UniProt MCP 서버

언어 모델이 UniProt 데이터베이스에서 단백질 정보를 가져올 수 있도록 하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. 이 서버는 Claude Desktop 및 기타 MCP 호환 AI 애플리케이션과 통합될 수 있습니다.

특징

• UniProt 검색 : 이름, 유전자 또는 기타 기준으로 단백질 검색
• 단백질 세부 정보 가져오기 : 단백질에 대한 자세한 정보를 검색합니다.
• 단백질 서열 가져오기 : 아미노산 서열 가져오기
• 단백질 함수 가져오기 : GO 용어를 포함한 기능 주석 검색
• 단백질 구조 가져오기 : 관련 PDB 구조 찾기

설치

1. 이 저장소를 복제하세요:지엑스피1
2. 가상 환경을 만듭니다(선택 사항이지만 권장됨):
   python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
3. 종속성 설치:
   pip install -r requirements.txt

Claude Desktop을 사용한 로컬 설정

1. 서버 스크립트를 실행 가능하게 만듭니다.
   chmod +x server.py
2. 이 MCP 서버를 사용하도록 Claude Desktop을 구성하세요.

macOS/Linux의 경우:

Windows의 경우:

3. 다음 구성을 추가합니다(실제 파일 위치와 일치하도록 경로를 업데이트합니다):
   { "mcpServers": { "uniprot": { "command": "python", "args": [ "/ABSOLUTE/PATH/TO/uniprot-mcp-server/server.py" ] } } }
4. Claude Desktop을 다시 시작하세요

사용 예

Claude Desktop을 설정하면 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

• "알츠하이머병과 관련된 단백질을 찾아라"
• "단백질 P05067(아밀로이드 베타 전구체 단백질)의 시퀀스를 얻으세요"
• "TP53 단백질의 기능은 무엇인가요?"
• "BRCA1 단백질의 알려진 3D 구조가 있나요?"

개발

테스트를 위해 서버를 직접 실행하려면:

테스트 유틸리티

이 프로젝트에는 기능을 검증하기 위한 두 가지 테스트 유틸리티가 포함되어 있습니다.

1. 서버 상태 점검

MCP 서버가 오류 없이 올바르게 시작되는지 확인합니다.

2. UniProt API 테스트

UniProt API와의 연결을 테스트하고 모든 API 호출이 예상대로 작동하는지 확인합니다.

모든 것이 올바르게 구성되었는지 확인하려면 서버를 사용하기 전에 이러한 테스트를 실행하세요.

특허

MIT

기여하다

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

1. 저장소를 포크하세요
2. 기능 브랜치를 생성합니다( git checkout -b feature/amazing-feature )
3. 변경 사항을 커밋하세요( git commit -m 'Add some amazing feature' )
4. 브랜치에 푸시( git push origin feature/amazing-feature )
5. 풀 리퀘스트 열기