プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

ImmunoGraph MCP

作者:Ajey95バージョン 0.2.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Ajey95/immunograph

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • DockerDockerのインストール

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Ajey95 で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7249件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7249件のうち85%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7249件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

ImmunoGraph MCPは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.2.1)がレジストリに届いたのは6 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにDockerも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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

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