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从观测计数计算群体样本中每种基因型的频率。基因型频率 = 计数(基因型) / N。对于双等位基因位点（AA、Aa、aa）：freq(AA)+freq(Aa)+freq(aa) = 1。同时从基因型数据推导等位基因频率 p = freq(AA)+0.5×freq(Aa)，q = freq(aa)+0.5×freq(Aa)，并报告完全显性下的表型频率（显性表型 = AA+Aa，隐性表型 = aa）。来源：Hartl & Clark 2007、Griffiths 遗传分析导论、StatPearls。仅供教学用途。
用三种语言从你的代码中调用此工具。
curl -X POST 'http://127.0.0.1:3003/zh/api/tools/genotype-frequency-calculator' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"AACount":50,"AaCount":30,"aaCount":20,"decimalPlaces":4}'以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。
POST http://127.0.0.1:3003/zh/api/tools/genotype-frequency-calculator| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| AACount | number | 是 | Observed count of genotype AA. |
| AaCount | number | 是 | Observed count of genotype Aa. |
| aaCount | number | 是 | Observed count of genotype aa. |
| decimalPlaces | number | 否 | — |
JSON 结果
{
"key": {...},
"metadata": {
"key": "value"
},
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)"
}将此工具加入你的 Model Context Protocol 服务，让 AI 智能体可以列出并调用它。
将以下内容加入你的 MCP 客户端配置：
{
"mcpServers": {
"elysiatools-genotype-frequency-calculator": {
"name": "genotype-frequency-calculator",
"description": "从观测计数计算群体样本中每种基因型的频率。基因型频率 = 计数(基因型) / N。对于双等位基因位点（AA、Aa、aa）：freq(AA)+freq(Aa)+freq(aa) = 1。同时从基因型数据推导等位基因频率 p = freq(AA)+0.5×freq(Aa)，q = freq(aa)+0.5×freq(Aa)，并报告完全显性下的表型频率（显性表型 = AA+Aa，隐性表型 = aa）。来源：Hartl & Clark 2007、Griffiths 遗传分析导论、StatPearls。仅供教学用途。",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:3003/mcp/sse?toolId=genotype-frequency-calculator",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}连接到 SSE 端点后，列出已开放的工具：
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}通过工具 id 调用，参数由其参数表构建：
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "genotype-frequency-calculator",
"arguments": {
"AACount": 50,
"AaCount": 30,
"aaCount": 20,
"decimalPlaces": 4
}
}
}有问题或反馈？请联系 [email protected]