UniProt MCP Server

Obtén información sobre proteínas de la base de datos UniProt.

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Documentación

UniProt MCP Server

Un servidor MCP (Model Context Protocol) que permite a los modelos de lenguaje obtener información sobre proteínas de la base de datos UniProt. Este servidor puede integrarse con Claude Desktop y otras aplicaciones de IA compatibles con MCP.

Características

  • Buscar en UniProt: Busca proteínas por nombre, gen u otros criterios
  • Obtener detalles de proteínas: Recupera información detallada sobre una proteína
  • Obtener secuencias de proteínas: Recupera secuencias de aminoácidos
  • Obtener funciones de proteínas: Recupera anotaciones funcionales, incluidos los términos GO
  • Obtener estructuras de proteínas: Encuentra estructuras PDB relacionadas

Instalación

  1. Clona este repositorio:

    git clone https://github.com/yourusername/uniprot-mcp-server.git
cd uniprot-mcp-server

  2. Crea un entorno virtual (opcional pero recomendado):

    python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

  3. Instala las dependencias:

    pip install -r requirements.txt

Configuración local con Claude Desktop

  1. Haz ejecutable el script del servidor:

    chmod +x server.py

  2. Configura Claude Desktop para usar este servidor MCP:

    Para macOS/Linux:

    code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

    Para Windows:

    code $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json

  3. Añade la siguiente configuración (actualiza la ruta para que coincida con la ubicación real de tu archivo):

    {
  "mcpServers": {
    "uniprot": {
      "command": "python",
      "args": [
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/uniprot-mcp-server/server.py"
      ]
    }
  }
}

  4. Reinicia Claude Desktop

Ejemplos de uso

Una vez configurado con Claude Desktop, puedes hacer preguntas como:

  • "Busca proteínas relacionadas con la enfermedad de Alzheimer"
  • "Obtén la secuencia de la proteína P05067 (proteína precursora de amiloide beta)"
  • "¿Cuáles son las funciones de la proteína TP53?"
  • "¿Existen estructuras 3D conocidas para la proteína BRCA1?"

Desarrollo

Para ejecutar el servidor directamente para pruebas:

python server.py

Utilidades de prueba

Este proyecto incluye dos utilidades de prueba para verificar la funcionalidad:

1. Verificación de salud del servidor

Verifica que el servidor MCP se inicie correctamente sin errores:

python server_health_check.py

2. Prueba de la API de UniProt

Prueba la conectividad con la API de UniProt y verifica que todas las llamadas a la API funcionen como se espera:

python test_server.py

Ejecuta estas pruebas antes de usar el servidor para asegurarte de que todo esté configurado correctamente.

Licencia

MIT

Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! No dudes en enviar una solicitud de extracción (Pull Request).

  1. Haz un fork del repositorio
  2. Crea tu rama de características (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. Haz commit de tus cambios (git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. Haz push a la rama (git push origin feature/amazing-feature)
  5. Abre una solicitud de extracción (Pull Request)