AlphaFold MCP Server

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AlphaFold MCP服务器

一个全面的模型上下文协议（MCP）服务器，通过一套丰富的蛋白质结构预测分析工具和资源，提供对AlphaFold蛋白质结构数据库的访问。

概述

此MCP服务器可与AlphaFold的大量蛋白质结构预测无缝集成，为结构检索、置信度分析、批处理和可视化准备提供工具。非常适合研究人员、生物信息学家和结构生物学家使用预测的蛋白质结构。

特性

🧬 核心结构工具

• 结构检索：通过UniProt ID获取AlphaFold预测
• 多格式下载：支持PDB、CIF、BCIF和JSON格式
• 可用性检查：验证是否存在特定蛋白质的预测

🔍 搜索与发现

• 结构搜索：按名称、基因或生物体查找蛋白质
• 生物体浏览：列出特定物种的所有可用结构
• 覆盖率统计：获取全面的生物体水平统计数据

📊 信心和质量分析

• 每残留置信度：每种氨基酸的详细置信度得分
• 区域分析：确定高/低置信度结构区域
• 质量验证：评估总体预测可靠性

⚡ 批处理

• 批量检索：同时处理多种蛋白质
• 批量下载：高效的多结构下载
• 平行分析：蛋白质组的置信度分析

🔬 比较分析

• 结构比较：多种蛋白质的并排分析
• 相似性搜索：查找结构相关的蛋白质
• 覆盖范围比较：分析预测的完整性

🎨 可视化集成

• PyMOL脚本：即用型可视化脚本
• ChimeraX集成：信心彩色结构查看
• 自定义导出格式：灵活的数据导出选项

安装

# Clone or create the server directory
npm install

# Build the server
npm run build

用法

作为MCP服务器

添加到MCP配置中：

{
  "mcpServers": {
    "alphafold-server": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/alphafold-server/build/index.js"]
    }
  }
}

直接使用

# Start the server
npm start

# Or run directly
node build/index.js

可用工具

核心结构工具

get_structure

检索特定UniProt ID的AlphaFold结构预测。

参数：

• uniprotId （必填）：UniProt加入（例如，“P21359”、“Q8N726”）
• format （可选）：输出格式-“pdb”、“cif”、“bcif”或“json”（默认：“json”）

例子：

{
  "uniprotId": "P04637",
  "format": "json"
}

download_structure

下载指定格式的AlphaFold结构文件。

参数：

• uniprotId （必填）：UniProt加入
• format （可选）：文件格式-“pdb”、“cif”或“bcif”（默认：“pdb）

check_availability

检查AlphaFold结构预测是否适用于UniProt ID。

参数：

• uniprotId （必填）：UniProt登录检查

搜索和发现工具

search_structures

按蛋白质名称或基因搜索可用的AlphaFold结构。

参数：

• query （必填）：搜索词（蛋白质名称、基因名称等）
• organism （可选）：按生物体过滤
• size （可选）：结果数量（1-100，默认值：25）

list_by_organism

列出特定生物体的所有可用结构。

参数：

• organism （必填）：生物体名称（例如“智人”、“大肠杆菌”）
• size （可选）：结果数量（1-100，默认值：50）

get_organism_stats

获取有关生物体AlphaFold覆盖率的统计数据。

参数：

• organism （必填）：生物体名称

信心和质量工具

get_confidence_scores

获取结构预测的每残基置信度得分。

参数：

• uniprotId （必填）：UniProt加入
• threshold （可选）：置信阈值（0-100）

analyze_confidence_regions

分析置信度得分分布，确定高/低置信度区域。

参数：

• uniprotId （必填）：UniProt加入

get_prediction_metadata

获取有关预测的元数据，包括版本、日期和质量指标。

参数：

• uniprotId （必填）：UniProt加入

批处理工具

batch_structure_info

同时获取多种蛋白质的结构信息。

参数：

• uniprotIds （必填）：UniProt加入数组（最多50个）
• format （可选）：输出格式-“json”或“summary”（默认：“json”）

batch_download

下载多个结构文件。

参数：

• uniprotIds （必填）：UniProt加入数组（最多20个）
• format （可选）：文件格式-“pdb”或“cif”（默认：“pdb“）

batch_confidence_analysis

分析多种蛋白质的置信度得分。

参数：

• uniprotIds （必填）：UniProt加入数组（最多30个）

比较分析工具

compare_structures

比较多个AlphaFold结构进行分析。

参数：

• uniprotIds （必填）：要比较的UniProt加入数组（2-10）

find_similar_structures

找到与给定蛋白质相似的AlphaFold结构。

参数：

• uniprotId （必填）：参考UniProt加入
• organism （可选）：按生物体过滤

覆盖率和完整性工具

get_coverage_info

获取AlphaFold预测中的序列覆盖信息。

参数：

• uniprotId （必填）：UniProt加入

validate_structure_quality

验证和评估AlphaFold预测的整体质量。

参数：

• uniprotId （必填）：UniProt加入

导出和集成工具

export_for_pymol

导出为PyMOL可视化格式化的结构数据。

参数：

• uniprotId （必填）：UniProt加入
• includeConfidence （可选）：包括置信度评分着色（默认值：true）

export_for_chimerax

导出为ChimeraX可视化格式化的结构数据。

参数：

• uniprotId （必填）：UniProt加入
• includeConfidence （可选）：包括置信度评分着色（默认值：true）

get_api_status

检查AlphaFold API状态和数据库统计信息。

参数： 无

可用资源

资源模板

alphafold://structure/{uniprotId}

MIME类型： application/json 说明： UniProt ID的完整AlphaFold结构预测

alphafold://pdb/{uniprotId}

MIME类型： chemical/x-pdb 说明： UniProt ID的PDB格式结构文件

alphafold://confidence/{uniprotId}

MIME类型： application/json 说明： 结构预测的每残基置信度得分

alphafold://summary/{organism}

MIME类型： application/json 说明： 生物体所有可用结构的总结

示例工作流

基本结构分析

// 1. Check if structure is available
await use_mcp_tool("alphafold-server", "check_availability", {
  uniprotId: "P04637",
});

// 2. Get structure metadata
await use_mcp_tool("alphafold-server", "get_prediction_metadata", {
  uniprotId: "P04637",
});

// 3. Analyze confidence scores
await use_mcp_tool("alphafold-server", "get_confidence_scores", {
  uniprotId: "P04637",
  threshold: 70,
});

比较研究

// Compare multiple related proteins
await use_mcp_tool("alphafold-server", "compare_structures", {
  uniprotIds: ["P04637", "P53350", "P63151"],
});

// Batch confidence analysis
await use_mcp_tool("alphafold-server", "batch_confidence_analysis", {
  uniprotIds: ["P04637", "P53350", "P63151"],
});

可视化准备

// Export for PyMOL with confidence coloring
await use_mcp_tool("alphafold-server", "export_for_pymol", {
  uniprotId: "P04637",
  includeConfidence: true,
});

// Export for ChimeraX
await use_mcp_tool("alphafold-server", "export_for_chimerax", {
  uniprotId: "P04637",
  includeConfidence: true,
});

全组织分析

// Get human protein statistics
await use_mcp_tool("alphafold-server", "get_organism_stats", {
  organism: "Homo sapiens",
});

// List available structures
await use_mcp_tool("alphafold-server", "list_by_organism", {
  organism: "Homo sapiens",
  size: 100,
});

api参考

服务器连接到AlphaFold API，位于 https://alphafold.ebi.ac.uk/api/ 并提供对以下内容的结构化访问：

• 结构预测：完整的蛋白质结构数据
• 置信度得分：每残留可靠性指标
• 元数据：预测版本、日期和质量信息
• 交叉引用：与其他数据库和资源的链接

错误处理

该服务器包括全面的错误处理功能，用于：

• UniProt ID无效
• 缺少结构预测
• API连接问题
• 速率限制和超时
• 请求格式错误

速率限制

请注意API的使用：

• 批量操作仅限于合理的规模
• 大型请求会自动分块
• 内置延迟可防止API过载

贡献

欢迎投稿！请确保：

• TypeScript类型安全
• 全面的错误处理
• 新功能文档
• 使用真实的AlphaFold数据进行测试

关于

由开发 增强自然 - 增强自然

Augmented Nature专注于为科学研究和数据分析创建基于人工智能的工具和基础设施。

许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。

引用

如果您在研究中使用此MCP服务器，请引用：

• AlphaFold数据库：https://alphafold.ebi.ac.uk/
• 模型上下文协议：https://modelcontextprotocol.io/

支持

对于问题和疑问：

• 查看AlphaFold API文档
• 查看错误消息以获取调试提示
• 确保UniProt ID有效且最新

______________________________________________________________________

注： 该服务器为AlphaFold数据提供了一个方便的接口，但不存储或缓存结构数据。所有数据都直接从官方的AlphaFold API中检索。

引用

如果您在研究或出版物中使用此项目，请按如下方式引用：

author = {Moudather Chelbi},
title = {AlphaFold MCP Server},
year = {2025},
howpublished = {https://github.com/Augmented-Nature/AlphaFold-MCP-Server},
note = {Accessed: 2025-06-29}