Dog Geroscience

Name: Dog Geroscience
Author: w0lph

โดย w0lphรุ่น 0.1.1i★ –iรันบนเครื่อง

ชื่อใน registryio.github.w0lph/dog-geroscience-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Dog-specific aging tools: HAGR dog rows, dog orthologs, dose translation, DAP codebooks, FDA FOI.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
การใช้งานiยังไม่ได้วัด★ –

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
ช่องทาง (transport): stdio
หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
ค่าที่คุณต้องใส่เอง: DOG_GERO_DATA, DOG_GERO_DB_URL

ต้องเตรียมก่อน

PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "dog-geroscience": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dog-geroscience-mcp"
      ],
      "env": {
        "DOG_GERO_DATA": "ใส่ค่าของคุณ",
        "DOG_GERO_DB_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add dog-geroscience --env DOG_GERO_DATA='ใส่ค่าของคุณ' --env DOG_GERO_DB_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx dog-geroscience-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "dog-geroscience": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dog-geroscience-mcp"
      ],
      "env": {
        "DOG_GERO_DATA": "ใส่ค่าของคุณ",
        "DOG_GERO_DB_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "dog-geroscience": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dog-geroscience-mcp"
      ],
      "env": {
        "DOG_GERO_DATA": "ใส่ค่าของคุณ",
        "DOG_GERO_DB_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

DOG_GERO_DATA env
Directory for the prebuilt SQLite database (about 90 MB, downloaded from the Hugging Face Hub on first run). Default: a per-user cache directory.
DOG_GERO_DB_URL env
Alternative download URL for the prebuilt database (a mirror, or a build of your own).

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub w0lph ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
… ยังไม่ตรวจ
ยังมีคนดูแล
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
… ยังไม่ตรวจ
มีสัญญาอนุญาต (license)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
– ไม่เกี่ยว
endpoint ตอบ
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
– ไม่เกี่ยว
ล็อกอินแบบ OAuth
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
… ยังไม่ตรวจ
คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32691 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 52% ของอีก 32691 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32691 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Dog Geroscience ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 37 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dialyne

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

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

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน

ติดตั้ง

Dialyne

โดย dialyne

Real phone calls in France for AI agents: dial +33 numbers, menus, hold, AI disclosure.

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้

ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

dog-geroscience-mcp

mcp-name: io.github.w0lph/dog-geroscience-mcp

An MCP server that gives any agent (Claude, Cursor, other MCP clients) dog-specific aging tools that do not exist anywhere else:

Tool	Source	What it answers
`anage_species`	HAGR AnAge	Longevity record for the dog (or any species for comparison): max longevity, IMR, MRDT, weight, maturity.
`drugage_search`, `drugage_species_summary`	HAGR DrugAge	Lifespan-extension experiments by compound/species, with the NIA ITP flag; shows how thin the dog evidence is.
`genage_search`	HAGR GenAge	Human aging genes and model-organism longevity genes by symbol/name.
`dog_ortholog`	Ensembl Compara (live, cached)	Dog ortholog(s) of a human/mouse gene: id, symbol, % identity, orthology type, location.
`dose_translate`	FDA 2005 Km table	mg/kg conversion between species (mouse → dog = ×3/20).
`dap_releases`, `dap_codebook_search`, `dap_variable`	Dog Aging Project public codebooks (GitHub)	Which survey variables capture a concept; full entry for a variable; which releases contain it.
`nih_reporter_search`	NIH RePORTER v2 (live)	Funded projects matching a phrase, by fiscal year.
`corpus_search`, `corpus_record`, `corpus_info`	canine-aging-corpus (Europe PMC)	BM25 search over 3,500+ canine aging papers; abstracts for all, Markdown full text for the open-access subset.
`foi_summary_search`, `foi_summary_get`	foi-summaries (FDA CVM, public domain)	FOI summaries for 497 dog products: recommended dosage, indications, route, PK and safety candidate sentences, PDF link; `foi_summary_get` returns the parsed section text (e.g. the dose-multiple target-animal-safety study) by `foi_id`.
`foi_structured_search`	foi-summaries structured layer	Typed, quote-grounded records for all 497 summaries (1,026 PK values, 193 safety studies, 918 adverse-reaction rows): dose regimen, PK values, target-animal-safety design/findings, effectiveness study, adverse reactions with treated/control rates.
`canine_trial_search`	canine-trials registry	Interventional studies and cohorts on aging in dogs (lifespan, healthspan, cognition, mobility, immunosenescence, cancer prevention), including company programs (STAY/LOY-002, LOY-001, LOY-003) and TRIAD: design, status, intervention, dose, duration, population, primary outcome, result as reported, sources with verbatim quotes. Match on name, acronym, intervention, tags or PMID; `trial_id` for one record; `status` filter.
`intervention_dossier`	composition of the above + openFDA	One evidence package per compound: DrugAge across species with ITP and dog rows, dog-equivalent doses, corpus hits and dog trials, target ortholog, openFDA dog adverse events, FOI summaries, explicit gaps. Synonym-aware (selegiline ↔ L-deprenyl, rapamycin ↔ sirolimus).

The server also exposes one MCP prompt, dossier_briefing(compound, target_gene?), which instructs the client model to call intervention_dossier and write a six-section evidence briefing without adding anything the tools did not return. examples/rapamycin_briefing.md is a worked example written from examples/rapamycin_dossier.json; examples/selegiline_dossier.json shows the FOI and structured blocks populated for a marketed veterinary drug.

scripts/dossier_eval.py runs the dossier over 14 ITP-tested compounds plus two veterinary comparators and prints a coverage table (data/dossier_eval.json). It measures what the sources contain, not biological truth: for example rapamycin resolves 37 DrugAge experiments, 16 ITP rows, 152 corpus mentions and 5 candidate dog trials but no FOI summary (not a veterinary product), while selegiline resolves 1 dog lifespan experiment, 4,117 openFDA dog reports and 2 FOI summaries with 2 structured records, and carprofen 46,859 openFDA dog reports plus FOI summaries and structured records up to each search's result cap (11 and 19).

Adjacent servers this one deliberately does not duplicate: sniff-mcp (canine genomics, OMIA, breed allele frequencies), mcp-veterinary-fda (openFDA animal adverse events, Green Book), and the longevity-genie servers (Open Genes, SynergyAge, gget).

Install

No build step: the first run downloads the prebuilt database (~90 MB) from the Hugging Face Hub (w0lph/dog-geroscience-mcp-data) into a per-user cache directory, and every offline tool works from that single file.

uvx dog-geroscience-mcp                 # stdio server; downloads the database on first start

uvx dog-geroscience-mcp fetch-data # or download it explicitly (prints the path)

Claude Desktop / Claude Code / Cursor config:

"mcpServers": { "dog-geroscience": { "command": "uvx", "args": ["dog-geroscience-mcp"] } } }

Claude Desktop, one click: download dog-geroscience-mcp- .mcpb from the releases page and open it (Settings → Extensions → Install from file). The bundle declares the PyPI package as a uv-type extension, so the desktop app installs it with its own uv; nothing else to set up. Source of the bundle: mcpb/ (npx @anthropic-ai/mcpb pack mcpb dist/dog-geroscience-mcp-0.1.1.mcpb).

Claude Code, as a plugin with a routing skill (needs uv on the PATH):

/plugin marketplace add w0lph/k9

/plugin install dog-geroscience@k9

Codex CLI:

codex mcp add dog-geroscience -- uvx dog-geroscience-mcp

The skill alone, for any agent that reads SKILL.md files: copy plugins/dog-geroscience/skills/dog-geroscience/ into your skills directory (for Claude Code, ~/.claude/skills/). It routes dog-aging questions to the right tools and states how to read their output (species labels on FOI summaries, allometric doses, verbatim quotes).

Docker (the root Dockerfile of the repository bakes the database into the image):

docker build -t dog-geroscience-mcp . && docker run -i --rm dog-geroscience-mcp

Environment: DOG_GERO_DATA (where the database lives; default %LOCALAPPDATA%\dog-geroscience-mcp on Windows, ~/.cache/dog-geroscience-mcp elsewhere, /data in a source checkout), DOG_GERO_DB_URL (alternative download URL), DOG_GERO_AUTO_FETCH=0 (fail instead of downloading when the database is missing).

Build from sources

uv sync

uv run dog-geroscience-mcp build # downloads HAGR + DAP codebooks, indexes ../corpus/data and ../foi/data uv run dog-geroscience-mcp build --skip-download uv run dog-geroscience-mcp build --fulltext-licences "cc by,cc0" --out dog_geroscience.sqlite # the redistributable build uv run dog-geroscience-mcp # serve from data/dog_geroscience.sqlite uv run mcp dev src/dog_geroscience_mcp/server.py # inspector (optional)

The build writes one SQLite file: plain tables + FTS5 indexes, the corpus's Markdown full text (all of it locally; only CC BY / CC0 articles in the published file), the full FOI records, and a meta table with every source URL and fetch time. DOG_GERO_CORPUS, DOG_GERO_FOI and DOG_GERO_FOI_STRUCTURED point the build at the inputs.

In a source checkout, Claude Desktop can run it without PyPI:

"mcpServers": { "dog-geroscience": { "command": "uv", "args": ["--directory", "D:/OneDrive/k9/mcp", "run", "dog-geroscience-mcp"] } } }

Design

Ground-truth tables (AnAge, DrugAge, GenAge, DAP codebooks) are served verbatim with their source; nothing is merged or inferred.
Network at request time is limited to the live tools (Ensembl, RePORTER, and openFDA inside the dossier); Ensembl results are cached in the database. The database itself is fetched once, atomically, and checked for the SQLite header before use.
Query functions in queries.py are pure and tested offline; server.py is a thin wrapper.
Licences: code MIT; HAGR data CC BY 3.0 (commercial use permitted with attribution); DAP codebooks are public GitHub files; corpus content keeps each article's own licence.

Test

uv run pytest -q

uv run ruff check src tests

Tests build a miniature database from fixtures and drive the server through the SDK's in-process client; nothing touches the network.

Dog Geroscience

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ต้องใส่เอง

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Dialyne

README จากผู้ทำ

dog-geroscience-mcp

Install

Build from sources

Design

Test