Nullary

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

• Conexión: Se ejecuta en la nube
• Transporte: Streamable HTTP
• Categoría: Clínicas y salud

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Necesitas

• Se ejecuta en la nubeNo hay nada que instalar; se conecta por internet

¿Qué app usas?

https://mcp.nullary.ai/mcp

claude mcp add --transport http nullary https://mcp.nullary.ai/mcp

{
  "mcpServers": {
    "nullary": {
      "url": "https://mcp.nullary.ai/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "nullary": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.nullary.ai/mcp"
    }
  }
}

https://mcp.nullary.ai/mcp

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 10 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.

• search_inactive_compounds

  Inactive small-molecule compound-target pairs.

• search_failed_selectivity

  Small molecules that failed selectivity.

• search_admet_failures

  Small-molecule ADMET failures.

• search_failed_guides

  Failed/ineffective CRISPR guides.

• search_failed_essentiality_screens

  Non-dependency / failed essentiality screens.

• search_ancestry_specific_failures

  Ancestry-specific CRISPR failures.

• search_developability_failures

  Antibody developability failures.

• search_failed_clinical_antibodies

  Discontinued/terminated clinical antibodies.

• search_failed_peptide_therapeutics

  Failed peptide therapeutics.

• search_peptide_stability_issues

  Peptide stability/half-life failures.

• search_failed_protacs

  PROTACs that failed degradation/ternary/permeability.

• search_protac_e3_issues

  PROTAC E3-ligase recruitment / ternary failures.

• search_failed_oligonucleotides

  ASOs/siRNAs that failed engagement/developability.

• search_oligo_delivery_failures

  Oligonucleotide delivery failures.

• search_failed_vaccines

  Failed/terminated vaccines (by pathogen/indication).

• search_vaccine_immunogenicity_failures

  Failed vaccine immunogen designs.

• search_failed_adcs

  ADCs that failed at any stage.

• search_adc_linker_failures

  ADC failures attributed to linker chemistry.

• search_failed_bispecifics

  Bispecifics that failed at any stage.

• search_bispecific_format_failures

  Bispecific format/engineering failures.

• search_admet_failures_all_modalities

  ADMET failures across ALL modalities.

• search_drug_drug_interaction_failures

  Drug-drug interaction failures.

• search_mechanism_failures

  Approaches that failed for a mechanism (by target).

• search_failed_replications

  Findings that failed to replicate.

• search_safety_failures

  Clinical/preclinical safety failures across modalities.

• search_target_history

  ALL failed approaches against a target across every modality.

• search_indication_history

  ALL failed approaches for an indication across every modality.

• search_pathogen_history

  Vaccine + antimicrobial + antibody failures for a pathogen.

• get_compound

  A compound (structure, name, max clinical phase) + its full negative profile across modalities/sources.

• get_finding_provenance

  Full provenance + detail for a single finding by id.

• get_target_landscape

  Target 'graveyard' / exhaustion index: how many distinct compounds/agents have been tried against a target and failed, broken down by modality and outcome. Answers 'how picked-over is this target?'. Accepts a gene symbol (e.g. EGFR) or a UniProt accession (e.g. P00533).

• list_top_targets

  Coverage browse: the most heavily-pursued ('graveyard') targets, ranked by recorded negative findings. Optional family filter (kinase, gpcr, protease, nuclear_receptor, ion_channel, transporter, phosphatase, other).

• list_models

  Summary of the Layer-1 inactivity-scoring model registry: how many per-target models, split by family, and median scaffold-split ROC-AUC.

• get_model_card

  Per-target Layer-1 model card: training counts and held-out scaffold-split metrics (ROC-AUC, PR-AUC, Brier, calibration). Accepts a gene symbol (e.g. EGFR) or UniProt accession (e.g. P00533).

• get_coverage

  Per-modality and per-source coverage stats (honest Phase-1 numbers).

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 10 nov 2026

• ✓ Superada

  El creador coincide con el repo

  El nombre en el registro se verificó con el dominio nullary.ai (el registro comprueba quién es dueño del dominio)

• … Aún sin revisar

  Sigue en mantenimiento

  Todavía no hemos leído este repo en GitHub

• … Aún sin revisar

  Tiene licencia

  Todavía no hemos leído este repo en GitHub

• ✓ Superada

  El endpoint responde

  Respondió en 271 ms (HTTP 200)

• – No aplica

  Inicio de sesión con OAuth

  No hace falta iniciar sesión

• ✓ Superada

  Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

  Leímos 35 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA

Comparado con otros en Clínicas y saludi

• Más estrellas que el 0% de los otros 1061 servidores de esta categoría
• Publicado en el registro más recientemente que el 10% de los otros 1061 servidores de esta categoría
• Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 1061 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

README del creador

No se encontró un README en el repo