В этом руководстве мы создаём компактную и эффективную систему, которая демонстрирует, как преобразовать документацию по инструментам в стандартизированные вызываемые интерфейсы, зарегистрировать эти инструменты в центральной системе и выполнить их как часть автоматизированного конвейера.
Шаг 1: определение структуры инструментов
Мы начинаем с определения структуры для наших инструментов и написания простого парсера, который преобразует обычную документацию в стандартизированную спецификацию инструмента. Это помогает нам автоматически извлекать параметры и выходные данные из текстовых описаний.
«`python
@dataclass
class ToolSpec:
name: str
description: str
inputs: Dict[str, str]
outputs: Dict[str, str]
«`
«`python
def parsedocto_spec(name: str, doc: str) -> ToolSpec:
desc = doc.strip().splitlines()[0].strip() if doc.strip() else name
arg_block = «n».join([l for l in doc.splitlines() if «—» in l or «:» in l])
inputs = {}
for line in arg_block.splitlines():
m = re.findall(r»(—?w[w-]|bw+b)s[:=]?s*(w+)?», line)
for key, typ in m:
k = key.lstrip(«-«)
if k and k not in inputs and k not in [«Returns», «Output», «Outputs»]:
inputs[k] = (typ or «str»)
if not inputs: inputs = {«in»: «str»}
return ToolSpec(name=name, description=desc, inputs=inputs, outputs={«out»: «json»})
«`
Шаг 2: создание имитаций инструментов
Мы создаём имитации инструментов биоинформатики, таких как FastQC, Bowtie2 и Bcftools. Мы определяем их ожидаемые входные и выходные данные, чтобы их можно было последовательно выполнять через унифицированный интерфейс.
«`python
def toolfastqc(seqfasta: str, min_len: int = 30) -> Dict[str, Any]:
# …
return {«nseqs»: len(lens), «lenmean»: (sum(lens) / max(1, len(lens))), «pct_q30»: q30, «gc»: gc}
«`
«`python
def toolbowtie2like(ref: str, reads: str, mode: str = «end-to-end») -> Dict[str, Any]:
# …
return {«n»: len(hits), «aligned»: sum(h[«aligned»] for h in hits), «mode»: mode, «hits»: hits}
«`
Шаг 3: регистрация инструментов и запуск конвейера
Мы создаём лёгкий сервер, который регистрирует инструменты, перечисляет их спецификации и позволяет нам вызывать их программно. Мы также определяем базовую структуру конвейера, которая описывает последовательность, в которой должны выполняться инструменты.
«`python
class MCPServer:
def init(self):
self.tools: Dict[str, MCPTool] = {}
def register(self, name: str, doc: str, fn: Callable[…, Dict[str, Any]]):
spec = parsedocto_spec(name, doc)
self.tools[name] = MCPTool(spec, fn)
# …
«`
«`python
server = MCPServer()
server.register(«fastqc», FASTQCDOC, toolfastqc)
server.register(«bowtie2», BOWTIEDOC, toolbowtie2_like)
server.register(«bcftools», BCFDOC, toolbcftools_like)
«`
Шаг 4: тестирование и оптимизация
Мы подготавливаем небольшие синтетические данные FASTA для тестирования и реализуем функцию, которая запускает весь конвейер. Здесь мы динамически передаём параметры инструмента и выполняем каждый шаг в последовательности.
«`python
def run_pipeline(nl: str, ctx: Dict[str, str]) -> Dict[str, Any]:
plan = compile_pipeline(nl)
results = []
t0 = time.time()
for name, arg_tpl in plan:
args = {k: (v.format(ctx) if isinstance(v, str) else v) for k, v in arg_tpl.items()}
out = server.call_tool(name, args)
results.append({«tool»: name, «args»: args, «output»: out})
return {«request»: nl, «elapsed_s»: round(time.time() — t0, 4), «results»: results}
«`
Заключение
В этом руководстве мы разработали чёткое понимание того, как лёгкая конверсия инструментов, их регистрация и оркестрация могут работать вместе в единой среде. Мы наблюдаем, как унифицированный интерфейс позволяет нам подключать несколько инструментов без проблем, запускать их последовательно и измерять их производительность. Это практическое упражнение помогает нам оценить, как простые принципы проектирования, стандартизация, автоматизация и модульность могут повысить воспроизводимость и эффективность вычислительных рабочих процессов в любой области.
1. Какие основные шаги включает в себя процесс создания единой системы оркестрации инструментов?
Ответ: процесс включает в себя определение структуры инструментов, создание имитаций инструментов, регистрацию инструментов и запуск конвейера, тестирование и оптимизацию.
2. Какие инструменты используются для имитации в рамках данного руководства?
Ответ: в рамках данного руководства используются имитации инструментов биоинформатики, таких как FastQC, Bowtie2 и Bcftools.
3. Какие преимущества даёт стандартизация и автоматизация при работе с инструментами?
Ответ: стандартизация и автоматизация позволяют подключать несколько инструментов без проблем, запускать их последовательно и измерять их производительность. Это повышает воспроизводимость и эффективность вычислительных рабочих процессов.
4. Какие инструменты и технологии используются для регистрации и оркестрации инструментов в системе?
Ответ: для регистрации и оркестрации инструментов используется лёгкий сервер, который регистрирует инструменты, перечисляет их спецификации и позволяет вызывать их программно. Также определяется базовая структура конвейера, которая описывает последовательность выполнения инструментов.
5. Какие типы данных используются для тестирования системы?
Ответ: для тестирования системы используются небольшие синтетические данные FASTA.