AlphaFold MCP Server

Accede a la Base de Datos de Estructuras de Proteínas AlphaFold para la predicción y análisis de estructuras proteicas.

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AlphaFold MCP Server

Un servidor integral del Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) que proporciona acceso a la Base de Datos de Estructuras de Proteínas AlphaFold mediante un amplio conjunto de herramientas y recursos para el análisis de predicción de estructuras de proteínas.

Descripción general

Este servidor MCP permite una integración fluida con la vasta colección de predicciones de estructuras de proteínas de AlphaFold, ofreciendo herramientas para la recuperación de estructuras, análisis de confianza, procesamiento por lotes y preparación de visualizaciones. Perfecto para investigadores, bioinformáticos y biólogos estructurales que trabajan con estructuras de proteínas predichas.

Características

🧬 Herramientas principales de estructura

  • Recuperación de estructuras: Obtén predicciones de AlphaFold mediante ID de UniProt
  • Descargas en múltiples formatos: Compatibilidad con formatos PDB, CIF, BCIF y JSON
  • Verificación de disponibilidad: Comprueba si existen predicciones para proteínas específicas

🔍 Búsqueda y descubrimiento

  • Búsqueda de estructuras: Encuentra proteínas por nombre, gen u organismo
  • Exploración por organismo: Lista todas las estructuras disponibles para especies específicas
  • Estadísticas de cobertura: Obtén estadísticas completas a nivel de organismo

📊 Análisis de confianza y calidad

  • Confianza por residuo: Puntuaciones de confianza detalladas para cada aminoácido
  • Análisis de regiones: Identifica regiones estructurales de alta/baja confianza
  • Validación de calidad: Evalúa la fiabilidad general de la predicción

⚡ Procesamiento por lotes

  • Recuperación masiva: Procesa múltiples proteínas simultáneamente
  • Descargas por lotes: Descargas eficientes de múltiples estructuras
  • Análisis paralelo: Análisis de confianza para conjuntos de proteínas

🔬 Análisis comparativo

  • Comparación de estructuras: Análisis lado a lado de múltiples proteínas
  • Búsqueda de similitudes: Encuentra proteínas estructuralmente relacionadas
  • Comparación de cobertura: Analiza la completitud de las predicciones

🎨 Integración de visualización

  • Scripts de PyMOL: Scripts de visualización listos para usar
  • Integración con ChimeraX: Visualización de estructuras coloreadas por confianza
  • Formatos de exportación personalizados: Opciones flexibles de exportación de datos

Instalación

# Clone or create the server directory
npm install

# Build the server
npm run build

Uso

Como servidor MCP

Añade a tu configuración de MCP:

{
  "mcpServers": {
    "alphafold-server": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/alphafold-server/build/index.js"]
    }
  }
}

Uso directo

# Start the server
npm start

# Or run directly
node build/index.js

Herramientas disponibles

Herramientas principales de estructura

get_structure

Recupera la predicción de estructura de AlphaFold para un ID de UniProt específico.

Parámetros:

  • uniprotId (obligatorio): Acceso de UniProt (p. ej., "P21359", "Q8N726")
  • format (opcional): Formato de salida: "pdb", "cif", "bcif" o "json" (predeterminado: "json")

Ejemplo:

{
  "uniprotId": "P04637",
  "format": "json"
}

download_structure

Descarga el archivo de estructura de AlphaFold en el formato especificado.

Parámetros:

  • uniprotId (obligatorio): Acceso de UniProt
  • format (opcional): Formato de archivo: "pdb", "cif" o "bcif" (predeterminado: "pdb")

check_availability

Comprueba si la predicción de estructura de AlphaFold está disponible para un ID de UniProt.

Parámetros:

  • uniprotId (obligatorio): Acceso de UniProt a verificar

Herramientas de búsqueda y descubrimiento

search_structures

Busca estructuras de AlphaFold disponibles por nombre de proteína o gen.

Parámetros:

  • query (obligatorio): Término de búsqueda (nombre de proteína, nombre de gen, etc.)
  • organism (opcional): Filtrar por organismo
  • size (opcional): Número de resultados (1-100, predeterminado: 25)

list_by_organism

Lista todas las estructuras disponibles para un organismo específico.

Parámetros:

  • organism (obligatorio): Nombre del organismo (p. ej., "Homo sapiens", "Escherichia coli")
  • size (opcional): Número de resultados (1-100, predeterminado: 50)

get_organism_stats

Obtén estadísticas sobre la cobertura de AlphaFold para un organismo.

Parámetros:

  • organism (obligatorio): Nombre del organismo

Herramientas de confianza y calidad

get_confidence_scores

Obtén puntuaciones de confianza por residuo para una predicción de estructura.

Parámetros:

  • uniprotId (obligatorio): Acceso de UniProt
  • threshold (opcional): Umbral de confianza (0-100)

analyze_confidence_regions

Analiza la distribución de puntuaciones de confianza e identifica regiones de alta/baja confianza.

Parámetros:

  • uniprotId (obligatorio): Acceso de UniProt

get_prediction_metadata

Obtén metadatos sobre la predicción, incluidos versión, fecha y métricas de calidad.

Parámetros:

  • uniprotId (obligatorio): Acceso de UniProt

Herramientas de procesamiento por lotes

batch_structure_info

Obtén información de estructura para múltiples proteínas simultáneamente.

Parámetros:

  • uniprotIds (obligatorio): Matriz de accesos de UniProt (máx. 50)
  • format (opcional): Formato de salida: "json" o "summary" (predeterminado: "json")

batch_download

Descarga múltiples archivos de estructura.

Parámetros:

  • uniprotIds (obligatorio): Matriz de accesos de UniProt (máx. 20)
  • format (opcional): Formato de archivo: "pdb" o "cif" (predeterminado: "pdb")

batch_confidence_analysis

Analiza puntuaciones de confianza para múltiples proteínas.

Parámetros:

  • uniprotIds (obligatorio): Matriz de accesos de UniProt (máx. 30)

Herramientas de análisis comparativo

compare_structures

Compara múltiples estructuras de AlphaFold para su análisis.

Parámetros:

  • uniprotIds (obligatorio): Matriz de accesos de UniProt a comparar (2-10)

find_similar_structures

Encuentra estructuras de AlphaFold similares a una proteína determinada.

Parámetros:

  • uniprotId (obligatorio): Acceso de UniProt de referencia
  • organism (opcional): Filtrar por organismo

Herramientas de cobertura y completitud

get_coverage_info

Obtén información sobre la cobertura de secuencia en la predicción de AlphaFold.

Parámetros:

  • uniprotId (obligatorio): Acceso de UniProt

validate_structure_quality

Valida y evalúa la calidad general de una predicción de AlphaFold.

Parámetros:

  • uniprotId (obligatorio): Acceso de UniProt

Herramientas de exportación e integración

export_for_pymol

Exporta datos de estructura formateados para visualización en PyMOL.

Parámetros:

  • uniprotId (obligatorio): Acceso de UniProt
  • includeConfidence (opcional): Incluir coloración por puntuación de confianza (predeterminado: true)

export_for_chimerax

Exporta datos de estructura formateados para visualización en ChimeraX.

Parámetros:

  • uniprotId (obligatorio): Acceso de UniProt
  • includeConfidence (opcional): Incluir coloración por puntuación de confianza (predeterminado: true)

get_api_status

Comprueba el estado de la API de AlphaFold y las estadísticas de la base de datos.

Parámetros: Ninguno

Recursos disponibles

Plantillas de recursos

alphafold://structure/{uniprotId}

Tipo MIME: application/json Descripción: Predicción completa de estructura de AlphaFold para un ID de UniProt

alphafold://pdb/{uniprotId}

Tipo MIME: chemical/x-pdb Descripción: Archivo de estructura en formato PDB para un ID de UniProt

alphafold://confidence/{uniprotId}

Tipo MIME: application/json Descripción: Puntuaciones de confianza por residuo para una predicción de estructura

alphafold://summary/{organism}

Tipo MIME: application/json Descripción: Resumen de todas las estructuras disponibles para un organismo

Flujos de trabajo de ejemplo

Análisis básico de estructura

// 1. Check if structure is available
await use_mcp_tool("alphafold-server", "check_availability", {
  uniprotId: "P04637",
});

// 2. Get structure metadata
await use_mcp_tool("alphafold-server", "get_prediction_metadata", {
  uniprotId: "P04637",
});

// 3. Analyze confidence scores
await use_mcp_tool("alphafold-server", "get_confidence_scores", {
  uniprotId: "P04637",
  threshold: 70,
});

Estudio comparativo

// Compare multiple related proteins
await use_mcp_tool("alphafold-server", "compare_structures", {
  uniprotIds: ["P04637", "P53350", "P63151"],
});

// Batch confidence analysis
await use_mcp_tool("alphafold-server", "batch_confidence_analysis", {
  uniprotIds: ["P04637", "P53350", "P63151"],
});

Preparación de visualización

// Export for PyMOL with confidence coloring
await use_mcp_tool("alphafold-server", "export_for_pymol", {
  uniprotId: "P04637",
  includeConfidence: true,
});

// Export for ChimeraX
await use_mcp_tool("alphafold-server", "export_for_chimerax", {
  uniprotId: "P04637",
  includeConfidence: true,
});

Análisis a nivel de organismo

// Get human protein statistics
await use_mcp_tool("alphafold-server", "get_organism_stats", {
  organism: "Homo sapiens",
});

// List available structures
await use_mcp_tool("alphafold-server", "list_by_organism", {
  organism: "Homo sapiens",
  size: 100,
});

Referencia de la API

El servidor se conecta a la API de AlphaFold en https://alphafold.ebi.ac.uk/api/ y proporciona acceso estructurado a:

  • Predicciones de estructura: Datos completos de estructura de proteínas
  • Puntuaciones de confianza: Métricas de fiabilidad por residuo
  • Metadatos: Versiones de predicción, fechas e información de calidad
  • Referencias cruzadas: Enlaces a otras bases de datos y recursos

Manejo de errores

El servidor incluye un manejo integral de errores para:

  • IDs de UniProt no válidos
  • Predicciones de estructura faltantes
  • Problemas de conectividad con la API
  • Límites de velocidad y tiempos de espera
  • Solicitudes mal formadas

Límites de velocidad

Ten en cuenta el uso de la API:

  • Las operaciones por lotes están limitadas a tamaños razonables
  • Las solicitudes grandes se dividen automáticamente en fragmentos
  • Los retrasos integrados evitan la sobrecarga de la API

Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Asegúrate de:

  • Seguridad de tipos en TypeScript
  • Manejo integral de errores
  • Documentación para nuevas funciones
  • Pruebas con datos reales de AlphaFold

Acerca de

Desarrollado por Augmented Nature - augmentednature.ai

Augmented Nature se especializa en la creación de herramientas e infraestructura impulsadas por IA para la investigación científica y el análisis de datos.

Licencia

Licencia MIT: consulta el archivo LICENSE para obtener más detalles.

Cita

Si utilizas este servidor MCP en tu investigación, cita:

Soporte

Para problemas y preguntas:

  • Consulta la documentación de la API de AlphaFold
  • Revisa los mensajes de error para obtener pistas de depuración
  • Asegúrate de que los IDs de UniProt sean válidos y estén actualizados

Nota: Este servidor proporciona una interfaz conveniente para los datos de AlphaFold, pero no almacena ni guarda en caché datos de estructura. Todos los datos se recuperan directamente de la API oficial de AlphaFold.

Cita

Si utilizas este proyecto en tu investigación o publicaciones, cítalo de la siguiente manera:

author = {Moudather Chelbi},
title = {AlphaFold MCP Server},
year = {2025},
howpublished = {https://github.com/Augmented-Nature/AlphaFold-MCP-Server},
note = {Accessed: 2025-06-29}