rfpeptides MCP

RFpeptides MCP服务器

通过Docker使用RFdiffusion生成环肽骨架

用于环肽设计的MCP（模型上下文协议）服务器，具有3个核心骨干生成工具：

• 生成用于结构空间枚举的无条件环肽骨架
• 针对靶蛋白设计环肽结合骨架
• 设计具有表位特异性热点靶向的环状粘合剂骨架

加上作业管理（状态、结果、日志、取消、重新提交）和PDB验证实用程序。

Docker 快速入门

方法1：从GitHub中提取预构建映像

最快的开始方式。每次发布时，预构建的Docker镜像都会自动发布到GitHub容器注册表。

# Pull the latest image
docker pull ghcr.io/macromnex/rfpeptides_mcp:latest

# Register with Claude Code (runs as current user to avoid permission issues)
claude mcp add rfpeptides -- docker run -i --rm --user `id -u`:`id -g` --gpus all --ipc=host -v `pwd`:`pwd` ghcr.io/macromnex/rfpeptides_mcp:latest

注： 从项目目录运行。 ` pwd ` 展开到当前工作目录。

注： 模型重量为 不 包含在Docker镜像中。它们必须在运行时挂载：

# With model weights mounted from local cache
claude mcp add rfpeptides -- docker run -i --rm --user `id -u`:`id -g` --gpus all --ipc=host \
  -v `pwd`:`pwd` \
  -v /path/to/macromnex_cache/model/rfpeptides/models:/app/repo/RFdiffusion/models:ro \
  ghcr.io/macromnex/rfpeptides_mcp:latest

要求：

• 支持GPU的Docker(nvidia-docker 或带有NVIDIA运行时的Docker）
• 已安装克劳德代码
• 本地缓存中的RFdiffusion模型权重

就是这样！RFpeptides MCP服务器现在可以在Claude Code中使用。

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方法2：在本地构建Docker镜像

自己构建映像并将其安装到Claude Code中。适用于自定义或离线环境。

# Clone the repository
git clone https://github.com/MacromNex/rfpeptides_mcp.git
cd rfpeptides_mcp

# Build the Docker image
docker build -t rfpeptides_mcp:latest .

# Register with Claude Code (runs as current user to avoid permission issues)
claude mcp add rfpeptides -- docker run -i --rm --user `id -u`:`id -g` --gpus all --ipc=host \
  -v `pwd`:`pwd` \
  -v /path/to/macromnex_cache/model/rfpeptides/models:/app/repo/RFdiffusion/models:ro \
  rfpeptides_mcp:latest

注： 从项目目录运行。 ` pwd ` 展开到当前工作目录。

要求：

• 支持GPU的Docker
• 已安装克劳德代码
• Git（克隆存储库）

关于Docker标志：

• -i --Claude Code的交互模式
• --rm --退出后自动移除容器
• ` --user id -u:id -g ` --以当前用户身份运行容器，因此输出文件归您所有（不是root）
• --gpus all --授予对所有可用GPU的访问权限
• --ipc=host --使用主机IPC命名空间以获得更好的性能
• -v --装载项目目录和模型权重

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验证安装

添加MCP服务器后，您可以验证它是否正常工作：

# List registered MCP servers
claude mcp list

# You should see 'rfpeptides' in the output

在Claude Code中，您现在可以使用所有RFpeptides工具：

• submit_cyclic_backbone --无条件环肽生成
• submit_cyclic_binder --针对目标的循环粘合剂设计
• submit_cyclic_binder_with_hotspots --特定表位粘合剂设计
• get_job_status / get_job_result / get_job_log --作业监控
• list_jobs / get_queue_info / cancel_job / resubmit_job --队列管理
• validate_pdb_file / get_server_info --公用事业

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后续步骤

• 详细文件：参见 detail.md 有关以下内容的全面指南：

- 可用的MCP工具和参数 - 本地Python环境设置（Docker的替代方案） - 所有6个RF肽用例的示例工作流程和用例 - 预定义目标和热点配置 - 无MCP的基于脚本的使用

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使用示例

注册后，您可以直接在Claude Code中使用RFpeptides工具：

示例1：无条件骨干生成

Generate 100 unconditional 10-mer cyclic peptide backbones using submit_cyclic_backbone

示例2：针对目标的粘合剂设计

Design cyclic peptide binders for the protein at /path/to/target.pdb with 12-16 residue length and 50 designs using submit_cyclic_binder

示例3：特定表位粘合剂设计

Submit a binder design job for GABARAP (examples/structures/targets/7ZKR.pdb) targeting hotspot residues 48, 50, 51, 52, 62, 65 using submit_cyclic_binder_with_hotspots

示例4：作业监控

Check the status of all running jobs, then show me the logs for the most recent job

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故障排除

找不到Docker？

docker --version  # Install Docker if missing

GPU无法访问？

• 确保安装了NVIDIA Docker运行时
• 与核对 docker run --gpus all ubuntu nvidia-smi

未找到克劳德代码？

# Install Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

模型重量丢失？

• RFdiffusion模型权重必须单独下载
• 把它们放在你的 macromnex_cache/model/rfpeptides/models/ 目录
• 看 detail.md 有关模型设置说明

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参考文献

• RFpeptides论文：使用RFdiffusion从头设计大环肽
• 射频扩散：https://github.com/RosettaCommons/RFdiffusion

许可证

麻省理工学院