FlowProof 是一个基于模型上下文协议（MCP）的可复现生物信息学流程执行工具，强调可验证的溯源能力。用户可以让 AI 助手运行生物信息学管道，并拿回可以独立验证的结果，其溯源信息包括：流程版本、容器摘要、工具版本、参数，以及每一个输入与输出的 SHA-256 校验和，最终以 Workflow Run RO-Crate 形式产出。
【定位与用途】 该项目定位为弥补 MCP-for-bioinformatics 生态缺失的一层。数据访问已有 MCP 服务器（BioMCP）；分析规划已有 AI 智能体（Biomni、AutoBA）。缺少的是可靠、可信的执行，而这需要编排与溯源规范。FlowProof 提供的正是这一层。作者指出，一个“替你运行分析”的 AI，只有在你能够信任结果时才有用。FlowProof 让每次运行都可复现、可独立检查，使 AI 驱动结果不再是黑箱：它随附精确的配方与校验和，可逐字节复现。
【主要能力】 FlowProof 目前可正常工作并可直接安装（pip install flowproof-mcp）。其流程注册表、执行后端与 RO-Crate 溯源均已完整实现并有测试覆盖。MCP 服务器对外暴露六个工具：list、describe、run、status、results、provenance。
它自带两种执行后端：
- MockBackend：确定性、零依赖，用于开发与测试。
- NextflowBackend：通过容器 profile 运行 nextflow run，需要 Nextflow 与 Docker。
每次运行都会产出 ro-crate-metadata.json，遵循 Workflow Run RO-Crate 配置文件，记录工作流及其版本、容器镜像、解析出的工具版本、精确参数，以及所有输入输出的 SHA-256 校验和。设计细节可参见 DESIGN.md。
【使用方式】 FlowProof 有两种用法，二者都让 AI 助手替你运行管道，设置完成后无需接触终端。
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本地模式（处理真实数据的推荐方式） 在用户自己的机器上运行，数据不会离开本机，计算也由本机执行，无需令牌。将相应配置加入 MCP 客户端配置（Claude Desktop 为 claude_desktop_config.json；Cursor 为 MCP settings）。之后只需向助手发出指令，例如“列出 FlowProof 管道”或“对这个文件运行 ONT 组装”。运行结果写入 ~/.flowproof/runs（可通过 FLOWPROOF_RUNS_DIR 覆盖）。
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云端模式（即时、免安装） 将客户端连接到托管服务器，无需安装任何内容，由云端运行。当前使用 bearer token（按用户密钥与 OAuth 已在路线图中）。
此外也可以直接运行服务器。
【管道与演示】 管道（种子）可通过 manifest 注册新管道，服务器本身无需改动。可立即试用：让助手在无输入的情况下运行 ont-read-stats，FlowProof 会端到端运行内置的 Oxford Nanopore 样本，并返回可验证的溯源 crate，无需数据或参考基因组。
【引用】 如果在研究中使用 FlowProof，请引用归档软件发布：Ajibade, H. A. (2026). FlowProof: reproducible bioinformatics pipeline execution over the Model Context Protocol with verifiable provenance (v0.1.2). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.21932977。仓库包含机器可读的 CITATION.cff，因此 GitHub 会显示“Cite this repository”按钮，并提供 BibTeX 与 APA 格式。
【限制与说明】 NextflowBackend 需要本机安装 Nextflow 与 Docker 才能运行真实管道；云端当前使用 bearer token 鉴权，按用户密钥与 OAuth 尚在路线图中。关于收费、价格、支持平台与性能效果等信息，资料中暂未提供。
