[3F1-OS-8] OS-8

9:00 AM - 9:15 AM JST(12:00 AM - 12:15 AM UTC)

[3F1-OS-8-01] Developing TogoMCP to fully utilize life science knowledge graphs

〇Yasunori Yamamoto¹, Akira R Kinjo², Takatomo Fujisawa³ (1. Research Organization of Information and Systems, 2. Anima Machina G.K., 3. National Institute of Genetics)

Keywords:

MCP Server,Knowledge Graph (KG),Natural Language Query (NLQ)

生命科学分野では多くの知識が構造化され，RDFを用いた多数の知識グラフ（KG）で表現されている．その内容は非常に多様で，様々な組織が様々な観点から構築している．DBCLSが提供するRDFポータルは国内外の公共KGを収集し，SPARQLクエリによりワンストップでアクセス可能としている．KGの数は現時点で75あり，総トリプル数は1700億を超える．生命科学の発展によりKGの種類及び容量は増加しており，適宜新たなKGの追加と更新がなされている．SPARQLクエリを用いることでこれらのKGから所望のサブセットを取得できるが，そのために必要なSPARQLの習得やKG構造の把握は敷居が高い．そこで我々はLLMを介した自然言語による問い合わせを実現すべく，リモートMCPサーバーであるTogoMCPを開発している．LLMエージェントにTogoMCPを接続することで，SPARQLやKGの技術的知識なしで，自然言語による問い合わせによって，上記の膨大なKGから所望のデータを取り出し，必要な形式で取得することが可能になる．本論文では，これまでに得られているTogoMCPの特徴，応用例，および課題を議論する．