get_protein_data_tool
Retrieve comprehensive protein structure data from the Protein Data Bank by specifying a PDB ID and desired data types like basic info, sequences, or structural analysis.
Instructions
蛋白质综合数据工具 - 获取完整蛋白质信息包
这个工具是蛋白质数据获取的核心，一次性获取你需要的所有信息。
Args: pdb_id: PDB ID (例如: "5G53") data_types: 需要的数据类型列表 - "basic": 基本信息 (标题、方法、分辨率等) - "sequence": 氨基酸序列信息 - "structure": 二级结构分析 - "all": 获取所有数据 chain_id: 特定链ID (例如: "A"，可选) ctx: FastMCP Context，用于进度反馈和日志记录
Returns: 完整的蛋白质数据包，包含请求的所有数据类型
Examples: # 获取所有数据 get_protein_data("5G53", ["all"])
# 只获取基本信息和序列
get_protein_data("1A3N", ["basic", "sequence"])
# 获取特定链的数据
get_protein_data("2HHB", ["all"], "A")Input Schema
TableJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| pdb_id | Yes | ||
| data_types | No | ||
| chain_id | No |
Output Schema
TableJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No arguments | |||
Implementation Reference
- src/protein_mcp/tools.py:639-677 (handler)Main MCP tool handler 'get_protein_data_tool' decorated with @mcp.tool(), handles input validation, defaulting data_types, and delegates to core helper. Includes detailed schema in docstring.
async def get_protein_data_tool( pdb_id: str, data_types: list[str] | None = None, chain_id: str | None = None, ctx: Context | None = None, ) -> dict[str, Any]: """ 蛋白质综合数据工具 - 获取完整蛋白质信息包 这个工具是蛋白质数据获取的核心，一次性获取你需要的所有信息。 Args: pdb_id: PDB ID (例如: "5G53") data_types: 需要的数据类型列表 - "basic": 基本信息 (标题、方法、分辨率等) - "sequence": 氨基酸序列信息 - "structure": 二级结构分析 - "all": 获取所有数据 chain_id: 特定链ID (例如: "A"，可选) ctx: FastMCP Context，用于进度反馈和日志记录 Returns: 完整的蛋白质数据包，包含请求的所有数据类型 Examples: # 获取所有数据 get_protein_data("5G53", ["all"]) # 只获取基本信息和序列 get_protein_data("1A3N", ["basic", "sequence"]) # 获取特定链的数据 get_protein_data("2HHB", ["all"], "A") """ # 如果没有指定数据类型，默认获取基本数据 if data_types is None: data_types = ["basic", "sequence", "structure"] return await get_protein_data(pdb_id, data_types, chain_id, ctx) - src/protein_mcp/tools.py:271-418 (helper)Core implementation logic for retrieving protein data: validates PDB ID, fetches basic info from RCSB, downloads PDB for sequence extraction, performs DSSP secondary structure analysis.
async def get_protein_data( pdb_id: str, data_types: list[str], chain_id: str | None = None, ctx: Context | None = None ) -> dict[str, Any]: """ 蛋白质综合数据工具 - 获取完整蛋白质信息包 这个工具是蛋白质数据获取的核心，一次性获取你需要的所有信息。 Args: pdb_id: PDB ID (例如: "5G53") data_types: 需要的数据类型列表 - "basic": 基本信息 (标题、方法、分辨率等) - "sequence": 氨基酸序列信息 - "structure": 二级结构分析 - "all": 获取所有数据 chain_id: 特定链ID (例如: "A"，可选) ctx: FastMCP Context，用于进度反馈和日志记录 Returns: 完整的蛋白质数据包，包含请求的所有数据类型 """ try: if ctx: await ctx.info(f"📊 开始获取蛋白质数据: {pdb_id}") await ctx.report_progress(0, 100, "初始化...") if not validate_pdb_id(pdb_id): return format_error_response( "无效的PDB ID格式", f"期望格式: 4位字符 (首位数字，后三位可数字可字母)，实际: {pdb_id}", ) # 处理 "all" 参数 if "all" in data_types: data_types = ["basic", "sequence", "structure"] # 验证PDB ID存在性 if not _validate_pdb_exists(pdb_id): if ctx: await ctx.error(f"❌ PDB ID {pdb_id} 不存在") return format_error_response("PDB ID不存在", f"PDB ID {pdb_id} 在RCSB数据库中未找到") result_data = {} # 获取基本信息 if "basic" in data_types: if ctx: await ctx.report_progress(25, 100, "获取基本信息...") await ctx.info(f"🔍 查询 {pdb_id} 基本信息...") entry_info = _get_entry_info(pdb_id) if entry_info: struct_data = entry_info.get("struct", {}) result_data["basic"] = { "pdb_id": pdb_id, "title": struct_data.get("title", "未知标题"), "method": struct_data.get("pdbx_descriptor", "未知方法"), "resolution": struct_data.get("pdbx_resolution", None), "deposition_date": struct_data.get("pdbx_deposit_date", "未知"), "authors": [ author.get("name", "未知") for author in entry_info.get("audit_author", []) ], } if ctx: await ctx.info("✅ 基本信息获取完成") else: result_data["basic"] = {"error": "无法获取基本信息"} # 获取序列信息 if "sequence" in data_types: try: if ctx: await ctx.report_progress(50, 100, "提取序列信息...") await ctx.info("🧬 下载并解析PDB文件...") # 下载PDB文件并提取序列 pdb_url = f"{RCSB_DOWNLOAD_URL}/{pdb_id}.pdb" local_pdb_file = f"{pdb_id}.pdb" if download_file(pdb_url, local_pdb_file): sequence_data = extract_sequence_from_pdb(local_pdb_file, chain_id) if sequence_data: result_data["sequence"] = { "chain_id": sequence_data.get("chain_id", chain_id or "A"), "sequence_1_letter": sequence_data.get("sequence_1_letter", ""), "sequence_3_letter": sequence_data.get("sequence_3_letter", ""), "length": sequence_data.get("length", 0), } if ctx: await ctx.info(f"✅ 序列信息提取完成 (长度: {sequence_data.get('length', 0)})") else: result_data["sequence"] = {"error": "无法提取序列信息"} else: result_data["sequence"] = {"error": "PDB文件下载失败"} except Exception as e: result_data["sequence"] = {"error": f"序列提取失败: {str(e)}"} # 获取二级结构信息 if "structure" in data_types: if "sequence" in result_data and "sequence_1_letter" in result_data["sequence"]: sequence = result_data["sequence"]["sequence_1_letter"] try: if ctx: await ctx.report_progress(75, 100, "分析二级结构...") await ctx.info("🔬 执行DSSP二级结构分析...") secondary_structure = calculate_dssp(pdb_id, sequence) result_data["structure"] = { "dssp_prediction": secondary_structure, "sequence_length": len(sequence), "composition": { "helix": secondary_structure.count("H"), "strand": secondary_structure.count("E"), "coil": secondary_structure.count("C"), }, } if ctx: await ctx.info("✅ 二级结构分析完成") except Exception as e: result_data["structure"] = {"error": f"二级结构分析失败: {str(e)}"} else: result_data["structure"] = {"error": "需要先获取序列信息"} # 计算成功率 successful_types = [ dt for dt in data_types if dt in result_data and "error" not in result_data[dt] ] success_rate = len(successful_types) / len(data_types) * 100 if data_types else 0 if ctx: await ctx.report_progress(100, 100, "完成") await ctx.info(f"✅ 成功获取 {pdb_id} 的数据 ({success_rate:.0f}% 成功率)") return format_success_response( { "pdb_id": pdb_id, "requested_data_types": data_types, "data": result_data, "success_rate": success_rate, "chain_id": chain_id, }, f"成功获取 {pdb_id} 的数据: {', '.join(successful_types)} ({success_rate:.0f}%)", ) except Exception as e: if ctx: await ctx.error(f"❌ 数据获取失败: {str(e)}") return format_error_response("数据获取错误", f"get_protein_data 执行失败: {str(e)}") - src/protein_mcp/tools.py:588-715 (registration)Registration of all MCP tools including 'get_protein_data_tool' via @mcp.tool() decorators within the register_all_tools function.
def register_all_tools(mcp) -> None: """ 注册3个核心整合工具到FastMCP服务器 优化后的工具设计： 1. find_protein_structures - 蛋白质结构发现工具 2. get_protein_data - 蛋白质综合数据工具 3. download_structure - 结构文件工具 Args: mcp: FastMCP服务器实例 """ # 工具1: 蛋白质结构发现工具 - 整合搜索、示例、验证功能 @mcp.tool() async def find_protein_structures_tool( keywords: str | None = None, category: str | None = None, pdb_id: str | None = None, max_results: int = 10, ctx: Context | None = None, ) -> dict[str, Any]: """ 蛋白质结构发现工具 - 搜索、示例、验证的统一入口 这是蛋白质研究的起点，帮助你发现和验证PDB结构。 Args: keywords: 搜索关键词 (如: "hemoglobin", "kinase", "DNA") category: 预设类别 ("癌症靶点", "病毒蛋白", "酶类", "抗体", "膜蛋白", "核糖体") pdb_id: 直接验证或查看特定PDB ID (如: "1A3N") max_results: 搜索结果最大数量 (默认10，最大100) ctx: FastMCP Context，用于进度反馈和日志记录 Returns: 包含PDB结构列表、验证结果、示例数据的综合响应 Examples: # 搜索血红蛋白相关结构 find_protein_structures(keywords="hemoglobin") # 获取癌症靶点示例 find_protein_structures(category="癌症靶点") # 验证PDB ID find_protein_structures(pdb_id="1A3N") """ return await find_protein_structures(keywords, category, pdb_id, max_results, ctx) # 工具2: 蛋白质综合数据工具 - 一次获取所有蛋白质信息 @mcp.tool() async def get_protein_data_tool( pdb_id: str, data_types: list[str] | None = None, chain_id: str | None = None, ctx: Context | None = None, ) -> dict[str, Any]: """ 蛋白质综合数据工具 - 获取完整蛋白质信息包 这个工具是蛋白质数据获取的核心，一次性获取你需要的所有信息。 Args: pdb_id: PDB ID (例如: "5G53") data_types: 需要的数据类型列表 - "basic": 基本信息 (标题、方法、分辨率等) - "sequence": 氨基酸序列信息 - "structure": 二级结构分析 - "all": 获取所有数据 chain_id: 特定链ID (例如: "A"，可选) ctx: FastMCP Context，用于进度反馈和日志记录 Returns: 完整的蛋白质数据包，包含请求的所有数据类型 Examples: # 获取所有数据 get_protein_data("5G53", ["all"]) # 只获取基本信息和序列 get_protein_data("1A3N", ["basic", "sequence"]) # 获取特定链的数据 get_protein_data("2HHB", ["all"], "A") """ # 如果没有指定数据类型，默认获取基本数据 if data_types is None: data_types = ["basic", "sequence", "structure"] return await get_protein_data(pdb_id, data_types, chain_id, ctx) # 工具3: 结构文件工具 - 下载和管理蛋白质结构文件 @mcp.tool() async def download_structure_tool( pdb_id: str, file_format: str = "pdb", save_local: bool = False, ctx: Context | None = None, ) -> dict[str, Any]: """ 结构文件工具 - 下载和管理蛋白质结构文件 这个工具处理所有文件相关的操作，从下载到格式说明。 Args: pdb_id: PDB ID (例如: "5G53") file_format: 文件格式 - "pdb": 标准PDB格式 (推荐，人类可读) - "mmcif": 大分子晶体信息文件格式 (现代标准) - "cif": 晶体信息文件格式 - "mmtf": 大分子传输格式 (二进制，速度快) save_local: 是否保存到本地文件 (默认False返回内容) ctx: FastMCP Context，用于进度反馈和日志记录 Returns: 文件内容或下载信息 + 格式说明和使用指南 Examples: # 获取PDB文件内容 download_structure("1A3N") # 下载mmCIF格式并保存到本地 download_structure("2HHB", "mmcif", True) # 获取快速MMTF格式 download_structure("6VSB", "mmtf") """ return await download_structure(pdb_id, file_format, save_local, ctx) - src/protein_mcp/server.py:10-19 (registration)The create_server function that initializes FastMCP instance and calls register_all_tools(mcp) to register the tools including get_protein_data_tool.
def create_server(name: str = "protein-mcp", version: str = "0.1.5") -> FastMCP: """创建并配置FastMCP服务器实例""" mcp = FastMCP( name=name, version=version, ) # 注册所有工具 register_all_tools(mcp)