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CovaSyn Chemistry Tools

CovaSyn Chemistry Tools

認証済みおすすめリモート
covasyn.comデータ・分析02 週間前に更新

CovaSyn Chemistry Tools について

CovaSynは、製薬、バイオテクノロジー、化学のラボ向けに、方法と限界を明記した検証済みの化学・分析評価を提供します。このリポジトリには、商用サービスにAIアシスタントを接続する設定例と簡易MCPクライアントが含まれます。

主な機能

  1. 01化学・分析に関する評価
  2. 02ICH M7に基づく不純物評価
  3. 03スペクトルと安定性の解析
  4. 04分析法開発の支援
  5. 05MCPクライアントの接続例

活用シーン

  1. 01Claude DesktopやCursorをCovaSynに接続
  2. 02独自のPythonまたはTypeScript MCPクライアントを実行
  3. 03方法と限界を確認しながら化学評価をレビュー

MCP 対応

CovaSynはMCPクライアントに化学・分析機能を提供します。このリポジトリには、Claude Desktop、Cursor、VS Code、Python、TypeScriptなどの接続設定例があります。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://mcp.covasyn.com/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

CovaSyn MCP の使用例

CovaSyn を一般的な Model Context Protocol クライアントに接続するための設定例です。

CovaSyn は、製薬、バイオテクノロジー、化学の各ラボ向けに、検証済みの化学および分析評価を提供します。ICH M7 に基づく不純物評価、ICH Q1 に基づく安定性評価、スペクトル解釈、メソッド開発などに対応しています。すべての結果には、手法と限界が明記されているため、専門家が確認して承認できます。

ベンチマークの概要

MolecularIQ ベンチマーク(Klambauer Lab、JKU Linz、記号的に検証済みの化学タスク 3,540 件)では、CovaSyn なしの場合の正解率は 14~41 %、CovaSyn を使用した場合は 76~92 % でした。方法論:covasyn.com/en/benchmark。

このリポジトリの内容

使用例クライアント説明
claude-desktop/Claude Desktopclaude_desktop_config.json の設定例
cursor/Cursor IDE.cursor/mcp.json の設定例
vscode/MCP 拡張機能を使用する VS Codesettings.json の設定例
python-agent/カスタム Python エージェント最小構成の stdio MCP クライアント
typescript-agent/カスタム TypeScript エージェント最小構成の MCP TS クライアント
curl/HTTP 直接接続接続用のシェルスニペット

アクセスの取得

workspace.covasyn.com でアカウントを作成し、API keys からキーを生成してください。プランと利用条件はワークスペースに表示されています。

評価を自分で実行せず、完了した評価を受け取りたい場合や、CovaSyn が保守する形で自社のインフラ内で利用したい場合は、導入相談を予約してください。

コンプライアンス対応

監査証跡と EU 域内でのデータ保管に対応し、GxP 環境(EU Annex 11、21 CFR Part 11)向けに設計されています。詳細:covasyn.com/en/trust。

ライセンス

このリポジトリの設定例は、MIT License のもとで公開されています。

CovaSyn 自体は商用ソフトウェアであり、CovaSyn GmbH が運用および保守しています。利用条件については、covasyn.com をご覧ください。

お問い合わせ

[email protected]

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。