --transport http --scope user genomic-intelligence https://mcp.genomicintelligence.ai/mcp

{
  "mcpServers": {
    "genomic-intelligence": {
      "url": "https://mcp.genomicintelligence.ai/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "genomic-intelligence": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.genomicintelligence.ai/mcp"
    }
  }
}

Welche Apps ihn nutzen können

Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.

Verbinden sich über das Internet in

ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

Alle Apps, mit Vor- und Nachteilen →

Was er kann

Tool-Namen und -Beschreibungen genau so, wie der Server sie am 10. Nov. 2026 gemeldet hat. Geschrieben hat sie der Entwickler, nicht wir; wir zeigen sie als reinen Text.

• list_models

  List available models for a task. Use to discover model ids before passing one as the `model` argument to a predict tool. The same catalog is also available as the resource `gi://models`. Returns a FLAT object — {task, default_model, models: [...]} — not the {data, meta} envelope

• fetch_ensembl_sequence

  Fetch a gene's reference sequence from Ensembl and store it. Returns a handle ({ref, name, length, preview, ...}). Pass the `ref` to predict_* tools — the bases stay server-side. For expression, use fetch_gene_for_expression instead (it prepares the TSS-centred window that model

• fetch_region

  Fetch a genomic region by coordinates from Ensembl and store it. For "find the genes in chr8:127,680,000-127,800,000"-style requests: resolves a coordinate range to reference sequence and returns a handle ({ref, name, length, ...}) to pass to find_genes / predict_* — the bases st

• fetch_gene_for_expression

  Fetch a gene's sequence prepared for expression prediction. Resolves the gene's canonical-transcript TSS via Ensembl and stores a gene-sense sequence centred on it, as a handle to pass to predict_expression(sequence_ref=...). Longer TSS-centred sequence gives better predictions,

• load_demo_sequence

  Load a bundled demo reference sequence and return a handle. The server ships one curated, task-correct positive control per task (list them via the gi://sequences resource) — e.g. `expression_hbb_k562` is a ready-to-use K562 expression window for predict_expression. Stores the de

• store_inline_sequence

  Store a human-pasted sequence and return a handle to re-use it. For a sequence you've already pasted into the conversation, this gives back a short handle so you can run several tasks on it without re-pasting the bases in each predict_* call. Note that the full sequence still pas

• predict_promoter

  Predict promoter regions (G0). 300–500,000 bp. Returns the {data, meta} envelope: data.regions lists predicted promoters with start/end/score. 300 bp is the task floor for every promoter model. The default g0-promoter-2000bp scans a 2,000 bp context window, so a shorter (but ≥300

• predict_splice

  Predict splice donor/acceptor sites (G0 BigBird). 100–500,000 bp. The model reads a 15,000 bp context window, so anything shorter is scored against a padded window — feed a whole transcript locus when you can. It is also strand-specific, and the wrong strand fails silently and pl

• predict_enhancer

  Predict enhancer activity (G0 DeepSTARR). 50–500,000 bp. 50 bp is the task's admission floor (the API 422s below it), not a statement about what the model reads: enhancer models score a 249 bp context window, so 50–248 bp is accepted and scored against a padded window. For a mean

• predict_chromatin

  Chromatin annotation across 919 features (G0 DeepSEA). 200–500,000 bp. The model reads a 1,000 bp context window; 200–999 bp is accepted and scored against a padded window.

• predict_expression

  Predict a gene's expression from the sequence around its TSS. Expression is cell-type-specific, so `description` (cell type / assay context, e.g. 'K562 cell line') is REQUIRED — the API rejects requests without it. The input rule is the same for every expression model: at least 9

• find_genes

  Find genes (transcript intervals) in a genomic region (async, ~8-25s). Takes 1,000–500,000 bp. The floor is the strictest of the scanning tasks: gene finding needs a region, not a site. (Only expression's 9,198 bp is higher, and that is the sequence around one TSS rather than a r

• find_genes_and_predict_expression

  Find genes in a sequence, then predict each gene's expression (composite). Server-side chaining in ONE call: finds genes (transcript intervals, with their TSS) in the sequence, then predicts expression off each discovered TSS in the given experimental context. This is the right t

• get_job

  Poll an async job once. Returns the {data, meta} result if complete, a progress envelope if still running, or an error envelope if it failed.

• list_jobs

  List the caller's recent async jobs (also available as gi://jobs/recent).

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 13. Nov. 2026

• ! Vorsicht

  Entwickler passt zum Repo

  Die Registry nennt kein Quell-Repo, deshalb können wir den Herausgeber (genomicintelligence.ai) nicht dem Code zuordnen

• … Noch nicht geprüft

  Wird noch gepflegt

  Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

• … Noch nicht geprüft

  Hat eine Lizenz

  Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

• ✓ Bestanden

  Endpunkt antwortet

  Antwort in 151 ms (HTTP 200)

• – Nicht zutreffend

  Anmeldung mit OAuth

  Keine Anmeldung nötig

• ✓ Bestanden

  Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

  Wir haben 15 Tool-Beschreibungen gelesen und keine versteckten Anweisungen an die KI gefunden

Nutzerbewertungen

Noch keine Bewertungen

Mit Google anmelden, um zu bewerten

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

• Mehr Sterne als 0 % der anderen 19646 Server in dieser Kategorie
• Neuer in der Registry veröffentlicht als 15 % der anderen 19646 Server in dieser Kategorie
• Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 44 % der anderen 19646 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Andere in derselben Kategorie

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.

von koala73·Weit verbreitet·★ 90.571·Aktualisiert heute

Läuft in der Cloud✓ vom Dienst · worldmonitor.app

Verbinden

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

von ruvnet·Weit verbreitet·↓ 13.513/Wo.·★ 81.591·Aktualisiert vor 14 Monaten

Läuft auf deinem Computer

Installieren

Windmill

Run Windmill scripts and flows and manage jobs, schedules, resources and variables.

von windmill-labs·Weit verbreitet·★ 18.550·Aktualisiert gestern

Läuft in der Cloud

Verbinden

README vom Entwickler

Keine README im Repo gefunden