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Alphafold

Alphafold

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pipeworx.io科学・教育16 日前に更新
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Alphafold について

Alphafoldは、EBI AlphaFold Protein Structure Databaseの予測タンパク質構造を調べる研究者向けMCPサーバーです。予測メタデータ、ファイルURL、概要、配列注釈をUniProtアクセッションで取得できます。

主な機能

  1. 01予測メタデータの取得
  2. 02構造概要の取得
  3. 03配列注釈の検索
  4. 04PDB、CIF、PAEファイルURLの取得

活用シーン

  1. 01UniProtアクセッションから構造を検索
  2. 02低pLDDT領域などの注釈を確認

MCP 対応

構造予測、概要、注釈、UniProt検索のツールをMCPクライアントに公開します。Pipeworxゲートウェイ経由またはローカルのstdio MCPサーバーとして利用できます。

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://gateway.pipeworx.io/alphafold/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

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パラメーター型必須説明
qstringいいえquestion の別名。
askstringいいえquestion の別名。
textstringいいえquestion の別名。
inputstringいいえquestion の別名。
packsarrayいいえ任意。ルーティング対象をこれらのパックスラッグに限定します(例:["sec-form-d","sec-13f"])。その場合、ルーターは該当パック内のツールのみを選択します。省略すると、デフォルトの全カタログへのルーティングになります。スラッグは list_packs / search_packs / https://pipeworx.io/directory から取得できます。リストにない、または不明なスラッグは無視され、_meta.pack_scope.ignored に記載されます。該当するスラッグが 1 つもない場合は、カタログ全体にルーティングし、_meta.pack_scope.full_catalog:true を設定します(空の回答にはなりません)。
querystringいいえquestion の別名。
promptstringいいえquestion の別名。
messagestringいいえquestion の別名。
questionstringはい自然言語での質問またはリクエスト。query、q、prompt、text、input、ask、message をエイリアスとして使用できます。

詳細

@pipeworx/alphafold

EBI AlphaFold Protein Structure Database MCP — 約214 M件の配列に対する、予測済みの3Dタンパク質構造です。キーは不要です。

Pipeworx の一部です。AI エージェントを1872以上のライブデータソースに接続するMCPゲートウェイです。これは独立した非公式の統合であり、上流プロバイダーとは提携関係になく、承認も公開も受けていません。

ツール

  • prediction(qualifier) — 予測の全メタデータとファイルURL(PDB、CIF、PAE)
  • summary(qualifier) — 構造の簡単な概要
  • annotations(qualifier, type?) — 配列レベルの注釈(pLDDTが低い領域など)
  • uniprot(uniprot_id) — prediction と同じですが、UniProtアクセッションを明示的に指定します

qualifier はUniProtアクセッションです(例:P00533)。

データソース

https://alphafold.ebi.ac.uk/api/

クイックスタート

MCP クライアント(Claude Desktop、Cursor、Windsurf など)に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "alphafold": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/alphafold/mcp"
    }
  }
}
このエンドポイントが実際に提供するもの

https://gateway.pipeworx.io/alphafold/mcp の tools/list は、上記の表にあるツールに加えて、Pipeworx 共通のメタツール(ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember/recall など、ゲートウェイ全体で利用できるツール群)も返します。そのため、表示されるツール数はこの表より多くなります。現在、単一パックのエンドポイントには、そのパック独自のツールとともに共通ツールが約30個表示されます。接続の initialize レスポンスには正確な対象範囲が記載されており、その日の状況を確認するための決定的な情報です。

これは意図的な仕様であり、偶然の多重化ではありません。メタツールを使うと、ask_pipeworx がカタログ全体に振り分けるため、このパックでは対応できない質問にも、MCP サーバーをもう1つ追加することなく回答できます。現在、メタツールなしでパックのエンドポイントをマウントする方法はありません。追加のスキーマによるコンテキストコストが、ルーティングの利点を上回る場合は、複数のパックエンドポイントではなく、フルゲートウェイに一度だけ接続してください。

または、Pipeworx のフルゲートウェイに接続すると、このパックのツールだけでなく、すべてのパックのツールが直接一覧表示されます。

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

どちらのURLも、同じゲートウェイと同じ1872以上のデータソースに接続します。異なるのは、どのパックのツールが直接一覧表示されるかだけです。どちらからでも、ask_pipeworx を使ってすべてのツールにアクセスできます。

MCP クライアントがない場合:HTTPで呼び出す

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/alphafold_prediction \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"qualifier":"P00533"}'

最初の呼び出しにはアカウントは不要です。ツールの詳細を確認するには GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/alphafold_prediction を実行します。ツールを探すには {"query":"..."} を指定して POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs を実行します。

スタンドアロン(ゲートウェイアカウント不要)

このパッケージはローカルのstdio MCP サーバーとしても実行できます。Pipeworx アカウントも、ゲートウェイへの往復通信も不要です。

{
  "mcpServers": {
    "alphafold": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-alphafold"]
    }
  }
}

または、直接実行して起動を確認します。

npx -y @pipeworx/mcp-alphafold

stdin/stdout 経由でMCPを使用し、initialize/tools/list/tools/call に対して、このパック独自のツールのみを提供します。上記のゲートウェイ接続で追加される共通メタツールは含まれません。データソースとツールは同じですが、ask_pipeworx によるルーティングはありません。

ask_pipeworx を使う

ツールを直接呼び出す代わりに、自然な英語で質問できます。この機能は、上記のパックエンドポイントでもフルゲートウェイでも利用できます。

ask_pipeworx({ question: "your question about Alphafold data" })

ゲートウェイが適切なツールを選び、引数を自動的に設定します。

詳細

ライセンス

MIT

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。