bioinformatics-mcp-server/dist/handlers/analyze-task.js

🧬 生物信息学MCP服务器 - 专为ModelScope设计的智能生物数据分析工具

import * as fs from 'fs';
import * as path from 'path';
import { generateId, createAnalysisPrompt } from '../utils/common.js';
/**
 * 处理分析生物信息学任务的请求
 */
export async function handleAnalyzeTask(args, projectPath) {
    // 安全地处理参数，确保默认值
    const safeArgs = args || {};
    const user_request = safeArgs.user_request || '';
    const data_files = Array.isArray(safeArgs.data_files) ? safeArgs.data_files : [];
    const additional_context = safeArgs.additional_context || '';
    const workflowId = generateId();
    try {
        // 验证必需参数
        if (!user_request || user_request.trim() === '') {
            throw new Error('user_request is required and cannot be empty');
        }
        console.error(`Analyzing bioinformatics task: ${user_request}`);
        console.error(`Data files: ${data_files.length} files`);
        console.error(`Additional context: ${additional_context}`);
        // 创建工作流目录
        const workflowDir = path.join(projectPath, workflowId);
        fs.mkdirSync(workflowDir, { recursive: true });
        // 生成详细的分析计划和脚本
        console.error(`Creating analysis prompt...`);
        const analysisPrompt = createAnalysisPrompt(user_request, data_files, additional_context, workflowId);
        console.error(`Analysis prompt created successfully`);
        // 保存分析请求信息
        console.error(`Creating workflow info object...`);
        const workflowInfo = {
            id: workflowId,
            user_request,
            data_files,
            additional_context,
            created_at: new Date().toISOString(),
            status: 'planned',
            workflow_dir: workflowDir
        };
        console.error(`Saving workflow info to JSON...`);
        try {
            fs.writeFileSync(path.join(workflowDir, 'workflow_info.json'), JSON.stringify(workflowInfo, null, 2));
            console.error(`Workflow info saved successfully`);
        }
        catch (jsonError) {
            console.error(`JSON stringify error:`, jsonError);
            throw jsonError;
        }
        return {
            content: [
                {
                    type: 'text',
                    text: `# 生物信息学工作流分析完成

## 工作流ID: ${workflowId}

## 用户请求分析:
${user_request}

## 数据文件:
${data_files.length > 0 ? data_files.map((file, idx) => `${idx + 1}. ${file}`).join('\n') : '无数据文件'}

## 分析计划:
基于您的请求，我已经创建了一个完整的生物信息学工作流。

**下一步操作:**
1. 请让Claude生成具体的Python分析脚本（每个脚本≤100行）
2. 使用 \`execute_claude_script\` 工具自动执行生成的脚本
3. 如果遇到问题，使用 \`debug_workflow\` 工具进行调试

## 工作流目录:
${workflowDir}

## Claude LLM 分析提示:
${analysisPrompt}

**请告诉我您希望如何处理这个工作流 - 是立即执行还是需要先查看具体的分析步骤？**`,
                },
            ],
        };
    }
    catch (error) {
        const errorMessage = error instanceof Error ? error.message : 'Unknown error occurred';
        console.error(`Task analysis error: ${errorMessage}`);
        throw new Error(`Failed to analyze task: ${errorMessage}`);
    }
}