PatSnap Chemical Molecular

Patsnap Chemical Molecular

Patsnap Chemical Molecular は、化合物の構造検索、フラグメント分析、ADMET 物性予測などのケミカルインテリジェンス機能を AI エージェントに提供する、Model Context Protocol（MCP）サーバーです。Patsnap のグローバルなライフサイエンスプラットフォームを基盤としており、創薬初期段階における分子評価とリード最適化を加速します。

クイックリンク

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• Patsnap 開発者ポータル
• Patsnap Chemical Molecular MCP

セットアップ

1. API キーを取得する

Patsnap Developer Platform にログインし、API Keys に移動して、新しいキーを作成します（形式：sk-xxxxxxxxxxxx）。

2. MCP サーバーに接続する

ターミナルで次のコマンドを実行します（Claude Code または MCP 互換クライアントが必要です）。

claude mcp add --transport http chemical_molecular \
  "https://connect.patsnap.com/713886/logic-mcp?apikey=$PATSNAP_API_KEY"

API キーを環境変数として設定します。

export PATSNAP_API_KEY=sk-your-key-here

ほかのクライアントを使用する場合 Patsnap Marketplace の Chemical Molecular ページ にアクセスし、右下からエージェント（Cursor、API など）を選択して、適切な設定スニペットを取得してください。

3. 接続を確認する

Claude Code で /mcp と入力し、chemical_molecular に Connected と表示されることを確認します。

利用可能なツール

AI エージェントへの注意： 以下の各ツールには、公式 Patsnap Marketplace に記載されている正確なパラメーター、型、制約が記載されています。必須パラメーターと任意パラメーターの違いにご注意ください。

1. ls_chemical_search

• 目的：化学構造を使って化合物を検索します。Patsnap の化学データベースに対する完全一致検索と類似検索の両方に対応しています。
• パラメーター：
  • smiles（string、必須）：SMILES 形式のクエリ構造。例："CC(=O)OC1=C(C=CC=C1)C(O)=O"。
  • type（string、必須）：検索タイプ。完全一致は "EXT"、類似検索は "SIM" を指定します。
  • threshold（number、任意）：類似度のしきい値。type が "SIM" の場合は必須です。例：0.99。
  • include_tautomer（boolean、任意）：結果に互変異性体を含めるかどうかを指定します。
  • include_isotope（boolean、任意）：同位体バリアントを含めるかどうかを指定します。
  • include_charge（boolean、任意）：電荷バリアントを含めるかどうかを指定します。
  • include_stereo（boolean、任意）：立体異性体を含めるかどうかを指定します。
  • include_radical（boolean、任意）：ラジカルバリアントを含めるかどうかを指定します。
  • include_multi_component（boolean、任意）：多成分化合物を含めるかどうかを指定します。"EXT" タイプでのみ有効です。
  • offset（integer、任意）：ページネーションのオフセット。0 から始まります。
  • limit（integer、任意）：1 ページあたりの件数。例：20。
• 戻り値：total_hits（integer）と results（SMILES、識別子、一致の詳細を含む化合物レコードの配列）を含む JSON オブジェクト。
• API：POST /api/ls/chemical/search
• 使用方法：データベース全体から化合物の完全一致を検索するには "EXT" を使用します。リードホッピングや SAR 研究のために構造が類似した分子を検索するには、threshold を指定して "SIM" を使用します。

2. ls_chemical_mcs_analyze

• 目的：複数の化学構造に含まれるフラグメント組成を分析し、共通骨格とフラグメントの出現頻度を特定します。
• パラメーター：
  • structures（array of strings、必須）：分析する SMILES 構造のリスト。有効な SMILES 文字列を少なくとも 1 つ含める必要があります。例：["CCO", "CC(C)O", "c1ccccc1"]。
• 戻り値：特定された共通部分構造と、入力セット内での出現頻度を含むフラグメント分析結果の JSON オブジェクト。
• API：POST /api/ls/chemical/mcs/analyze
• 使用方法：活性化合物のセットを比較し、保存されたファーマコフォアや繰り返し現れる構造モチーフを特定する場合に使用します。

3. ls_admet_predict

• 目的：ADMET-AI モデルを使用して、少量の分子のバッチの ADMET（吸収、分布、代謝、排泄、毒性）特性を予測します。
• パラメーター：
  • smiles（文字列の配列、必須）：SMILES 分子式文字列のリストです。1 リクエストあたり最小 1 分子、最大 100 分子です。例：["CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O"]。
• 戻り値：入力された各分子の予測結果を含む JSON オブジェクトです。吸収、分布、代謝、排泄、毒性の特性スコアが含まれます。
• API：POST /api/ls/admet/predict
• 使用方法：初期段階での薬剤らしさの評価、バーチャルスクリーニングで得られたヒットの絞り込み、合成前の候補の優先順位付けに使用します。

💡 お困りですか？

こちらをご覧ください：Patsnap Life Science または Patsnap Dev Portal

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Patsnap Skills との連携

このサーバーは、次の Patsnap Skills（Claude Code エージェント）の化学インテリジェンスレイヤーとして機能します。

• pharmaceuticals-exploration：化学構造検索と ADMET 予測を使用して、創薬候補を評価し、分子特性を調査します。

各 Skill は、分析の実行時にこのサーバーから適切なツールを自動的に呼び出します。Patsnap Skills Library から Skills をインストールできます。 または、openclaw を使用している場合：

openclaw skills install SKILL_NAME

ライセンス

Apache License 2.0（../../LICENSE を参照）

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Patsnap 提供。自信を持ってイノベーションを。