Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

ImmunoGraph MCP

de Ajey95versión 0.2.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.Ajey95/immunograph

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

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 tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

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

Antes de instalar

Necesitas

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

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

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add immunograph -- docker run -i --rm ghcr.io/ajey95/immuno-graph:0.2.1 node dist/index.js

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

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

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Ajey95, dueña del repo

  • … 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

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 7250 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 85% de los otros 7250 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7250 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.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro ImmunoGraph MCP?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.2.1) llegó al registro hace 6 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Docker en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

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

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

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado hoy
Instalar

Codebase Memory

de DeusData

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

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 20 días
Instalar

Exa

de exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado
Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx