Alphafold MCP Server

🚀 AlphaFold MCP Server

AlphaFold MCP Serverは、タンパク質構造予測分析のための豊富なツールとリソースを通じて、AlphaFoldタンパク質構造データベースにアクセスできる包括的なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。このサーバーを使用することで、研究者やバイオインフォマティシャン、構造生物学者は、予測されたタンパク質構造を効率的に分析することができます。

🚀 クイックスタート

AlphaFold MCP Serverを使用することで、AlphaFoldのタンパク質構造予測データにアクセスし、様々な分析を行うことができます。以下のセクションでは、インストール方法、使用方法、利用可能なツールなどについて説明します。

✨ 主な機能

🧬 コア構造ツール

• 構造検索：UniProt IDを指定してAlphaFoldの構造予測を取得します。
• 多形式ダウンロード：PDB、CIF、BCIF、JSON形式の構造データをダウンロードできます。
• 可用性確認：特定のタンパク質に対する構造予測が存在するかどうかを確認します。

🔍 検索と探索

• 構造検索：タンパク質名、遺伝子名、生物種で構造を検索します。
• 生物種ブラウジング：特定の生物種に対するすべての利用可能な構造をリストアップします。
• カバレッジ統計：生物種レベルでの構造予測の統計情報を取得します。

📊 信頼性と品質分析

• 残基ごとの信頼性スコア：各アミノ酸残基に対する詳細な信頼性スコアを取得します。
• 領域分析：高信頼性または低信頼性の構造領域を特定します。
• 品質検証：構造予測の全体的な信頼性を評価します。

⚡ バッチ処理

• 一括検索：複数のタンパク質を同時に処理します。
• バッチダウンロード：複数の構造データを効率的にダウンロードします。
• 並列分析：タンパク質セットに対する信頼性分析を並列に実行します。

🔬 比較分析

• 構造比較：複数のタンパク質の構造を並べて比較分析します。
• 類似性検索：構造的に類似したタンパク質を検索します。
• カバレッジ比較：構造予測の完全性を分析します。

🎨 可視化統合

• PyMOLスクリプト：すぐに使用できる可視化スクリプトを提供します。
• ChimeraX統合：信頼性スコアに基づいて色分けされた構造をChimeraXで表示できます。
• カスタムエクスポート形式：柔軟なデータエクスポートオプションを提供します。

📦 インストール

# サーバーディレクトリをクローンまたは作成します
npm install

# サーバーをビルドします
npm run build

💻 使用例

MCPサーバーとしての使用

MCP設定に以下の内容を追加します。

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

直接使用

# サーバーを起動します
npm start

# または直接実行します
node build/index.js

基本的な使用法

// 1. 構造が利用可能かどうかを確認します
await use_mcp_tool("alphafold-server", "check_availability", {
  uniprotId: "P04637",
});

// 2. 構造のメタデータを取得します
await use_mcp_tool("alphafold-server", "get_prediction_metadata", {
  uniprotId: "P04637",
});

// 3. 信頼性スコアを分析します
await use_mcp_tool("alphafold-server", "get_confidence_scores", {
  uniprotId: "P04637",
  threshold: 70,
});

高度な使用法

// 複数の関連するタンパク質を比較します
await use_mcp_tool("alphafold-server", "compare_structures", {
  uniprotIds: ["P04637", "P53350", "P63151"],
});

// バッチ信頼性分析を実行します
await use_mcp_tool("alphafold-server", "batch_confidence_analysis", {
  uniprotIds: ["P04637", "P53350", "P63151"],
});

📚 ドキュメント

利用可能なツール

コア構造ツール

get_structure

特定のUniProt IDに対するAlphaFoldの構造予測を取得します。 パラメーター:

• uniprotId (必須): UniProtアクセッション（例: "P21359", "Q8N726"）
• format (オプション): 出力形式 - "pdb", "cif", "bcif", または "json"（デフォルト: "json"）

例:

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

download_structure

指定された形式でAlphaFoldの構造ファイルをダウンロードします。 パラメーター:

• uniprotId (必須): UniProtアクセッション
• format (オプション): ファイル形式 - "pdb", "cif", または "bcif"（デフォルト: "pdb"）

check_availability

UniProt IDに対するAlphaFoldの構造予測が利用可能かどうかを確認します。 パラメーター:

• uniprotId (必須): 確認するUniProtアクセッション

検索と探索ツール

search_structures

タンパク質名または遺伝子名で利用可能なAlphaFoldの構造を検索します。 パラメーター:

• query (必須): 検索キーワード（タンパク質名、遺伝子名など）
• organism (オプション): 生物種でフィルタリング
• size (オプション): 結果の数（1 - 100、デフォルト: 25）

list_by_organism

特定の生物種に対するすべての利用可能な構造をリストアップします。 パラメーター:

• organism (必須): 生物種名（例: "Homo sapiens", "Escherichia coli"）
• size (オプション): 結果の数（1 - 100、デフォルト: 50）

get_organism_stats

生物種に対するAlphaFoldのカバレッジに関する統計情報を取得します。 パラメーター:

• organism (必須): 生物種名

信頼性と品質ツール

get_confidence_scores

構造予測に対する残基ごとの信頼性スコアを取得します。 パラメーター:

• uniprotId (必須): UniProtアクセッション
• threshold (オプション): 信頼性閾値（0 - 100）

analyze_confidence_regions

信頼性スコアの分布を分析し、高信頼性または低信頼性の領域を特定します。 パラメーター:

• uniprotId (必須): UniProtアクセッション

get_prediction_metadata

予測のメタデータ（バージョン、日付、品質指標など）を取得します。 パラメーター:

• uniprotId (必須): UniProtアクセッション

バッチ処理ツール

batch_structure_info

複数のタンパク質に対する構造情報を同時に取得します。 パラメーター:

• uniprotIds (必須): UniProtアクセッションの配列（最大50）
• format (オプション): 出力形式 - "json" または "summary"（デフォルト: "json"）

batch_download

複数の構造ファイルをダウンロードします。 パラメーター:

• uniprotIds (必須): UniProtアクセッションの配列（最大20）
• format (オプション): ファイル形式 - "pdb" または "cif"（デフォルト: "pdb"）

batch_confidence_analysis

複数のタンパク質に対する信頼性スコアを分析します。 パラメーター:

• uniprotIds (必須): UniProtアクセッションの配列（最大30）

比較分析ツール

compare_structures

複数のAlphaFoldの構造を比較分析します。 パラメーター:

• uniprotIds (必須): 比較するUniProtアクセッションの配列（2 - 10）

find_similar_structures

指定されたタンパク質に構造的に類似したAlphaFoldの構造を検索します。 パラメーター:

• uniprotId (必須): 参照するUniProtアクセッション
• organism (オプション): 生物種でフィルタリング

カバレッジと完全性ツール

get_coverage_info

AlphaFoldの構造予測における配列カバレッジに関する情報を取得します。 パラメーター:

• uniprotId (必須): UniProtアクセッション

validate_structure_quality

AlphaFoldの構造予測の全体的な品質を検証し評価します。 パラメーター:

• uniprotId (必須): UniProtアクセッション

エクスポートと統合ツール

export_for_pymol

PyMOLでの可視化に適した形式で構造データをエクスポートします。 パラメーター:

• uniprotId (必須): UniProtアクセッション
• includeConfidence (オプション): 信頼性スコアに基づく色分けを含める（デフォルト: true）

export_for_chimerax

ChimeraXでの可視化に適した形式で構造データをエクスポートします。 パラメーター:

• uniprotId (必須): UniProtアクセッション
• includeConfidence (オプション): 信頼性スコアに基づく色分けを含める（デフォルト: true）

get_api_status

AlphaFold APIのステータスとデータベースの統計情報を確認します。 パラメーター: なし

利用可能なリソース

リソーステンプレート

alphafold://structure/{uniprotId}

MIMEタイプ: application/json 説明: UniProt IDに対する完全なAlphaFoldの構造予測

alphafold://pdb/{uniprotId}

MIMEタイプ: chemical/x-pdb 説明: UniProt IDに対するPDB形式の構造ファイル

alphafold://confidence/{uniprotId}

MIMEタイプ: application/json 説明: 構造予測に対する残基ごとの信頼性スコア

alphafold://summary/{organism}

MIMEタイプ: application/json 説明: 生物種に対するすべての利用可能な構造の概要

APIリファレンス

サーバーは https://alphafold.ebi.ac.uk/api/ のAlphaFold APIに接続し、以下のデータに構造化されたアクセスを提供します。

• 構造予測：完全なタンパク質構造データ
• 信頼性スコア：残基ごとの信頼性指標
• メタデータ：予測のバージョン、日付、品質情報
• 相互参照：他のデータベースやリソースへのリンク

エラーハンドリング

サーバーには、以下のエラーに対する包括的なエラーハンドリングが組み込まれています。

• 無効なUniProt ID
• 欠落した構造予測
• API接続問題
• レート制限とタイムアウト
• 不正なリクエスト

レート制限

APIの使用には注意してください。

• バッチ操作は適切なサイズに制限されています。
• 大きなリクエストは自動的に分割されます。
• 組み込みの遅延により、APIの過負荷が防止されます。

貢献方法

貢献は大歓迎です！以下の点を確認してください。

• TypeScriptの型安全性
• 包括的なエラーハンドリング
• 新機能のドキュメント化
• 実際のAlphaFoldデータを使用したテスト

開発者について

このプロジェクトは Augmented Nature によって開発されています - augmentednature.ai Augmented Natureは、科学研究やデータ分析のためのAIベースのツールとインフラストラクチャの開発に特化しています。

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細はLICENSEファイルを参照してください。

引用

このMCPサーバーを研究で使用した場合は、以下を引用してください。

• AlphaFold Database: https://alphafold.ebi.ac.uk/
• Model Context Protocol: https://modelcontextprotocol.io/

サポート

問題や質問がある場合は、以下のことを確認してください。

• AlphaFold APIのドキュメントを確認する
• エラーメッセージを確認してデバッグのヒントを探す
• UniProt IDが有効かつ最新であることを確認する

注意: このサーバーはAlphaFoldデータへの便利なインターフェースを提供しますが、構造データを保存またはキャッシュすることはありません。すべてのデータは公式のAlphaFold APIから直接取得されます。

引用

このプロジェクトを研究や出版物で使用した場合は、以下のように引用してください。

@misc{alphafoldmcp2025, 
  author = {Moudather Chelbi},
  title = {AlphaFold MCP Server},
  year = {2025},
  howpublished = {https://github.com/Augmented-Nature/AlphaFold-MCP-Server},
  note = {Accessed: 2025-06-29}
}