Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Read-only Open Targets: targets, diseases, drugs and evidence by name or ID. No API key needed.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"opentargets": {
"command": "uvx",
"args": [
"opentargets-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add opentargets -- uvx opentargets-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"opentargets": {
"command": "uvx",
"args": [
"opentargets-mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"opentargets": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"opentargets-mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto nickzren bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.7.0) kam vor 28 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Turn a script into a finished, downloadable short-drama episode — via MCP or REST.
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.
A read-only MCP server for exploring targets, diseases, drugs and genetic evidence through the Open Targets Platform. Use names or IDs, retrieve supporting evidence, and explore drug-repurposing candidates. No Open Targets API key required.
Requires uv.
Claude Code
claude mcp add opentargets -- uvx opentargets-mcp
Claude Desktop and Cursor: add this to claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config) or ~/.cursor/mcp.json, then restart:
{
"mcpServers": { "opentargets": { "command": "uvx", "args": ["opentargets-mcp"] } } }
VS Code
code --add-mcp '{"name":"opentargets","command":"uvx","args":["opentargets-mcp"]}'
Codex
codex mcp add opentargets -- uvx opentargets-mcp
Any other stdio MCP client works the same way: command uvx, argument opentargets-mcp.
Tips:
spawn uvx ENOENT, use the full path from which uvx.opentargets-mcp@latest as the argument to pick up new releases.cryptography build error can indicate uv picked an Intel (Rosetta) Python. uv python find is a first clue; cached tool environments and desktop clients may use a different interpreter.Use names or IDs: gene symbols, disease and drug names, rsIDs, or Ensembl, MONDO and ChEMBL IDs. If a name matches several entities, the tool lists the candidates so you can pick one.
68 tools. Run uvx opentargets-mcp --list-tools for the full list.
| Area | Examples |
|---|---|
| Targets | get_target_info, get_target_known_drugs |
| Diseases | get_disease_info, get_disease_associated_targets |
| Drugs | get_drug_info, get_drug_adverse_events |
| Evidence | get_target_disease_evidence |
| Variants and studies | get_variant_info, get_credible_sets |
| Search and lookup | search_entities, map_ids |
| Workflow | get_drug_repurposing_candidates |
| Raw GraphQL | graphql_query, graphql_schema |
Many tools accept fields (dot-paths such as ["target.approvedSymbol"]) to return only what you need. For anything the curated tools don't cover, use graphql_query.
Evidence results include datasource IDs and PubMed references where available. Use get_api_metadata to record the Open Targets API and data release with your analysis. clinicalReportCount counts report records, not unique trials; use graphql_query for full reports.
flowchart LR
A(["AI agent Claude · Codex · VS Code · Cursor"])
subgraph S["opentargets-mcp"] direction TB S1["1. Resolve names to IDs"] S2["2. Run read-only queries"] S3["3. Return structured JSON"] S1 --> S2 --> S3 end
subgraph O["Open Targets Platform"] direction TB API["GraphQL API"] DB[("ChEMBL · GWAS Catalog ClinVar · Europe PMC · more")] API --- DB end
A <-->|MCP| S S <-->|GraphQL| O
classDef client fill:#e8f0fe,stroke:#4285f4,color:#1f2328 classDef step fill:#ffffff,stroke:#34a853,color:#1f2328 classDef data fill:#ffffff,stroke:#f9ab00,color:#1f2328 class A client class S1,S2,S3 step class API,DB data style S fill:#e6f4ea,stroke:#34a853,color:#1f2328 style O fill:#fef7e0,stroke:#f9ab00,color:#1f2328
Ask in plain language; the server turns names into Open Targets IDs, runs read-only queries and returns structured results. No API key needed.
The defaults work for local use. To change them, set environment variables or pass flags (uvx opentargets-mcp --help):
| Variable | Flag | Default |
|---|---|---|
MCP_TRANSPORT | --transport | stdio (also http, sse) |
FASTMCP_SERVER_HOST | --host | 0.0.0.0 |
FASTMCP_SERVER_PORT | --port | 8000 |
OPEN_TARGETS_API_URL | --api | https://api.platform.opentargets.org/api/v4/graphql |
OPEN_TARGETS_RATE_LIMIT_RPS | --rate-limit-rps | 0 (off); limits incoming MCP requests |
OPEN_TARGETS_RATE_LIMIT_BURST | --rate-limit-burst | 20 |
Proxies are read from HTTPS_PROXY, HTTP_PROXY and NO_PROXY.
From source:
git clone https://github.com/nickzren/opentargets-mcp
cd opentargets-mcp uv run opentargets-mcp
With Docker (HTTP on port 8000), from the clone:
docker compose up -d --build
Connect your MCP client to http://localhost:8000/mcp.
uv sync --extra dev
uv run ruff check src tests uv run pytest -m "not live" # offline uv run pytest -m live # calls the Open Targets API
Example scripts are in examples/.