OpenHCS

Name: OpenHCS
Author: OpenHCSDev

von OpenHCSDevVersion 0.8.6i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.OpenHCSDev/openhcs

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Inspect, author, validate, and run high-content microscopy workflows.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Sonstiges

Installation

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

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "openhcs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openhcs",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add openhcs -- uvx openhcs mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "openhcs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openhcs",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "openhcs": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openhcs",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto OpenHCSDev bestätigt, dem das Repo gehört
… 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
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 32398 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 46 % der anderen 32398 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32398 Server in dieser Kategorie

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

Häufige Fragen

Ist OpenHCS sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.8.6) kam vor 2 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AI Deprecations

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten

Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern

Installieren

AI Deprecations

von aideprecations.com

AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.

Läuft in der CloudAktualisiert heute

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

OpenHCS

Turn high-content microscopy images into reproducible measurements\ One reviewable workflow across the GUI, Python, CellProfiler, and local agents

OpenHCS is designed for imaging scientists and research software teams running high-content studies where many wells, sites, channels, Z planes, or time points must be analysed consistently. Source selection, processing steps, and result definitions stay together in one validated pipeline instead of being split across interface-only state, scripts, and automation.

It is a good fit when a workflow must remain reviewable across visual editing, code, and automation. The same pipeline can be edited in the desktop GUI or as Python, imported from supported CellProfiler .cppipe files, and built or reviewed through the local MCP surface.

Install

Windows installer · macOS installer · Installation options

The graphical installers set up an isolated CPU-safe desktop environment with the OpenHCS GUI, CellProfiler compatibility, local MCP server, Napari, Fiji/ImageJ, and Bio-Formats. GPU libraries remain optional.

See OpenHCS in use

Browse the UI and viewer gallery · Watch an agent build, debug, run, and inspect a workflow

OpenHCS processes large microscopy datasets with a compile-then-execute architecture. Pipelines are validated across the selected execution axes *before* processing starts, preventing late failures after expensive work. Design pipelines in the GUI, export to Python, edit as code, and re-import — switching between visual and programmatic workflows. The local MCP exposes that same workflow model to supported agents, so agent-authored pipelines remain visible, editable, and reviewable in the GUI and generated Python.

graph LR

subgraph Sources IX[ImageXpress] OP[Opera Phenix] BF[Bio-Formats] OM[OMERO] end

subgraph OpenHCS Platform PD["Pipeline Designer (GUI ⇄ Code ⇄ Agent)"] CO["Typed Compiler (resolve + validate)"] EX["Bounded Worker Executor (well scheduling · multi-GPU)"] FN["Registry-Discovered Functions scikit-image · CuPy · pyclesperanto PyTorch · JAX · TF · CuCIM · custom"] PS["PolyStore (Memory ↔ Disk ↔ Zarr ↔ Stream)"] end

subgraph Viewers NA[Napari] FJ[Fiji/ImageJ] end

IX --> PD OP --> PD BF --> PD OM --> PD PD --> CO --> EX EX --> FN --> PS PS --> NA PS --> FJ

⚡ Key Capabilities

🛡️ Compile-Time Validation

Configuration is resolved once into step snapshots and a compilation session. Typed plans then validate sources, artifacts, materialization, memory contracts, and worker requirements before execution begins. Errors surface immediately, not after hours of processing.

🔄 Bidirectional GUI ↔ Code

Design pipelines visually, export as executable Python, edit in your IDE, re-import to the GUI. Code generation works at any scope level — function patterns, individual steps, pipeline configs, full orchestrator scripts — any window holding objects can generate and re-import code.

🧠 Agent-Assisted Workflows

Give a supported MCP client a microscopy folder or plate and an analysis goal. It can inspect the connected execution server's functions, build and validate a typed pipeline, run it, inspect results in OpenHCS or a viewer, and revise the generated Python.

⚡ Multiprocessing & GPU Acceleration

Bounded worker lanes use ProcessPoolExecutor by default, with deterministic well assignment and sequential processing inside each lane. Compiled callable contracts select framework-local GPU devices independently; single-worker and debugging configurations can use inline or threaded execution.

🔌 Any Python Function

Register any Python function by decorating it with @numpy, @cupy, @pyclesperanto, @torch, or another memory-type decorator. Custom functions receive contract validation, UI integration, multiprocessing-safe import identity, and the same server-owned catalog projection as built-in functions. Persisted functions live in the platform-specific OpenHCS user-data directory.

📊 Results Materialization

Callable and module artifact contracts declare semantic outputs independently of Python argument names. The artifact graph and materialization plans route images, measurements, object labels, relationships, tables, and files to their configured stores and exporters.

🔬 Process-Isolated Napari & Fiji

Stream images to Napari and Fiji/ImageJ in real time during pipeline execution. OpenHCS StreamingConfig declarations and viewer adapters own identity, display, and persistence policy. PolyStore builds generic storage and streaming payloads; ZMQRuntime supplies process-isolated transport, readiness, acknowledgments, and lifecycle.

🪟 Live Cross-Window Updates

Edit a value in GlobalPipelineConfig — watch it propagate in real-time to PipelineConfig and StepConfig windows. Dual-axis resolution (context hierarchy × class MRO) with scope isolation per orchestrator.

🧬 CellProfiler Pipeline Import

Open .cppipe files in the desktop application or lower them from Python into ordinary PipelineConfig and FunctionStep declarations. Named images, objects, measurements, relationships, and exports use the same typed compiler and runtime as native OpenHCS pipelines. The source-backed Official30 suite continuously exercises 30 pipelines from CellProfiler examples, tutorials, and benchmark supplements under explicit equivalence policies.

🤖 MCP Agent Automation

Use the local stdio MCP server with ChatGPT desktop, Codex, Claude Desktop, and other supported clients, or deploy the separately secured HTTP surface. The graphical installers register detected local clients automatically. Capability profiles, schemas, knowledge, UI attachment, authoring, execution, runtime inspection, viewer review, and governed custom-function registration are projected from typed authorities rather than duplicated tool lists.

🧩 The OpenHCS Ecosystem

OpenHCS is built on 8 purpose-extracted, separately published libraries — each solving a general problem and all composed into one platform:

graph TD

OH["OpenHCS Platform (domain wiring + pipelines)"]

OH --> OS["ObjectState (config)"] OH --> AB["ArrayBridge (arrays)"] OH --> PS["PolyStore (I/O + streaming)"] OH --> ZR["ZMQRuntime (exec)"] OH --> QR["PyQT-reactive (Qt forms)"] OH --> FB["formbridge (form model + UI bridge)"] QR --> FB

OS --> PI["python-introspect (signatures)"] OH --> MR["metaclass-registry (plugins)"] OH --> PC["pycodify (serialization)"]

Library	Role in OpenHCS	What It Does
ObjectState	Configuration framework	Lazy dataclasses with dual-axis inheritance (context hierarchy × class MRO) and `contextvars`-based resolution
ArrayBridge	Memory type conversion	Unified API across NumPy, CuPy, PyTorch, JAX, TensorFlow, pyclesperanto with DLPack zero-copy transfers
PolyStore	Unified I/O & stream payloads	Generic storage and streaming payload primitives, backend lifecycle, virtual workspaces, atomic writes, format detection, and ROI extraction
ZMQRuntime	Process & transport runtime	Generic request, status, progress, cancellation, process-lifecycle, and viewer-control transport protocols
PyQT-reactive	UI form generation	React-style reactive forms from dataclasses with cross-window sync and flash animations
formbridge	Toolkit-neutral forms and UI bridge	The form model, help and code documents, and the running-UI bridge contracts, client and server; imports no GUI toolkit, so headless MCP uses it without Qt
pycodify	Code ↔ object conversion	Python source as serialization format — type-preserving, diffable, editable, with collision handling
python-introspect	Signature analysis	Pure-Python function/dataclass introspection for automatic UI generation and contract analysis
metaclass-registry	Plugin discovery	Zero-boilerplate registry system powering microscope handler and storage backend auto-discovery

🔬 Microscope & Function Support

Image Sources

Source	Support
ImageXpress	Native plate and metadata handling
Opera Phenix	Native plate and metadata handling
Bio-Formats	Arbitrary folders and supported microscopy containers
OMERO	Remote image and metadata access
OpenHCS format	Native generated and materialized plates

Source handlers are auto-detected and extensible through metaclass-registry.

Functions — Automatic Discovery

Library or route	Execution memory
scikit-image and OpenHCS native	NumPy / CPU
pyclesperanto	OpenCL GPU
CuPy and cuCIM	CUDA GPU
PyTorch, JAX, and TensorFlow functions	Declared CPU/GPU arrays
User custom functions	Declared by their memory-type decorator

The connected execution server owns the available catalog, so remote GPU and custom-function availability is reflected without a manually maintained list. ArrayBridge provides compatible memory conversion, including zero-copy paths where supported.

Processing domains: image preprocessing · segmentation · cell counting · stitching (MIST + Ashlar GPU) · neurite tracing · morphology · measurements

Dimensionality is function-defined rather than a global mode: true volumetric segmentation and measurement routes coexist with plane-local functions, whose labels are not silently stitched across Z. See the [dimensionality and measurement capabil

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

OpenHCS

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

AI Deprecations

README vom Entwickler

Install

See OpenHCS in use

⚡ Key Capabilities

🛡️ Compile-Time Validation

🔄 Bidirectional GUI ↔ Code

🧠 Agent-Assisted Workflows

⚡ Multiprocessing & GPU Acceleration

🔌 Any Python Function

📊 Results Materialization

🔬 Process-Isolated Napari & Fiji

🪟 Live Cross-Window Updates

🧬 CellProfiler Pipeline Import

🤖 MCP Agent Automation

🧩 The OpenHCS Ecosystem

🔬 Microscope & Function Support