Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Antimicrobial resistance genes, sequences and literature from NCBI and UniProt
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。
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。
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。
NCBI_API_KEY, NCBI_EMAIL「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
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": {
"amr": {
"command": "uvx",
"args": [
"amr-mcp"
],
"env": {
"NCBI_API_KEY": "your-value",
"NCBI_EMAIL": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add amr --env NCBI_API_KEY=your-value --env NCBI_EMAIL=your-value -- uvx amr-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"amr": {
"command": "uvx",
"args": [
"amr-mcp"
],
"env": {
"NCBI_API_KEY": "your-value",
"NCBI_EMAIL": "your-value"
}
}
}
}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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"amr": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"amr-mcp"
],
"env": {
"NCBI_API_KEY": "your-value",
"NCBI_EMAIL": "your-value"
}
}
}
}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。
NCBI_EMAIL env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。
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。
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8日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント pabloestepaa で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
入力が必要なもの:NCBI_API_KEY
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.4)がレジストリに届いたのは昨日です。
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Python (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tethered Trust
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
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.
Fit, compatibility and recall checks for AI agents before they buy: verdicts, evidence, receipts.
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。
An MCP server that lets AI assistants (Claude, Codex, Cursor…) query antimicrobial resistance (AMR) data from public, free sources:
All data sources are public domain or freely accessible; no API keys are required.
Claude Code answering the first example question below: the server looks up blaKPC-2 in the catalog, counts the species NCBI has found it in, pulls the protein sequence and resolves the original paper.
Which species carry the KPC-2 carbapenemase, what is the original paper describing it, and what does its protein sequence look like?
Summarise the carbapenemase gene families in the catalog and how many variants each has.
Give me the protein sequence of mcr-1.1 and its UniProt function annotation.
Run AMRFinderPlus on
~/data/isolate_17.fastaas *Escherichia* and explain the hits by drug class.
| Tool | What it does |
|---|---|
search_amr_genes | Search by text, drug class, subclass, organism or element type; group_by_family for broad searches |
get_amr_gene | Exact record for an allele (blaKPC-2) or summary of a family (blaKPC) |
list_drug_classes | Drug classes and how many catalog entries each has |
catalog_info | Catalog version and size |
fetch_sequence | Protein or nucleotide FASTA from NCBI by accession |
get_protein_hosts | Species in which NCBI has sequenced an exact protein (Identical Protein Groups) |
get_pubmed_references | Title, journal, authors and DOI for PubMed IDs |
search_uniprot / get_uniprot_entry | UniProtKB search and entry details |
run_amrfinder | Run a local AMRFinderPlus install on a FASTA file |
Run it with uv (no install step needed), or pip install amr-mcp.
claude mcp add amr -- uvx amr-mcp
Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "amr": { "command": "uvx", "args": ["amr-mcp"] } } }
pipx install amr-mcp
which amr-mcp # e.g. /Users/you/.local/bin/amr-mcp
Then use that absolute path as the command, for example in claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "amr": { "command": "/Users/you/.local/bin/amr-mcp" } } }
Desktop apps don't inherit your shell's PATH, so if Claude Desktop can't start the server, use the absolute path for the command (this applies to uvx too: run which uvx to get it).
skills/amr-research/SKILL.md tells the agent when to reach for these tools and how to chain them (gene → hosts → sequence → paper, family overviews, genome screening), plus the pitfalls to avoid. It works with any agent that reads SKILL.md files (Claude Code, Cursor, Codex, Copilot…):
npx skills add pabloestepaa/amr-mcp
Or copy the folder by hand, e.g. to ~/.claude/skills/amr-research/ for Claude Code. The skill uses the MCP server above, so install that too.
| Variable | Purpose |
|---|---|
NCBI_API_KEY | Optional, free. Raises the NCBI rate limit from 3 to 10 requests/s |
NCBI_EMAIL | Optional. Contact e-mail NCBI asks tools to send |
AMR_MCP_CACHE_DIR | Where the catalog is cached (default ~/.cache/amr-mcp, refreshed every 30 days) |
To enable run_amrfinder: conda install -c bioconda ncbi-amrfinderplus && amrfinder -u.
python -m venv .venv && .venv/bin/pip install -e ".[dev]"
.venv/bin/pytest -m "not network" # offline tests .venv/bin/pytest # also hits the live NCBI/UniProt APIs
The NCBI Reference Gene Catalog and NCBI sequence data are US government works in the public domain. UniProt data is available under CC BY 4.0. Please cite the original sources when you publish results:
MIT
Developed with AI assistance (Claude Code); all code reviewed and tested by the author.