Protvar MCP

ProtVar MCP服务器

A. 模型上下文协议（MCP） 该服务器将ProtVar蛋白变体数据作为AI可访问的工具公开，使用Spring Boot和Spring AI构建。

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建筑

Claude Code / Claude.ai
        │
        │  HTTP (Streamable HTTP transport)
        ▼
ProtVar MCP Server  (this app)
        │
        │  REST
        ▼
ProtVar API (wwwdev / wwwint / prod)

MCP服务器充当一个桥梁-它将ProtVar REST API调用封装为MCP工具，AI客户端可以直接调用。

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先决条件

• Java 21
• Maven 3.9+
• 克劳德代码CLI （用于本地测试）

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本地运行

来自IntelliJ

1. 打开 ProtvarMcpApplication.java
2. 点击绿色▶ 旁边的按钮 main()
3. 通过以下方式设置活动配置文件 Run → 编辑配置→ 活动配置文件: dev 或 int

或通过设置 虚拟机选项:

-Dspring.profiles.active=dev

从终端

# Using Maven
mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.profiles=dev

# Or build and run the JAR
mvn clean package -DskipTests
java -jar target/protvar-mcp-0.0.1-SNAPSHOT.jar --spring.profiles.active=dev

档案

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验证服务器是否正在运行

该应用程序通过Spring Actuator公开了一个健康端点：

http://localhost:8081/ProtVar/actuator/health

预期响应： {"status":"UP"}

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连接克劳德代码（本地）

服务器运行后，用Claude Code注册它：

claude mcp add protvar-mcp --transport http http://localhost:8081/ProtVar/mcp

验证连接：

claude mcp list

预期产量：

protvar-mcp: http://localhost:8081/ProtVar/mcp (HTTP) - ✓ Connected

在Claude Code会话中，运行 /mcp 列出连接的服务器和可用工具。

要删除或重新配置：

claude mcp remove protvar-mcp

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连接克劳德代码（已部署）

# int environment
claude mcp add protvar-mcp-int --transport http https://wwwint.ebi.ac.uk/ProtVar/mcp

# dev environment
claude mcp add protvar-mcp-dev --transport http https://wwwdev.ebi.ac.uk/ProtVar/mcp

对于 Claude.ai （网络产品），通过以下方式将其添加为远程连接器 设置→ 集成→ 远程MCP 使用相同的HTTPS URL。

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传输：为什么是HTTP？

此项目使用 流式HTTP 因此，在开发过程中，可以在本地使用同一台服务器，并将其部署到Kubernetes进行生产使用，而无需对服务器本身进行配置更改。

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关键依赖关系

注： spring-ai-starter-mcp-server （无 -webmvc)仅支持STDIO传输，不会公开HTTP端点。

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部署（Kubernetes/Helm）

该应用程序通过GitLab CI和Helm charts部署。

CI管道运行： test → build → build_docker_image → deploy

Kubernetes Ingress在 /ProtVar 在环境主机名上。Ingress配置了扩展代理超时(proxy-read-timeout: 3600)以支持长期流式HTTP连接。

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项目结构

src/
└── main/
    └── java/uk/ac/ebi/protvar/mcp/
        ├── ProtvarMcpApplication.java   # Entry point, registers MCP tools
        ├── config/
        │   └── RestClientConfig.java    # RestClient bean pointing to ProtVar API
        └── tools/
            └── FoldxTool.java           # @Tool: FoldX predictions
resources/
├── application.properties              # Base config (port, MCP path, context path)
├── application-dev.properties          # dev API URL
└── application-int.properties          # int API URL

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添加新工具

1. 创建新 @Component 类在 tools/
2. 用注释方法 @Tool(description = "...")
3. 在中注册bean ProtvarMcpApplication:

@Bean
public ToolCallbackProvider protvarTools(FoldxTool foldxTool, MyNewTool myNewTool) {
    return MethodToolCallbackProvider.builder()
            .toolObjects(foldxTool, myNewTool)
            .build();
}

未来改进（非常有用）

您可以创建一个共享库，而不是通过HTTP调用API：

protvar-common

然后，这两个应用程序共享逻辑。

protvar-api
protvar-mcp
        ↓
    protvar-common

这避免了HTTP开销。