JapanFold

JapanFold スキル

AI エージェントから JapanFold API を使って、タンパク質のフォールディング、リガンドとの共フォールディング（結合親和性の測定を含む）、結合分子の設計、配列の埋め込みを実行できます。japanfold.aiand.com/account/token でキーを取得し、JAPANFOLD_API_KEY を設定してください。 ローカル GPU は不要です。 Tenstorrent 上で、構造予測には Boltz-2／ESMFold-2／OpenFold3／OpenBind-0／RoseTTAFold3／OpenDDE、設計済みの結合分子のスコアリングには AF2-IG、設計には BoltzGen／RFdiffusion3／PXDesign／RFD4-Proteina、埋め込みには ESMC／SaProt を実行します。

エージェントはインストール不要で、API を直接呼び出せます。

export JAPANFOLD_API_KEY=jf_live_...          # from japanfold.aiand.com/account/token
curl -s https://api.japanfold.aiand.com/v1/predictions \
  -H "Authorization: Bearer $JAPANFOLD_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"model":"esmfold2","sequence":"MKTAYIAKQRQISFVKSHFSRQLEERLGLIEVQ"}'

ベース URL は https://api.japanfold.aiand.com、キーは Authorization: Bearer に指定します。GET /v1/models で、送信するモデル ID（boltz2、esmfold2、openfold3 など）とサイズ上限を確認できます。エージェント向けの概要は llms.txt にあります。

オープンな Agent Skills 標準を基にした単一の SKILL.md なので、互換性のあるあらゆるハーネスに、1 つのコマンドでインストールできます。

インストール

オープン標準に対応している環境なら、次の 1 行ですべてにインストールできます。Claude Code、 Cursor、Codex、Gemini CLI、Cline、Windsurf、Copilot、Amp など：

npx skills add japanfold/japanfold          # this project
npx skills add japanfold/japanfold -g       # global: every project / new chat

• 対象のエージェントを指定するには、-a claude-code、-a cursor、-a codex、-a '*'（すべて）を指定します。
• インストーラーを使わない場合は、ファイルを 1 つダウンロードするだけです。Claude Code の場合、エージェントのスキルディレクトリに変更せずダウンロードします： curl -fsSL --create-dirs -o ~/.claude/skills/japanfold/SKILL.md https://japanfold.aiand.com/skill.md。 Web 取得ツールではページの概要しか返されないため、エージェントから curl も使う必要があります。

Claude Science ではアプリ内でスキルを管理できます（インストーラー不要）。Customize → Skills から、このリポジトリのスキルを追加するか、SKILL.md を貼り付けて、publish を選択してください。または、インストールせずに API を直接利用できます。API は公開されており、自己記述型なので、次のように依頼するだけです： "api.japanfold.aiand.com の JapanFold API を使って、…をフォールディングしてください"。

使い方

インストール後、エージェントに自然な言葉で依頼してください：

"この配列を Boltz-2 でフォールディングし、信頼度を報告してください：MKTAYIAK…" "このターゲットに対するナノボディ結合分子を 10 個設計してください。"

対応している場合は、/japanfold と明示的に呼び出すこともできます。

MCP

この API は https://api.japanfold.aiand.com/mcp にあるリモート MCP サーバーでもあり、 MCP Registry に io.github.japanfold/japanfold として登録されています。claude.ai、Claude Desktop、ChatGPT では、コネクターとして追加してサインインできます。キーは不要です。Claude Code の場合： claude mcp add --transport http japanfold https://api.japanfold.aiand.com/mcp --header "Authorization: Bearer $JAPANFOLD_API_KEY"。

レジストリの新しいバージョンを公開するには、server.json の version を更新して、mcp-publisher login github && mcp-publisher publish を実行します。

API

https://api.japanfold.aiand.com：非同期方式（送信 → ポーリング → ダウンロード）で、毎回の呼び出しにキーが必要です。 API の完全な仕様は /v1/openapi.json にあります。 エンドポイント、使用例、制限については SKILL.md をご覧ください。

エージェントが "params": {"fast": true} を送信しない限り、高速モードはオフです。高速モードではスループットが向上しますが、精度がわずかに低下する場合があります。ワークベンチでは、操作しているユーザー向けに高速モードがオンになります。一方、API とこのスキルではオフのままなので、スクリプトで実行した場合は精度の高い経路が使われます。このハードウェアでは ESMFold-2 は常に高速モードで実行され、ジョブの記録には fast: true と記載されます。