ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Protein MCP Server

โดย cyanheadsรุ่น 0.9.0i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.cyanheads/protein-mcp-server

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Federated protein structure & annotation across experimental (PDB) and predicted (AlphaFold) models.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://protein.caseyjhand.com/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "protein": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/protein-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "MCP_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http protein https://protein.caseyjhand.com/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add protein --env MCP_LOG_LEVEL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @cyanheads/protein-mcp-server

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "protein": {
      "url": "https://protein.caseyjhand.com/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "protein": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/protein-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "MCP_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "protein": {
      "type": "http",
      "url": "https://protein.caseyjhand.com/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "protein": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/protein-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "MCP_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://protein.caseyjhand.com/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • MCP_LOG_LEVEL env
    Sets the minimum log level for output (e.g., 'debug', 'info', 'warn').

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 6 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • protein_search_structures

    Search experimental (PDB) and predicted (computed-model) protein structures by free text, protein sequence (triggers an mmseqs2 similarity search), and/or organism, method, resolution, and bound-ligand filters. Returns ranked hits; the experimental page is enriched with title, me

  • protein_get_structure

    Fetch structures with metadata and coordinate-file URLs. source "experimental" takes PDB entry IDs, and also resolves the computed-model IDs protein_search_structures returns (AF_*/MA_*), which come back marked source "predicted" with their modelling provider; "predicted" takes U

  • protein_find_similar

    Find structurally or evolutionarily related proteins. by:"sequence" runs an RCSB mmseqs2 sequence-similarity search (synchronous; experimental PDB entries only — protein_search_structures with a sequence also reaches computed models) over a sequence — supplied directly, taken fro

  • protein_track_ligands

    Ligand discovery and binding-site analysis across the PDB. mode "find_ligand" resolves a name or formula to chemical component IDs with metadata (formula, weight, SMILES), ranked by deposition frequency — most-deposited component first, so the top hit is the most common match for

  • protein_compare_structures

    Structurally align multiple structures (up to the configured batch cap; structures past it are returned in ignored) via the RCSB Structural Comparison service (TM-align / jFATCAT). reference:"first" aligns every structure to the first; reference:"all_pairs" computes the full pair

  • protein_analyze_collection

    Profile the PDB into distributions and trends over an optional scoping query: counts by method, organism, or polymer composition; resolution and molecular-weight histograms; release-year timelines; and multidimensional cross-tabs (e.g. method × release_year). Aggregation runs at

  • protein_get_annotations

    Sequence and functional annotation for a protein: UniProt positional features (domains, binding and active sites, PTMs including cross-links and lipidation, topology, DNA binding, processing products such as chains and signal peptides, mutagenesis), natural variants, and InterPro

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub cyanheads ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 188 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 7 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 18360 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 92% ของอีก 18360 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18360 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Protein MCP Server ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.9.0) เข้า registry 4 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tool Guardian

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Tool Guardian

โดย LuminariSoftwares

Too many MCP servers eating your context? A router that loads each tool's schema only when needed.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@cyanheads/protein-mcp-server Federated protein structure & annotation across experimental (PDB) and predicted (AlphaFold) models via MCP. STDIO or Streamable HTTP. 7 Tools • 2 Resources

Public Hosted Server: https://protein.caseyjhand.com/mcp


Overview

Experimental (PDB) and predicted (AlphaFold) protein structures behind one surface. Search, fetch, align, and annotate structures and their ligands across RCSB, AlphaFold DB, 3D-Beacons, UniProt, InterPro, and Foldseek. No API key required.

Tools
ToolDescription
protein_search_structuresSearch experimental and predicted structures by text, sequence, or organism/method/resolution, with optional facets
protein_get_structureFetch metadata and coordinate URLs for experimental, predicted, or best-available structures
protein_find_similarFind sequence homologs (RCSB mmseqs2) or fold homologs (Foldseek)
protein_track_ligandsResolve ligands to component IDs, find structures containing one, or map its binding site
protein_compare_structuresAlign structures with TM-align or jFATCAT, against a reference or all pairs
protein_analyze_collectionProfile the PDB as counts, histograms, timelines, and cross-tabs
protein_get_annotationsFetch UniProt features and variants plus InterPro domains with GO terms
Resources
ResourceDescription
pdb://{entry_id}Experimental structure summary for a PDB entry
af://{uniprot}AlphaFold DB predicted-structure summary for a UniProt accession

Both resources are also reachable through protein_get_structure, for clients that don't surface resources.

Skills
SkillDescription
protein-guideIdentifier forms each tool takes, author vs label chains, residue numbering, and the gates for best_available picks, sequence and Foldseek hits, ligand counts, and PDB profiles

Served over MCP as skill://protein-guide/SKILL.md; it also ships in plugin installs, the .mcpb bundle, the npm package, and the Docker image.

Capability reference

protein_search_structures tool
  • At least one of query, sequence (an mmseqs2 search; min_identity / max_evalue apply only with it), organism, method, max_resolution, or ligand (an exact component ID held as a bound copy); content_type is experimental, predicted, or all (default); up to 100 hits per page (default 25) via limit / start
  • organism takes a scientific name, an NCBI common name, or a taxon ID, and matches that taxon plus every taxon under it; a word fragment matches nothing. method takes one of the 13 RCSB experimental methods in any letter case, or an alias (cryo-EM, cryoEM, EM, X-ray, xray, NMR for both NMR methods); anything else fails as unknown_method
  • A sequence needs at least 10 residues; whitespace is stripped and case normalized, and an invalid one fails as invalid_sequence. Each hit names its source and an entry id you can pass to other tools, and carries organisms (a sequence hit's are the matched entity's). Sequence hits add identity, evalue, bitscore, and the aligned ranges, with queryLength at the response level
  • Optional facets (method, organism, polymer_type, resolution, release_year, molecular_weight) add a breakdown capped at PROTEIN_FACET_BUCKET_CAP buckets per dimension; facets count the filtered set, so an active organism or method filter constrains its own facet

protein_get_structure tool
  • source: experimental (default) takes PDB entry IDs and the AF_* / MA_* computed-model IDs search returns (these come back as source: predicted); predicted takes UniProt accessions, isoform accessions (P04637-2), or AlphaFold DB entry IDs (AF-P04637-2-F1) for AlphaFold models with pLDDT/PAE; best_available takes the same identifiers (an entry ID reduces to its accession) and returns the PDB entry with the widest UniProt coverage (ties to the finest resolution), else the model with the highest confidence on the lDDT scale. Best-available records carry coverage, uniprotStart, and uniprotEnd; a pick can come from a non-PDB provider, and only a record with pdbId is a PDB entry. If the PDB check is unavailable, the pick ranks the federated models alone and notice says so
  • A UniProt accession merged into another entry resolves to its successor's model with a notice; a demerged or deleted one lands in failed[] with its replacements
  • IDs are trimmed and de-duplicated (case-insensitive); up to PROTEIN_MAX_BATCH_IDS are looked up per call (default 25) and the remainder comes back in ignored. One 50 s budget covers all upstream lookups in a call; under predicted and best_available, an ID it stops, or whose upstream lookup fails (an error status, an HTML page, a network failure), lands in failed[] with a reason to re-call it
  • Unresolved IDs land in failed[]; when nothing resolves the call fails as upstream_unavailable (retryable, with data.failed) if every ID's lookup failed upstream or ran out of the 50 s budget, so none is known to lack a structure, and otherwise as all_failed (with data.failed); it fails mixed_id_types when the IDs don't fit source. Records include coordinateUrls for the files that exist, and organisms under experimental and predicted
  • include_coords inlines coordinate text in 24,000-character windows: a single selected structure pages with coords_offset, passing back coordinatesNextOffset until it is absent; several selected files inline whole only when together they fit one window, otherwise an overflow outline lists each file's length to re-call with sections: [id]. coords_offset above 0 needs exactly one selected structure (coords_offset_needs_one_structure)

protein_find_similar tool
  • by: sequence runs a synchronous RCSB mmseqs2 search over experimental PDB entries only (protein_search_structures with a sequence also reaches computed models) from sequence, pdb_id, or uniprot, filtered by max_evalue / min_identity; by: structure runs an async Foldseek search from pdb_id (its mmCIF file) or uniprot (its AlphaFold DB model) against pdb100 + afdb50 unless databases says otherwise. uniprot takes a canonical or isoform accession, or a UniProtKB entry name such as HBA_HUMAN (resolved to its entry's accession), in both modes and is shape-checked before any request (invalid_accession). databases takes exactly these case-sensitive names: pdb100, afdb50, afdb-swissprot, afdb-proteome, bfvd_v3, cath50, mgnify_esm30, gmgcl_id, bfmd; any other fails schema validation (-32602), and a name Foldseek itself refuses fails as databases_rejected. A field only the other mode reads fails as mode_mismatched_field; up to 100 hits per page (default 25)
  • Sequences follow the same rules as protein_search_structures, and a direct sequence wins over identifiers. A pdb_id sequence query searches one protein entity: the one holding chain (author chain, case-sensitive, by: sequence only, requires pdb_id), else the lowest-numbered protein entity of at least 10 residues; DNA and RNA entities are never searched. The response names it in queryEntityId, and a notice lists the entry's other protein entities. An unmatched chain fails as chain_not_found, and chain without pdb_id as chain_without_pdb_id
  • Hits name their source (and database for structure hits), ranked by score; sequence hits add identity, evalue, bitscore, and the aligned ranges. Responses report totalCount, nextStart, and queryLength
  • A merged uniprot accession answers for its successor with a notice; a demerged or deleted one fails as inactive_accession with its replacements. A by: structure coordinate file is limited to 16,000,000 characters, and a larger one fails as structure_too_large
  • A structure hit carries Foldseek's target name and an id only when the target resolves to a PDB entry or UniProt accession; bfvd_v3, mgnify_esm30, gmgcl_id, and bfmd hits have none. Other structure-hit fields: chain (a -N suffix marks a symmetry copy), title, probability, organisms / taxId (the target's, where Foldseek classifies it), and the aligned spans queryStart, queryEnd, targetStart, targetEnd, targetLength. A sequence hit's organisms are the matched entity's
  • A structure job still running at the poll budget returns status: computing with a ticketId; re-call with ticket_id to resume it. A job Foldseek accepted before the call's 50 s budget ran out comes back the same way. For a new search the poll window starts when the call does, so identifier lookups and the coordinate download come out of it. A multichain structure is searched one chain at a time via query (0-based, default 0) out of queryCount

protein_track_ligands tool
  • mode is find_ligand (query: a name or formula), structures_with_ligand (comp_id), or binding_site (pdb_id, optional comp_id); a missing mode input fails as missing_param. limit is 1–100 (default 25), and start pages the last two modes
  • find_ligand returns component IDs with formula, weight, SMILES, and InChIKey, ranked by depositionCount, with totalCount and candidatesConsidered showing when the candidate pool was cut short; structures_with_ligand lists entries highest resolution first, each with title, method, and hostEntities (the polymer entities whose chains the depositor assigned the ligand to)
  • Matching counts bound non-polymer copies only, not a residue inside a polymer chain or a sugar inside a branched glycan; depositionCount equals the totalCount of structures_with_ligand for the same component
  • binding_site returns pocket

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx