프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

BioMASS ODE Model Builder

제작자: marcorusc버전 2.5.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.marcorusc/BioMASS

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Construct, inspect, visualize, and simulate evidence-backed ODE models with BioMASS

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "biomass": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-biomodelling-servers"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add biomass -- uvx mcp-biomodelling-servers

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "biomass": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-biomodelling-servers"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "biomass": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-biomodelling-servers"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 marcorusc 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32537개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32537개 중 78%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32537개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

BioMASS ODE Model Builder, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(2.5.2)은 9일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, TF Rooms

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

TF Rooms

제작자: tfrooms.com

Live room availability, rates and stay quotes for 12 New Leaf motels in Twin Falls, Idaho.

클라우드에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

BioMASS ODE Model Builder

A stateful MCP server for evidence-backed ODE construction using BioMASS 0.14 and Text2Model. It supports model inspection, graph visualization, export, and bounded exploratory simulation. The calling agent reads literature and proposes mechanisms. Calibration and sensitivity analysis are outside v1.

Installation

python -m pip install mcp-biomodelling-servers

mcp-biomass-server

Graph rendering is part of the standard installation: PyGraphviz wheels bundle Graphviz, so no system Graphviz or dot program is needed. The former [biomass-graph] extra is kept as an empty alias for existing install commands. On a platform without a PyGraphviz wheel, pip builds it from source, which needs a C compiler and Graphviz development headers.

Example MCP client configuration:

{

"servers": { "biomass": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--from", "mcp-biomodelling-servers", "mcp-biomass-server"] } } }

From a source checkout, install with python -m pip install '.[dev]' and run python -m BioMASS.server. The repository's wheel path remapping does not support editable installs.

NeKo workflow

  1. Curate a network in NeKo, then call its export_biomass_handoff with the biological context. The export preserves nodes, stable edge IDs, references, and available mechanism/context columns. It does not require connectivity.
  2. create_session, then import_neko_handoff with the returned manifest path. Import verifies artifact integrity and stores a durable copy of the network and provenance inside the authoring snapshot. If BioMASS cannot read NeKo's files (a host that sandboxes each server), pass handoff_bundle, the object returned by NeKo export_handoff_bundle, instead of the path.
  3. Read papers with the calling agent's literature tools. set_evidence stores source identifiers, supporting passages or summaries, locations, biological context, limitations, and supporting/contradicting/context-only stances.
  4. build_reactions adds or edits reactions; set_reactions replaces the complete list. Each record has a stable ID, Text2Model statement, originating edges, evidence IDs, and a supported/assumed/unreviewed status. Scientific annotations are optional and supplied by the agent; new records default to unreviewed. These links may be many-to-many; uncovered edges remain in the coverage report.
  5. configure_model sets observables, time span, conditions, numerical defaults, units, and quantity provenance. It replaces the complete configuration.
  6. Inspect, validate, generate, visualize, optionally simulate, and export.

Reaction example (IDs must correspond to imported edges and stored evidence):

{

"reaction_id": "binding", "statement": "E + S <--> ES | kf=0.003, kr=0.001 | E=100, S=50, ES=0", "status": "supported", "evidence_ids": ["binding_paper"], "edge_ids": ["edge_returned_by_import"] }

Use share_parameters_with to refer to an earlier reaction ID. The renderer resolves that ID to the correct Text2Model line number. Numeric sharing in reaction records is rejected. Complete replacement with set_reactions clears numerical overrides and conditions because generated parameter names depend on line numbers; reapply those settings after inspecting the revised model.

For conversational construction, call create_session, then build_reactions with templates or raw statements. inspect_reactions returns stable IDs and generated symbols. Preview a batch using expected_version, then apply with preview=false. Incremental edits retain compatible numerical settings. Read model editing or docs://biomass/model_editing for details. The agent chooses kinetics and any scientific annotations; the server validates syntax, references, dependencies, and execution.

Standalone text workflow

import_text preserves a complete Text2Model document verbatim, including comments, directives, and numeric line references. Replacing a document also replaces its line-evidence mapping and clears the old configuration. Evidence can be stored before import, then linked by line number. In document mode, put observables, simulation conditions, and time span in the text itself; configure_model can override numeric defaults and record units/provenance.

import_text_file reads an existing UTF-8 file into the session with its source path and hash. build_reactions can expand or edit it while preserving untouched lines and parameter references. The original file is never modified. Removals leave comment lines so later line numbers remain stable; dependent observables and conditions must be repaired explicitly in the same batch.

examples/enzyme.txt is a small executable enzyme model. It specifies all three parameters, all four initial values (including zeros), and the time span, so it runs without opting into placeholder values.

{"scenario": {"name": "enzyme"}, "session_id": "returned-session-id"}

Pass that object to run_simulation after generate_model. For explicitly hypothetical runs, set scenario.allow_placeholders to true. A supplied or assumed value is distinguished from a Text2Model placeholder. Literature-derived quantities require evidence IDs. Unspecified units remain explicit null values.

Scenario overrides replace generated defaults before condition assignments. Each condition starts from fresh defaults. The actual parameters and initial values used for each solve, including steady-state preparation, are recorded. Parameter-sharing constraints remain effective; override their source parameter. Simulation produces complete species and observable CSV tables, a trajectory preview (up to 20 species), and a numerical scenario report.

Graph visualization

  • visualize_model(format="png"): default static graph and MCP image content.
  • visualize_model(format="svg"): scalable static graph.
  • visualize_model(format="html"): interactive graph; no browser is opened.
  • export_model_graph: DOT for external graph software.

Static layouts are dot (default), neato, fdp, circo, and twopi. HTML optionally exposes physics/layout controls. Layout selection applies to static formats. Interactive HTML references the vis-network JavaScript and stylesheet CDN used by BioMASS’s supported PyVis version; opening it requires network access. Graph artifacts are linked to an immutable model revision and are included in that revision's exported bundle.

BioMASS projects reactants and modifiers onto products, combining repeated species connections. It does not distinguish reactants from modifiers, or activating from inhibiting modifiers. Therefore this visualization is not a complete reaction graph or a signed causal network. Unresolved NeKo edges remain in coverage reports. An interactive graph is not a simulation animation. See the upstream graph tutorial.

Tools and resources

The server exposes 22 tools:

FamilyTools
Sessionscreate_session, list_sessions, close_session, restore_session
Authoringimport_neko_handoff, import_text, import_text_file, set_evidence, set_reactions, build_reactions, configure_model
Inspectioninspect_model, inspect_reactions, validate_model
Generationgenerate_model
Visualizationvisualize_model, export_model_graph
Simulationrun_simulation
Artifactsexport_model_bundle, list_generated_files, list_artifact_sessions, clean_generated_files

Read docs://biomass/agent_manual or request biomass_workflow_prompt for agent instructions. Session resources expose /model, /evidence, /coverage, /files, and /revision/{revision} under biomass://session/{session_id}.

Before writing reactions, agents should read these offline MCP resources:

ResourceReference
docs://biomass/reaction_syntaxSupported syntax and generated kinetics
docs://biomass/authoring_examplesTested tool argument examples
docs://biomass/network_to_reactionsEvidence-to-mechanism authoring guide
docs://biomass/model_editingConversational construction, templates, and file editing

These references ship with the server and are linked from its initialization instructions, agent manual, workflow prompt, and authoring tool descriptions. They document the supported BioMASS 0.14 subset. A separate skill is not required. The syntax examples are converted in tests; the complete example workflows are also generated and simulated. Signed edges do not automatically determine mechanisms, kinetic laws, or one reaction per edge.

Revisions, validation, and limits

Each session has locked authoring state and a durable JSON snapshot. Workers use separate directories and fresh interpreters. Generated revisions have integrity inventories; authoring edits clear the current revision pointer but retain previous revisions. Explicitly select an old revision to inspect its original model and evidence. Failed jobs retain only diagnostic logs.

Syntax validity, generation success, evidence coverage, and numerical execution are separate results. None establishes biological validity. Validation with check_generation=true uses a disposable worker and publishes no revision.

Accepted expressions contain finite constants, arithmetic, and model-symbol references (p[name], u[name], init[name] where applicable). Python calls, attributes, imports, and arbitrary Python model packages are unsupported. Identifiers start with a letter and use letters, digits, and single underscores. Numerical reaction values must be finite and nonnegative.

Workers default to 60 seconds, configurable from 1 to 300 seconds. v1 limits: 1 MiB / 2000 text lines, 500 species / 1000 reactions, 20 conditions, and 10001 integer time samples. Timeouts terminate the worker and its child processes on POSIX systems. These processes isolate runtime state; they are not an OS sandbox.

Exports include generated Python, original text, numerical configuration, evidence, assumptions, coverage, version metadata, graphs, and saved runs. Extract the ZIP and run python run_simulation.py to list saved scenarios, then python run_simulation.py simulate_ to reproduce one. The script uses the recorded actual numerical conditions. requirements.txt pins BioMASS 0.14.0. Closing a session preserves artifacts; cleanup preserves authoring and lineage while removing generated revisions and runs.

Artifacts and restorable session snapshots now use $MCP_BIOMODELLING_ARTIFACT_ROOT/BioMASS/ or the shared user-cache default documented in the root README. Legacy package-local directories remain listed with legacy=true and their full location; they are not migrated, deleted, or automatically restored.

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