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OMERO 연동 (현미경 데이터)

omero-py와 BlitzGateway로 OMERO 서버의 현미경 이미지 메타데이터를 안전하게 조회·내보내고 전송 계획을 세워주는 스킬입니다.

데이터·분석고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 7/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

생물영상 데이터 관리 플랫폼인 OMERO.server에 접속해 이미지·데이터셋·프로젝트 구조를 탐색하고, 태그·맵 주석·ROI·테이블 같은 메타데이터를 범위를 제한한 JSON으로 내보냅니다. BlitzGateway(Python), OMERO CLI, OMERO.web의 공식 api/webgateway 중 어떤 인터페이스를 써야 하는지 상황별로 안내하며, 재현 가능한 클라이언트 환경(OMERO.py 5.22.1 + IcePy 3.6.5, Python 3.12 권장) 구성 절차도 포함합니다.

특히 안전 규칙이 강합니다. 비밀번호·세션 키는 명시된 OMERO_* 환경변수에서만 읽고 명령 인자·로그·출력에 절대 남기지 않으며, 원격 헬퍼는 기본이 드라이런이고 --execute가 있어야 실제로 동작합니다. 주석 생성, 임포트, 삭제 같은 쓰기 작업은 대상 ID를 명시적으로 확인한 뒤에만 수행합니다.

이런 분께 추천

  • 대학·연구소에서 OMERO에 현미경 이미지를 축적해 두고 정기적으로 목록·메타데이터를 뽑아야 하는 연구자
  • 코어 이미징 시설의 데이터 관리자, 임포트/익스포트 작업 계획이 필요한 담당자
  • 미공개 이미지가 실수로 유출되지 않도록 범위와 권한을 엄격히 통제하고 싶은 팀

활용 예시

  1. "프로젝트 42 아래 이미지 25개만 ID 기준으로 목록화해줘" → inventory.py로 페이지 단위 읽기 전용 인벤토리 JSON 생성
  2. "이미지 1011, 1012의 태그와 ROI만 내보내되 파일 바이트는 제외" → export_image_metadata.py로 카테고리별 상한과 마스킹을 적용한 내보내기
  3. "로컬 폴더의 임포트 대상 스캔 결과를 먼저 보고 싶다" → plan_transfer.py로 서버 접속 없이 임포트/익스포트 계획만 산출

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/omero-integration 폴더를 내 ~/.claude/skills/omero-integration/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/scientific-agent-skills && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/scientific-agent-skills/skills/omero-integration ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  2. 스킬 폴더를 Claude Code 스킬 경로로 복사합니다: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/omero-integration ~/.claude/skills/
  3. Python 3.12 가상환경을 만듭니다: uv venv --python 3.12 .venv && source .venv/bin/activate
  4. 공식 OMERO 문서에서 내 OS·파이썬 버전에 맞는 zeroc_ice-3.6.5 휠을 내려받아 설치합니다 (Ice 3.7은 사용하지 마세요).
  5. uv pip install "omero-py==5.22.1" 로 클라이언트를 설치합니다.
  6. 접속 정보를 환경변수로 설정합니다: export OMERO_HOST=..., OMERO_PORT=4064, OMERO_USER=.... 비밀번호는 시크릿 매니저나 셸 히스토리에 남지 않는 방식으로 주입하세요.
  7. Claude Code를 재시작한 뒤 "OMERO 인벤토리 만들어줘" 처럼 요청하면 스킬이 활성화됩니다. 먼저 python -B ~/.claude/skills/omero-integration/scripts/validate_config.py --help 로 설정만 점검해 보는 것을 권합니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT