Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Mit Google anmelden, um Bewertungen zu schreiben.Prototyp · alle 30 Min. aktualisiert
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

ImmunoGraph MCP

von Ajey95Version 0.2.1i★ 0iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Ajey95/immunograph

So installierst du es

What it does

Provenance-aware computational epitope research tools with reproducible offline demonstrations.

  • Connects Läuft auf deinem Computer
  • Account or key No key needed
  • Category Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

3/3 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer

Zuerst: Welche KI nutzt du?

Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.

Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Docker auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy

  1. Docker installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Docker brauchen

    Download-Seite von Docker öffnen ↗

  2. Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. Diese Einstellungen einfügen und speichern

    Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind

  4. Claude beenden und neu öffnen

  5. Ausprobieren

    Nutze ImmunoGraph MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Claude sagt, dass es ImmunoGraph MCP nutzt, oder ein Werkzeug von ImmunoGraph MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

ChatGPT kann ImmunoGraph MCP noch nicht verbinden

ImmunoGraph MCP läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen

Das kannst du stattdessen tun

A · Eine App nutzen, die ImmunoGraph MCP verbinden kann

  • Installiere zuerst Docker auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
  • Installiere zuerst Docker auf deinem Computer (nur einmal)
  • Installiere zuerst Docker auf deinem Computer (nur einmal)
  • Installiere zuerst Docker auf deinem Computer (nur einmal)

B · Andere in Suche & KI-Gedächtnis, die mit ChatGPT funktionieren

Aus den meistgenutzten derselben Kategorie, nur solche, die per Adresse ohne Schlüssel verbinden

Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Docker auf deinem Computer (nur einmal)

  1. Docker installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Docker brauchen

    Download-Seite von Docker öffnen ↗

  2. Terminal öffnen

    Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen

  3. Diesen Befehl einfügen und Enter drücken

    Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind

  4. /mcp in Claude Code eingeben

    ImmunoGraph MCP sollte in der Liste als verbunden erscheinen

  5. Ausprobieren

    Nutze ImmunoGraph MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Claude Code sagt, dass es ImmunoGraph MCP nutzt, oder ein Werkzeug von ImmunoGraph MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Docker auf deinem Computer (nur einmal)

  1. Docker installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Docker brauchen

    Download-Seite von Docker öffnen ↗

  2. Mit diesem Button Cursor öffnen

    Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind

  3. KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen

  4. Ausprobieren

    Nutze ImmunoGraph MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Cursor sagt, dass es ImmunoGraph MCP nutzt, oder ein Werkzeug von ImmunoGraph MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Docker auf deinem Computer (nur einmal)

  1. Docker installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Docker brauchen

    Download-Seite von Docker öffnen ↗

  2. Mit diesem Button VS Code öffnen

    Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind

  3. KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen

  4. Ausprobieren

    Nutze ImmunoGraph MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn VS Code sagt, dass es ImmunoGraph MCP nutzt, oder ein Werkzeug von ImmunoGraph MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Andere Apps mit MCP, etwa Windsurf, Zed oder Gemini CLI, fügen Server unterschiedlich hinzu. Sieh in der App-Liste nach

Alle Apps mit MCP ansehen →

JSON-Einstellungen stehen unten unter „Für Entwickler“

Hängst du fest? Frag Leute, die ImmunoGraph MCP nutzen💬 Diskussion →
Für Entwickler: Terminal-Befehle und JSON-Einstellungen

Auf deinem Computer installiert

Claude Code

Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind

VS Code (mcp.json)

Befehle werden geprüft · Kopier-Buttons erscheinen, sobald sie bestanden sind

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Auf einen Blick

Downloads pro Wochei
Nicht auf npm/PyPI
Verbindung
Läuft auf deinem Computer
Neueste Versioni
0.2.1
In der Registry veröffentlichti
1. Nov. 2026
Code zuletzt geänderti
1. Nov. 2026
Entwickler
Ajey95
Pakete
oci: ghcr.io/ajey95/immuno-graph:0.2.1
Registry-Status
Aktiv

Welche Apps ihn nutzen können

Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.

Laufen auf deinem Computer in

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

Alle Apps, mit Vor- und Nachteilen →

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 13. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Ajey95 bestätigt, dem das Repo gehört

  • ✓ Bestanden

    Wird noch gepflegt

    Code zuletzt geändert: vor 12 Tagen

  • ✓ Bestanden

    Hat eine Lizenz

    Nutzt MIT

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Diskussion

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Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 6051 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 75 % der anderen 6051 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 6051 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist ImmunoGraph MCP sicher?

Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt vor 12 Tagen geändert, und die neueste Version (0.2.1) kam vor 12 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Ruflo

Andere in derselben Kategorie

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

Up-to-date docs for AI agents

von upstashWeit verbreitet↓ 1,2 Mio./Wo.★ 64.698Aktualisiert gestern

Computer oder Cloud

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

von DeusDataWeit verbreitet↓ 16.814/Wo.★ 48.566Aktualisiert vor 27 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Ruflo

Agent teams, swarms, memory and hooks for Claude Code and Codex, served over MCP.

von ruvnetWeit verbreitet↓ 74.273/Wo.★ 81.557 Sterne des ganzen ReposAktualisiert heute

Läuft auf deinem Computer

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

ImmunoGraph MCP

A standard Model Context Protocol server for computational epitope research. Call 46 typed tools for sequence processing, immune evidence, structure and chemistry analysis, docking, and reviewable exports. Results carry provenance so a live provider result stays distinct from a fixture or synthetic demonstration.

Problem · Who it is for · User flow · Get started · 3D outcomes · All 46 tools · Contribute

[!IMPORTANT]

ImmunoGraph supports computational research, not clinical or experimental validation. A predicted epitope, docking pose, score, or exported 3D model does not establish binding, vaccine efficacy, or safety. Fixture and synthetic results are demonstrations and are labelled as such.

The problem

An epitope research workflow crosses different kinds of software: sequence processing, immune predictors, HLA coverage, structure databases, molecular preparation, docking, interaction analysis, and reporting. Each step has its own input format, runtime, and scientific assumptions. When an LLM or research application chains them together, it must also keep track of *which inputs and methods produced each result*. A plausible looking score or 3D view is easy to misread if its source is missing.

ImmunoGraph gives an MCP host one typed interface for these steps. The host can discover and call individual tools, pass outputs between them, and inspect explicit source labels and exported bytes. This reduces custom integration code for a reviewable computational workflow; it does not replace scientific judgment or validate a prediction by itself.

Who it is for

AudienceTypical use
Computational immunology and vaccine research teamsAssemble and review sequence, MHC, B-cell, coverage, and structural evidence for candidate exploration
Structural bioinformatics and medicinal chemistry researchersPrepare coordinates, run configured docking tools, inspect poses and contacts, and export the actual files
Developers building LLM research assistantsExpose typed scientific operations through standard MCP instead of writing a separate adapter for every step
Educators and reproducibility reviewersDemonstrate a workflow with clearly marked fixtures, then inspect method boundaries, provenance, and artifacts

The outputs are for research and education. Clinical decisions, efficacy claims, and experimental validation require independent methods and evidence.

What you can do

ExploreAnalyzeReview and share
Validate FASTA, generate peptide windows, retrieve PDB structures and PubChem compoundsCall enabled IEDB predictors; calculate consensus and coverage; run RDKit, FreeSASA, fpocket, Meeko, Vina, and PLIP where installedRank caller-supplied evidence; export CSV, PDB, SDF, PDBQT, docking poses, Mol* or docking viewers, and a checksummed research ZIP

This is one server with 46 tools, not 46 independent live data providers. Each tool is callable on its own. A client passes results between calls when building a workflow.

User flow

The researcher works in an MCP-enabled chat or application. The client chooses the calls and carries evidence forward; ImmunoGraph executes each requested operation and returns a typed result.

StepResearcher or client actionImmunoGraph response
1. ConnectAdd the stdio server to an MCP host; enable only the live connectors needed for the studyThe host discovers 46 tools and their input schemas
2. Define inputsProvide a FASTA sequence and study criteriavalidate_sequence checks and hashes the sequence; generate_candidate_peptides enumerates real peptide windows
3. Gather evidenceRequest available MHC-I/II, B-cell, population, or other calculationsEach call returns scores or a structured failure with source status; live predictors require their configured service
4. PrioritizePass selected evidence, thresholds, and coverage data into the scoring and constraint toolsNormalized scores, consensus, exclusions, and ranked candidates depend on the supplied evidence
5. Inspect structureOptionally fetch PDB/compound data and run accessibility, pocket, ligand, docking, or contact toolsCoordinate-based outputs, pose files, 3D viewer HTML, and analysis data where the scientific runtime is installed
6. Review and exportInspect source labels and parameters, then request reports, CSV, trace, or research ZIPFile bytes with lengths and SHA-256 hashes for independent saving and verification

This flow is modular: a user can call one tool without running every stage. run_agentic_workflow executes caller-supplied, approved tool calls; without those calls it returns a plan rather than silently launching a full study. See architecture and the tool reality matrix for exact execution boundaries.

Get started

Install the public release

Node.js 20 or newer is required. The versioned tarball is hosted on GitHub and installs with npm; the immunograph-mcp name is not yet published on the npm registry.

npm install --global https://github.com/Ajey95/immuno-graph/releases/download/v0.2.1/immunograph-mcp-0.2.1.tgz

Register the installed command in an MCP host that supports stdio servers:

{

"mcpServers": { "immunograph": { "command": "immunograph-mcp" } } }

The server speaks MCP on stdio, so launch it through your host. If the host cannot find the globally installed command, configure its absolute path. The GitHub release also includes the source and a SHA-256 checksum for the tarball. The downloaded public tarball matched that checksum.

Run the public container

The official MCP Registry entry points to the public OCI image. For a local stdio host, use:

{

"mcpServers": { "immunograph": { "command": "docker", "args": [ "run", "--rm", "-i", "ghcr.io/ajey95/immuno-graph:0.2.1", "node", "dist/index.js" ] } } }

The container also supports guarded Streamable HTTP at /mcp. See HTTP deployment for its required security settings.

Build from source
git clone https://github.com/Ajey95/immuno-graph.git

cd immuno-graph npm ci npm run check npm start

npm start serves stdio MCP. npm run check runs the software tests, build, all-tool example calls, semantic audit, dependency audit, and package dry run. For a host, point command at node and args at the absolute path to dist/index.js.

How it works

flowchart LR

A["FASTA · PDB · SMILES"] --> H["MCP host"] H --> S["ImmunoGraph 46 typed tools"] S --> D["Local calculations and exact fixtures"] S --> L["Optional live connectors"] D --> R["Results + provenance"] L --> R R --> O["Reports · 3D files · ZIP"]

The host chooses which tools to call. ImmunoGraph validates typed inputs, executes a handler, and returns structured success or failure data with run metadata and source labels. The server does not silently run a full study or treat fixture values as live evidence. See architecture for transport and module details.

Technical design
ConcernImplementationWhy it matters
Client interoperabilityOfficial MCP SDK; stdio for local hosts and guarded Streamable HTTP for deploymentsOne discoverable tool contract works across MCP-capable clients
Input and result contractsZod schemas, typed handlers, structured MCP results, explicit errorsClients can validate arguments and handle failures programmatically
Scientific provenanceSource status, method/run metadata, and versioned exact-match fixturesReviewers can distinguish configured live work from offline demonstrations
Export integrityInline artifact bytes, byte lengths, and SHA-256 digestsA host can save actual PDB/PDBQT/CSV/ZIP files and verify them
Operational boundariesOptional connectors and local scientific binaries are configured separatelyMissing providers fail explicitly or use only the requested, labelled fallback

The registry entry points to the published OCI image. Optional scientific binaries, model downloads, and third-party service availability remain separate runtime requirements.

A research workflow
flowchart LR

FASTA["Protein FASTA"] --> V["Peptide windows"] V --> E["Immune evidence"] E --> R["Constraints + ranking"] R --> X["Reviewable exports"] E -.->|Optional| S["Structure + docking"] S -.-> X

These are separate MCP calls. Rankings and reports depend on the evidence the client supplies. With live prediction disabled, an arbitrary new protein has no automatic scientific binding result.

Docking and 3D files

Configured live tools can use actual coordinates rather than decorative models:

flowchart LR

P["Protein PDB"] --> R["Meeko receptor PDBQT"] L["Compound / SMILES"] --> M["RDKit + Meeko ligand SDF + PDBQT"] R --> V["AutoDock Vina"] M --> V V --> POSE["Pose PDBQT complex PDB"] POSE --> VIEW["3D viewer HTML"] POSE --> PLIP["PLIP contacts"] POSE --> ZIP["Research ZIP"]

Real 3D outcomes

1IEP + imatinib: exported top Vina pose. This figure is rendered from a saved complex PDB produced by a LIVE_ONLY MCP docking call. Panel A traces the protein Cα coordinates and shows the ligand; panel B shows the ligand and protein atoms within 5 Å. The render script reproduces the image from those coordinates. This is a docking capability example, not an epitope candidate; the pose score is a computational estimate, not measured affinity.

1UYD + PubChem CID 2244: three computed poses. This figure comes from the live docking research ZIP, which includes the receptor, ligand, Vina poses, complex, and image. Its run provenance and summary identify the sources and nine generated poses; the image shows three of them. The callouts show distances calculated from the coordinates; dashed polar contacts are inferred geometry, not experimentally established bo

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo