Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

OpenReadout

von openreadoutVersion 0.4.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.openreadout/openreadout

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Read raw lab-instrument files offline: metadata, previews, integrity checks, open-format export.

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

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

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

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

Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen

Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add openreadout -- npx -y openreadout mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "openreadout": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "openreadout",
        "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": {
    "openreadout": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "openreadout",
        "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 openreadout 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 32384 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 66 % der anderen 32384 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32384 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 OpenReadout 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 (0.4.0) kam vor 19 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, Rust, MCPB auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, 오늘냥이 (Oneul Nyangi)

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

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.

OpenReadout

OpenReadout lets AI agents read and analyze raw files from lab instruments like microscopes, mass specs, flow cytometers, plate readers and NMR. It reads 120+ formats without vendor software, and runs as an MCP server, a CLI, or a Python or R package.

🧪 Try it: browser demo | 📖 Docs: openreadout.github.io/openreadout

Gallery

Light Microscopy

Leica LIF · fly egg chamber DeltaVision · HeLa cells Imaris · plant root section

Imaris · a single neuron Yokogawa CellVoyager · Cell Painting Evident OIR · testes, confocal

Electron Microscopy

EMDB MRC · virus capsid Gatan DM3 · atoms by ptychography Gatan DM4 · ZnO nanorods

Gatan DM4 · electron diffraction Velox EMD · STEM HAADF FEI SER · silica particles

Figures

ABI .ab1 · Sanger read WITec · Raman of graphene MicroCal ITC · titration

BD FCS + FlowJo · gated T cells SoftMax .pda · 96 growth curves Bruker TopSpin · NMR from the FID

Bruker EPR · power series ABI .fsa · fragment sizing mzML · TIC and spectrum

Axon ABF · firing against current Gamry · cyclic voltammogram Applied Biosystems .eds · qPCR

All read from the raw files. More in the gallery , and image credits in CREDITS.md .

Get Started

Install it, then connect it to your agent:

brew install openreadout/tap/openreadout    # other ways under Installation below

openreadout mcp --install claude-desktop # or claude, codex, cursor, vscode, gemini

Then ask your agent about a file, like "What's in cells.czi?" In Claude Code you can install it as a plugin instead (see AI Integration).

Or try the browser demo with no install. Your files never leave your computer.

With an Agent

Claude finds the cerebellum in a 3.7 GB slide scan and labels its layers.

https://github.com/user-attachments/assets/7ee0f9fe-e6e0-4378-a46d-5cdc04d57151

Data: Zenodo 10577621 (CC BY 4.0).

Claude checks a gene knockout with files from five instruments.

https://github.com/user-attachments/assets/658d300b-dc9d-4164-af84-bb48261fd33f

Data: Edyanto et al., figshare (CC BY 4.0).

What It Does

  • Inspect images, channels, traces, spectra, tables, and metadata, in plain text or structured JSON
  • Check files for truncation, missing planes, and damaged structure, with exit code 4 when a file is corrupt
  • Export to OME-TIFF, OME-Zarr, mzML, NWB, CSV, Parquet, Arrow, JCAMP-DX, Allotrope ASM, and RDML, reading every export back to verify it
  • Preview image planes, traces, spectra, and plate heat maps as PNG
  • Analyze chromatographic peaks, plate assays (IC50, standard curves), qPCR (Cq, ΔΔCq), NMR peaks, patch-clamp features, spikes, and flow-cytometry gates, with documented methods
  • Batch over whole directories, index lab shares, and watch running acquisitions

On the Command Line

# Install (macOS / Linux; other ways under Installation)

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/openreadout/openreadout/main/scripts/install.sh | sh

What is in the file?

openreadout info cells.lif

→ format: Leica LIF (lif) v2 size: 16.0 MiB images: 1 planes: 2

→ [0] PEI_laminin_35k 2048x2048 z=1 c=2 t=1 uint16 px=0.3250 µm

→ objective: HC PL FLUOTAR L 20x/0.40 DRY

Is it complete?

openreadout check partial-copy.lif

→ error truncated block chain runs past end of file

→ error missing_planes geometry needs 16777216 bytes but only 8969789 are stored

Integrate the peaks of a chromatogram

openreadout analyze peaks gc-run.ch --min-height 1

→ 4 peaks, area in pA·min

→ 1 4.852 min area 0.2779 25.08 %

→ ...

Structured JSON for scripts and agents

openreadout info cells.lif --json

{

"ok": true, "schema_version": "2", "data": { "format": { "id": "lif", "name": "Leica LIF", "vendor": "Leica Microsystems" }, "images": [ { "size_x": 2048, "size_y": 2048, "size_c": 2, "pixel_type": "uint16", "physical_size": { "x": 0.325, "y": 0.325, "unit": "µm" } } ] } }

Formats

AreaFormatsExport to
Light microscopyZeiss CZI, Nikon ND2, Leica LIF, Olympus OIR/VSI/OIB, Imaris, OME-TIFF and other TIFF variants, OME-Zarr, whole-slide images (including Philips iSyntax, Hamamatsu VMS and MIRAX)OME-TIFF, OME-Zarr
High-content screeningHarmony (Opera Phenix, Operetta), ImageXpress, CellVoyagerOME-Zarr plate, OME-TIFF
Electron microscopyMRC, Gatan DM3/DM4, FEI SER/EMI, Velox EMD, EER movies, SerialEM mdocOME-TIFF, OME-Zarr, MRC
Structural biologyCBF/miniCBF, SMV, EIGER NeXus (NXmx) diffraction imagesMRC, OME-TIFF
Medical imagingDICOM (files, series, studies, DICOMDIR), NIfTI, Analyze, Bruker ParaVisionNIfTI, OME-TIFF
Mass spectrometryThermo RAW, Bruker timsTOF and BAF, Agilent MassHunter, Waters MassLynx, Sciex WIFF, mzMLmzML, Parquet, Arrow
ChromatographyAgilent ChemStation and OpenLab, Shimadzu, Chromeleon, AIA/ANDICSV, JCAMP-DX, Parquet
ElectrophysiologyAxon ABF, Intan, SpikeGLX, Open Ephys, Neuralynx, Blackrock, Plexon, HEKA, Spike2, TDT, Axona, NWBNWB, CSV, Parquet
NMR and spectroscopyBruker TopSpin and OPUS, Varian, JEOL, Thermo OMNIC, Renishaw, JCAMP-DX, SPCJCAMP-DX, CSV
Flow cytometryFCS, FlowJo workspaces, Gating-MLCSV, Parquet, Arrow
Plate readers and qPCRPlate-reader exports, RDML, Applied Biosystems, LightCycler, Rotor-GeneAllotrope ASM, RDML, CSV
DNA sequencing and electrophoresisIllumina run folders, Oxford Nanopore POD5 and FAST5, FASTQ, BAM, ABIF Sanger and fragment-analysis files, Agilent Bioanalyzer and TapeStationFASTQ, CSV, Parquet
OtherNanoDrop, Qubit, Incucyte, gel and blot imagers, ÄKTA, ITC, Biacore, Seahorse, Octet, Zetasizer, XRD, EPR, electrochemistry, thermal analysisCSV, Parquet

The format list lists every format OpenReadout reads, with its known gaps.

Installati

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

PopNx fragen