UniProt MCP 服务器

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，提供对 UniProt 蛋白质信息的访问。该服务器允许 AI 助手直接从 UniProt 获取蛋白质功能和序列信息。

特征

• 通过 UniProt 登录号获取蛋白质信息
• 批量检索多种蛋白质
• 缓存以提高性能（24 小时 TTL）
• 错误处理和日志记录
• 信息包括：
  • 蛋白质名称
  • 功能描述
  • 完整序列
  • 序列长度
  • 生物

快速入门

1. 确保安装了 Python 3.10 或更高版本
2. 克隆此存储库：
   git clone https://github.com/TakumiY235/uniprot-mcp-server.git cd uniprot-mcp-server
3. 安装依赖项：
   # Using uv (recommended) uv pip install -r requirements.txt # Or using pip pip install -r requirements.txt

配置

添加到您的 Claude Desktop 配置文件：

• Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Linux： ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

使用示例

在 Claude Desktop 中配置服务器后，您可以提出以下问题：

对于批量查询：

API 参考

工具

1. get_protein_info
   • 获取单个蛋白质的信息
   • 必需参数： accession （UniProt 登录号）
   • 响应示例：
     { "accession": "P12345", "protein_name": "Example protein", "function": ["Description of protein function"], "sequence": "MLTVX...", "length": 123, "organism": "Homo sapiens" }
2. get_batch_protein_info
   • 获取多种蛋白质的信息
   • 必需参数： accessions （UniProt 登录号数组）
   • 返回蛋白质信息对象数组

发展

设置开发环境

1. 克隆存储库
2. 创建虚拟环境：
   python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
3. 安装开发依赖项：
   pip install -e ".[dev]"

运行测试

代码风格

该项目使用：

• 黑色表示代码格式
• isort 用于导入排序
• flake8 用于 linting
• mypy 用于类型检查
• 强盗进行安全检查
• 依赖项漏洞检查的安全性

运行所有检查：

技术细节

• 使用 MCP Python SDK 构建
• 使用 httpx 进行异步 HTTP 请求
• 使用基于 OrderedDict 的缓存实现 24 小时 TTL 的缓存
• 处理速率限制和重试
• 提供详细的错误消息

错误处理

服务器处理各种错误情况：

• 无效的登录号（404 个响应）
• API 连接问题（网络错误）
• 速率限制（429 条回复）
• 格式错误的响应（JSON 解析错误）
• 缓存管理（TTL 和大小限制）

贡献

欢迎大家贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。贡献方式如下：

1. 分叉存储库
2. 创建你的功能分支（ git checkout -b feature/amazing-feature ）
3. 提交您的更改（ git commit -m 'Add some amazing feature' ）
4. 推送到分支（ git push origin feature/amazing-feature ）
5. 打开拉取请求

请确保适当更新测试并遵守现有的编码风格。

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

致谢

• UniProt 提供蛋白质数据 API
• Anthropic 的模型上下文协议规范
• 帮助改进此项目的贡献者