Guía de acceso a la API de MedgeClaw: Configura tu asistente de investigación de IA biomédica en 5 minutos

March 15, 2026

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Este artículo requiere Node.js 22+ y un entorno Docker.

Imagínese esto: usted le habla a un servidor y este le ayuda a analizar datos genéticos, seleccionar fármacos y generar gráficos de investigación científica; eso es MedgeClaw. Es un asistente de investigación de IA biomédica basado en OpenClaw y Claude Code, que integra 140 habilidades científicas profesionales.

Público objetivo

  • Investigadores en el campo de las ciencias de la vida
  • Ingenieros de bioinformática que necesitan automatización en el análisis de datos
  • Estudiantes universitarios que desean utilizar la IA como apoyo en la investigación científica

Introducción

El núcleo de MedgeClaw es un agente de IA conversacional que utiliza Claude Code en su capa inferior para ejecutar tareas de análisis. Puede enviarle instrucciones a través de WhatsApp, Slack, Discord o Feishu (Lark), y automáticamente podrá:

  • Leer y escribir archivos locales
  • Ejecutar código Python/R
  • Operar contenedores Docker
  • Generar gráficos de visualización
  • Redactar informes de investigación científica

La clave es que MedgeClaw necesita la configuración de un proveedor de modelos para funcionar. Por defecto utiliza la API oficial de Anthropic, pero el precio es elevado. Este artículo presentará varias soluciones de acceso, entre las cuales Defapi ofrece servicios oficiales a mitad de precio.

Método 1: Defapi (Recomendado - Plan a mitad de precio)

Defapi es una plataforma de agregación de modelos compatible con el formato de OpenAI, que ofrece servicios de la serie de modelos Claude a mitad de precio.

¿Por qué elegir Defapi?

  • El precio es solo el 50% del oficial
  • Totalmente compatible con la interfaz v1/chat/completions de Claude Code
  • Acceso directo desde China, sin necesidad de proxy

Pasos de configuración

Paso 1: Obtener la API Key

Visite https://defapi.org, registre una cuenta y obtenga su API Key.

Paso 2: Modificar la configuración

Edite el archivo .env en el directorio raíz del proyecto:

# Configuración de Defapi
ANTHROPIC_API_KEY=dk-xxxxxxxxxxxxxxxx
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.defapi.org
MODEL=anthropic/claude-sonnet-4.5

# IMPORTANTE: La verificación previa de Claude Code requiere configuración
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4.5

Paso 3: Ejecutar el script de instalación

bash setup.sh

Esto completará automáticamente lo siguiente:

  • Configuración de ~/.claude/settings.json
  • Construcción del entorno de análisis Docker (R + Python + RStudio + JupyterLab)
  • Sincronización de las habilidades de MedgeClaw con OpenClaw

Paso 4: Iniciar el servicio

# Iniciar el entorno de análisis
docker compose up -d

# Iniciar OpenClaw
openclaw onboard

Método 2: API oficial de Anthropic

Si busca la máxima estabilidad, puede utilizar directamente la interfaz oficial.

# API oficial de Anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-xxxxxxxxxxxx
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.anthropic.com
MODEL=claude-sonnet-4-6
# No es necesario configurar SMALL_FAST_MODEL

Método 3: OpenRouter

OpenRouter agrega más de 200 modelos globales.

ANTHROPIC_API_KEY=sk-or-v1-xxxxxxxxxxxxxxxx
ANTHROPIC_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
MODEL=anthropic/claude-3.5-sonnet
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=anthropic/claude-3.5-haiku

Método 4: MiniMax (Disponible en China)

Si se encuentra en China, MiniMax es una buena opción.

ANTHROPIC_API_KEY=tu_minimax_key
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.minimax.chat/anthropic
MODEL=minimax-2.1
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=claude-sonnet-4-20250514

Método 5: Ollama (Despliegue local)

Si necesita una ejecución totalmente offline, puede utilizar Ollama.

# Instalar Ollama
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
ollama pull qwen2.5:14b

# Configuración
ANTHROPIC_API_KEY=ollama
ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
MODEL=qwen2.5:14b

Verificar si funciona correctamente

Una vez completada la configuración, ejecute el siguiente comando para verificar:

# Debería completarse en 30 segundos y devolver "hello"
claude --dangerously-skip-permissions -p 'run: echo hello'

Si se queda colgado, significa que la configuración de ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL es incorrecta y el modelo de verificación previa de Claude Code no es compatible con la API actual.

Mecanismo interno: ¿Por qué es necesario un modelo de verificación previa?

Este es un diseño interesante. Antes de que Claude Code ejecute cualquier comando bash, primero utiliza un modelo ligero (Haiku por defecto) para realizar una comprobación de seguridad e identificar posibles operaciones maliciosas:

# Pseudocódigo: Lógica de verificación previa
async def preflight_check(command: str) -> bool:
    # Analizar la intención del comando con un modelo ligero
    model = os.environ.get("ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL", "claude-3-5-haiku")
    result = await call_api(model, f"¿Es seguro este comando? {command}")
    return result.safety_score > 0.8

Esto genera un problema: la mayoría de las API de terceros no admiten Haiku, ya que es un modelo exclusivo de Anthropic. Por eso, al usar un proxy, es obligatorio configurar ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL.

5 Casos de uso comunes

1. Análisis de expresión diferencial RNA-seq

Analyze RNA-seq data at data/counts.csv vs data/meta.csv, treatment vs control

MedgeClaw hará automáticamente:

  • Cargar la matriz de recuento
  • Ejecutar el análisis diferencial DESeq2/edgeR
  • Generar gráficos de volcán (volcano plots) y mapas de calor (heatmaps)
  • Exportar la lista de genes con diferencias significativas

2. Análisis de supervivencia clínica

Run survival analysis on data/clinical.csv, time=OS_months, event=OS_status

Ejecuta automáticamente curvas Kaplan-Meier y modelos de riesgos proporcionales de Cox.

3. Clustering de RNA-seq de célula única

Perform single-cell RNA-seq analysis on the 10X data in data/10x/

Utiliza Scanpy para completar la reducción de dimensionalidad, el clustering y la identificación de marcadores.

4. Cribado virtual de fármacos

Virtual screen EGFR inhibitors from ChEMBL (IC50 < 50nM), generate SAR report

Filtra compuestos de la base de datos ChEMBL y genera un informe de relación estructura-actividad (SAR).

5. Generación de revisiones bibliográficas

Search PubMed for recent papers on CRISPR base editing, summarize top 10

Busca automáticamente en PubMed y genera resúmenes y análisis de la literatura.

Updated March 15, 2026
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