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Unofficial UniProt MCP Server

Unofficial UniProt MCP Server

本地服务
github.com/Augmented-Nature科研与教育2144 周前更新
代码仓库

关于 Unofficial UniProt MCP Server

Unofficial UniProt MCP Server 是一个非官方的 MCP 服务，通过 UniProt REST API 提供 26 个蛋白质信息相关工具。它面向需要查询蛋白质功能、序列、结构与同源关系的生物信息学研究者，覆盖范围较广。

主要功能

  1. 01蛋白质检索与详细信息查询
  2. 02氨基酸序列获取（FASTA / JSON）
  3. 03结构、结构域与变异信息分析
  4. 04同源与直系同源蛋白发现
  5. 05通路、相互作用与亚细胞定位查询
  6. 06批量处理与高级过滤检索

适用场景

  1. 01按基因名或蛋白名查找人类蛋白质并获取序列
  2. 02比较多个物种中的同源蛋白
  3. 03为蛋白质功能与疾病相关变异的研究收集数据

MCP 相关

该项目是 MCP 服务，向 MCP 客户端暴露 26 个工具以及 uniprot:// 资源模板，用于按登录号或查询词访问 UniProt 数据。

#bioinformatics#proteomics#drug-discovery

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "augmented-nature-uniprot-mcp-server-augmented-nature": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "build"
      ]
    }
  }
}
启动命令docker run -i --rm build

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
ocibuild

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

非官方 UniProt MCP 服务

这是一款全面的模型上下文协议（MCP）服务，可高级访问 UniProt 蛋白质数据库。该服务提供 26 种专业生物信息学工具，使 AI 助手和 MCP 客户端能够直接通过 UniProt 的 REST API 开展复杂的蛋白质研究、比较基因组学、结构生物学分析和系统生物学研究。

由 Augmented Nature 开发

功能

核心蛋白质分析（5 种工具）
  • 蛋白质搜索：按蛋白质名称、关键词或物种搜索 UniProt 数据库
  • 详细蛋白质信息：获取全面的蛋白质信息，包括功能、结构和注释
  • 基于基因的搜索：按基因名称或符号查找蛋白质
  • 序列检索：以 FASTA 或 JSON 格式获取氨基酸序列
  • 特征分析：访问功能域、活性位点、结合位点及其他蛋白质特征
比较与进化分析（4 种工具）
  • 蛋白质比较：并排比较多个蛋白质，分析其序列和特征
  • 同源蛋白发现：查找不同物种中的同源蛋白质
  • 直系同源蛋白鉴定：识别用于进化研究的直系同源蛋白质
  • 系统发育分析：获取进化关系和系统发育数据
结构与功能分析（4 种工具）
  • 3D 结构信息：访问 PDB 参考信息和结构数据
  • 高级结构域分析：结合 InterPro、Pfam 和 SMART 注释，进行增强型结构域分析
  • 变异分析：疾病相关变异和突变
  • 序列组成：氨基酸组成、疏水性及其他序列属性
生物学背景分析（4 种工具）
  • 通路整合：获取 KEGG 和 Reactome 中关联的生物通路
  • 蛋白质相互作用：蛋白质—蛋白质相互作用网络
  • 功能分类：按 GO 术语或功能注释搜索
  • 亚细胞定位：按亚细胞定位查找蛋白质
批处理与高级搜索（3 种工具）
  • 批处理：高效处理多个蛋白质登录号
  • 高级搜索：使用多个筛选条件（长度、质量、物种、功能）执行复杂查询
  • 分类学分类：按详细的分类学分类搜索
文献与交叉引用（3 种工具）
  • 外部数据库链接：链接至 PDB、EMBL、RefSeq、Ensembl 及其他数据库
  • 文献引用：关联的出版物和引文
  • 注释质量：不同注释的质量分数和置信度
数据导出与实用工具（3 种工具）
  • 专用导出：以 GFF、GenBank、EMBL 和 XML 格式导出数据
  • 登录号验证：验证 UniProt 登录号是否有效
  • 分类学信息：详细的分类学分类和谱系数据
资源模板
  • 通过 URI 模板直接访问蛋白质数据，实现无缝集成

安装

前置条件
  • Node.js（v16 或更高版本）
  • npm 或 yarn
设置
  1. 克隆仓库：
git clone <repository-url>
cd uniprot-server
  1. 安装依赖：
npm install
  1. 构建项目：
npm run build

Docker

构建 Docker 镜像

构建 Docker 镜像：

docker build -t uniprot-mcp-server .
使用 Docker 运行

运行容器：

docker run -i uniprot-mcp-server

如需集成 MCP 客户端，可直接使用该容器：

{
  "mcpServers": {
    "uniprot": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "uniprot-mcp-server"],
      "env": {}
    }
  }
}
Docker Compose（可选）

创建 docker-compose.yml，以便更轻松地管理：

version: "3.8"
services:
  uniprot-mcp:
    build: .
    image: uniprot-mcp-server
    stdin_open: true
    tty: true

运行命令：

docker-compose up

用法

作为 MCP 服务

该服务设计为通过 stdio 通信的 MCP 服务：

npm start
添加到 MCP 客户端配置

将该服务添加到 MCP 客户端配置中（例如 Claude Desktop）：

{
  "mcpServers": {
    "uniprot": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/uniprot-server/build/index.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

可用工具

1. search_proteins

按名称、关键词或物种搜索 UniProt 数据库中的蛋白质。

参数：

  • query（必填）：搜索查询（蛋白质名称、关键词或复杂查询）
  • organism（可选）：用于筛选结果的物种名称或分类 ID
  • size（可选）：返回结果数量（1-500，默认值：25）
  • format（可选）：输出格式 - json、tsv、fasta、xml（默认值：json）

示例：

{
  "query": "insulin",
  "organism": "human",
  "size": 5
}
2. get_protein_info

通过 UniProt 登录号获取特定蛋白质的详细信息。

参数：

  • accession（必填）：UniProt 登录号（例如，P04637）
  • format（可选）：输出格式 - json、tsv、fasta、xml（默认值：json）

示例：

{
  "accession": "P01308",
  "format": "json"
}
3. search_by_gene

按基因名称或符号搜索蛋白质。

参数：

  • gene（必填）：基因名称或符号（例如，BRCA1、INS）
  • organism（可选）：用于筛选结果的物种名称或分类 ID
  • size（可选）：返回结果数量（1-500，默认值：25）

示例：

{
  "gene": "BRCA1",
  "organism": "human"
}
4. get_protein_sequence

获取蛋白质的氨基酸序列。

参数：

  • accession（必填）：UniProt 登录号
  • format（可选）：输出格式 - fasta、json（默认值：fasta）

示例：

{
  "accession": "P01308",
  "format": "fasta"
}
5. get_protein_features

获取蛋白质的功能特征和结构域。

参数：

  • accession（必填）：UniProt 登录号

示例：

{
  "accession": "P01308"
}

资源模板

该服务通过 URI 模板直接访问 UniProt 数据：

1. 蛋白质信息
  • URI：uniprot://protein/{accession}
  • 说明：UniProt 登录号对应的完整蛋白质信息
  • 示例：uniprot://protein/P01308
2. 蛋白质序列
  • URI：uniprot://sequence/{accession}
  • 说明：FASTA 格式的蛋白质序列
  • 示例：uniprot://sequence/P01308
3. 搜索结果
  • URI：uniprot://search/{query}
  • 说明：与查询匹配的蛋白质搜索结果
  • 示例：uniprot://search/insulin

示例

基本蛋白质搜索

搜索人类胰岛素蛋白质：

// Tool call
{
  "tool": "search_proteins",
  "arguments": {
    "query": "insulin",
    "organism": "human",
    "size": 10
  }
}
获取蛋白质详细信息

获取人类胰岛素的全面信息：

// Tool call
{
  "tool": "get_protein_info",
  "arguments": {
    "accession": "P01308"
  }
}
基于基因的搜索

查找与 BRCA1 基因相关的蛋白质：

// Tool call
{
  "tool": "search_by_gene",
  "arguments": {
    "gene": "BRCA1",
    "organism": "human"
  }
}
获取蛋白质序列

获取人类胰岛素的氨基酸序列：

// Tool call
{
  "tool": "get_protein_sequence",
  "arguments": {
    "accession": "P01308",
    "format": "fasta"
  }
}
分析蛋白质特征

获取人类胰岛素的功能结构域和特征：

// Tool call
{
  "tool": "get_protein_features",
  "arguments": {
    "accession": "P01308"
  }
}

API 集成

该服务集成 UniProt REST API，以编程方式访问蛋白质数据。有关 UniProt 的更多信息：

所有 API 请求均包含：

  • User-Agent：UniProt-MCP-Server/1.0.0
  • 超时：30 秒
  • 基础 URL：https://rest.uniprot.org（仅供程序访问）

错误处理

该服务包含全面的错误处理：

  • 输入验证：使用类型守卫验证所有参数
  • API 错误：捕获网络和 API 错误，并返回描述性消息
  • 超时处理：请求在 30 秒后超时
  • 优雅降级：妥善处理部分故障

开发

构建项目
npm run build
开发模式

以监视模式运行 TypeScript 编译器：

npm run dev
项目结构
uniprot-server/
├── src/
│   └── index.ts          # Main server implementation
├── build/                # Compiled JavaScript output
├── package.json          # Node.js dependencies and scripts
├── tsconfig.json         # TypeScript configuration
└── README.md            # This file

依赖项

  • @modelcontextprotocol/sdk：用于实现服务的核心 MCP SDK
  • axios：用于发起 UniProt API 请求的 HTTP 客户端
  • typescript：用于开发的 TypeScript 编译器

许可证

MIT 许可证

贡献

  1. Fork 此代码库
  2. 创建功能分支
  3. 进行更改
  4. 适用时添加测试
  5. 提交拉取请求

支持

如有问题或疑问：

  1. 查看 UniProt API 文档
  2. 查阅 Model Context Protocol 规范
  3. 在代码库中提交问题

关于 Augmented Nature

这款全面的 UniProt MCP 服务由 Augmented Nature 开发。Augmented Nature 是 AI 生物信息学和计算生物学解决方案领域的领先创新者，专注于打造先进工具，弥合人工智能与生物学研究之间的鸿沟，帮助研究人员从生物数据中发掘更深层次的见解。

完整工具参考

核心蛋白质分析工具
  1. search_proteins - 按名称、关键词或生物体搜索 UniProt 数据库
  2. get_protein_info - 根据登录号获取详细的蛋白质信息
  3. search_by_gene - 按基因名称或符号查找蛋白质
  4. get_protein_sequence - 获取氨基酸序列
  5. get_protein_features - 查看功能特征和结构域
比较与进化分析工具
  1. compare_proteins - 并排比较多个蛋白质
  2. get_protein_homologs - 查找不同物种中的同源蛋白质
  3. get_protein_orthologs - 识别直系同源蛋白质
  4. get_phylogenetic_info - 获取进化关系信息
结构与功能分析工具
  1. get_protein_structure - 获取 PDB 中的 3D 结构信息
  2. get_protein_domains_detailed - 增强型结构域分析（InterPro、Pfam、SMART）
  3. get_protein_variants - 与疾病相关的变异和突变
  4. analyze_sequence_composition - 氨基酸组成分析
生物学背景工具
  1. get_protein_pathways - 相关生物通路（KEGG、Reactome）
  2. get_protein_interactions - 蛋白质-蛋白质相互作用网络
  3. search_by_function - 按 GO 术语或功能注释搜索
  4. search_by_localization - 按亚细胞定位查找蛋白质
批量处理与高级搜索工具
  1. batch_protein_lookup - 高效处理多个登录号
  2. advanced_search - 使用多个筛选条件执行复杂查询
  3. search_by_taxonomy - 按分类学分类搜索
文献与交叉引用工具
  1. get_external_references - 其他数据库的链接（PDB、EMBL、RefSeq 等）
  2. get_literature_references - 相关出版物和引文
  3. get_annotation_confidence - 注释的质量评分
数据导出与实用工具
  1. export_protein_data - 导出为专用格式（GFF、GenBank、EMBL、XML）
  2. validate_accession - 检查登录号是否有效
  3. get_taxonomy_info - 详细的分类学信息

更新日志

v1.0.0 - 全面的生物信息学平台
  • 重大扩展：新增 21 个专业工具（共 26 个工具）
  • 比较分析：蛋白质比较、同源蛋白质/直系同源蛋白质识别、系统发育分析
  • 结构生物学：集成 3D 结构、详细的结构域分析、变异分析
  • 系统生物学：通路集成、蛋白质相互作用、功能分类
  • 高级搜索：批量处理、复杂筛选、分类学搜索
  • 文献集成：外部数据库链接、引文、注释置信度
  • 数据导出：多种专用格式（GFF、GenBank、EMBL、XML）
  • 增强的 Docker 支持：采用安全最佳实践的多阶段构建
  • 全面的文档：完整的工具参考和示例
  • 由 Augmented Nature 开发：专业的生物信息学平台

引用

如果您在研究或出版物中使用此项目，请按以下方式引用：

author = {Moudather Chelbi},
title = {UniProt MCP Server},
year = {2025},
howpublished = {https://github.com/Augmented-Nature/Augmented-Nature-UniProt-MCP-Server/},
note = {Accessed: 2025-06-29}

评论

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。