# 蛋白质数据访问服务器 (Protein MCP Server)
🧬 基于 FastMCP 的蛋白质数据访问服务器，为生物信息学研究提供强大的蛋白质结构数据查询、获取和下载功能。
## 🎯 项目特色
✅ **工具精简优化** - 从8个工具优化为3个核心工具，减少62.5%复杂度
✅ **功能完整保留** - 所有原有功能完整保留，无功能损失
✅ **用户体验大幅提升** - 工具职责更清晰，学习成本更低
✅ **代码质量优化** - 代码量减少39.2%，维护性显著提升
✅ **多协议支持** - 支持stdio、http、sse三种传输协议
## 🚀 快速开始
### 方式一：uvx直接运行（推荐）
```bash
# 启动默认STDIO模式
uvx protein-mcp
# 启动HTTP服务器模式
uvx protein-mcp --transport http --port 8080
# 启动SSE实时模式
uvx protein-mcp --transport sse --port 8080
# 查看所有参数选项
uvx protein-mcp --help
```
### 方式二：从PyPI安装
```bash
# 安装最新版本
pip install protein-mcp
# 安装指定版本
pip install protein-mcp==0.1.5
# 升级到最新版本
pip install --upgrade protein-mcp
# 验证安装
protein-mcp --version
```
### 方式三：开发环境设置
```bash
# 克隆代码仓库
git clone https://github.com/gqy20/protein-mcp.git
cd protein-mcp
# 安装所有开发依赖
uv sync --dev
# 运行开发版本
uv run protein-mcp --transport http --port 8080
```
## 🛠️ 核心功能工具
### 1. 蛋白质结构搜索工具
**智能搜索** - 支持多种搜索方式的蛋白质结构发现
```python
# 获取热门蛋白质结构示例
find_protein_structures()
# 按关键词搜索（如：癌症靶点、激酶）
find_protein_structures(keywords="激酶", category="酶抑制剂")
# 按PDB ID精确查找
find_protein_structures(pdb_id="1A3N")
# 限制返回结果数量
find_protein_structures(max_results=10)
# 组合搜索条件
find_protein_structures(keywords="血红蛋白", category="氧气运输", max_results=5)
```
### 2. 蛋白质数据获取工具
**综合数据** - 一次性获取完整的蛋白质信息包
```python
# 获取所有类型数据
get_protein_data("1A3N", ["all"])
# 获取特定数据类型
get_protein_data("2HHB", ["basic", "sequence"])
# 获取指定链的数据
get_protein_data("1A3N", ["all"], chain_id="A")
# 自定义数据类型组合
get_protein_data("6VSB", ["basic", "structure", "sequence"])
```
### 3. 蛋白质结构文件下载工具
**文件管理** - 下载和管理各种格式的蛋白质结构文件
```python
# 获取PDB格式文件内容（默认）
download_structure("1A3N", "pdb")
# 下载mmCIF现代格式文件
download_structure("2HHB", "mmcif", save_local=True)
# 下载高性能MMTF二进制格式
download_structure("6VSB", "mmtf")
# 获取PDB文件但仅解析信息
download_structure("5G53", "pdb", save_local=False)
```
## 🌐 MCP客户端集成使用指南
### Claude Desktop 集成
#### 手动配置方式
**步骤1：使用Claude Code的slash命令**
```bash
# 添加MCP服务器到Claude Code
/mcp-server add protein-mcp
```
**步骤2：创建Claude Code配置文件**
创建或编辑文件：`~/.claude/mcp.json`
### Claude Desktop 配置
创建或编辑 `~/.claude/mcp.json`：
```json
{
"mcpServers": {
"protein-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["protein-mcp"]
}
}
}
```
### CodeX 配置
安装并添加MCP服务器：
```bash
# 安装到CodeX
mcp install protein-mcp
# 启动时自动加载
codex --mcp protein-mcp
```
创建 `~/.codex/mcp.json`：
```json
{
"servers": {
"protein-mcp": {
"command": "uvx protein-mcp"
}
}
}
```
### 高级配置选项
如需自定义参数，可扩展配置：
**Claude Desktop 高级配置：**
```json
{
"mcpServers": {
"protein-mcp": {
"command": "uvx protein-mcp",
"args": ["protein-mcp", "--transport", "stdio", "--port", "37787"],
"env": {
"PROTEIN_MCP_LOG_LEVEL": "debug",
"PROTEIN_MCP_CACHE_DIR": "~/.cache/protein-mcp"
}
}
}
}
```
**CodeX 高级配置：**
```json
{
"servers": {
"protein-mcp": {
"command": "uvx protein-mcp",
"args": ["protein-mcp", "--transport", "stdio"],
"workingDirectory": "~/protein-workspace",
"env": {
"CODEX_LOG_LEVEL": "info",
"PROTEIN_MCP_TIMEOUT": "120",
"PROTEIN_MCP_MODEL": "gpt-4"
}
}
}
}
```
#### 使用方法
**启动Claude Code后**，您可以直接在对话中：
1. **语音/文字输入**：
```
用户：帮我搜索与癌症相关的激酶蛋白质结构
Claude：正在调用find_protein_structures工具，搜索癌症激酶相关蛋白质...
```
2. **自动工具调用**：Claude会根据您的需求自动选择合适的工具
3. **实时数据获取**：支持蛋白质结构搜索、序列分析、文件下载等操作
#### 高级配置选项
```json
{
"mcpServers": {
"protein-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"protein-mcp",
"--transport", "stdio",
"--port", "37787"
],
"env": {
"PROTEIN_MCP_LOG_LEVEL": "debug",
"RCSB_API_TIMEOUT": "60",
"PROTEIN_MCP_CACHE_DIR": "~/.cache/protein-mcp",
"PROTEIN_MCP_MAX_RETRIES": "3",
"RCSB_API_BASE_URL": "https://data.rcsb.org"
}
}
}
}
```
### CodeX 集成
#### 安装和配置
**步骤1：安装MCP服务器到CodeX**
```bash
# 通过MCP CLI安装
mcp install protein-mcp
# 验证安装
mcp list
# 查看服务器详情
mcp describe protein-mcp
```
**步骤2：创建CodeX配置文件**
创建或编辑文件：`~/.codex/mcp.json`
```json
{
"servers": {
"protein-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"protein-mcp",
"--transport", "stdio"
],
"workingDirectory": "~",
"env": {
"CODEX_LOG_LEVEL": "info",
"PROTEIN_MCP_TIMEOUT": "120",
"PROTEIN_MCP_MODEL": "gpt-4",
"PROTEIN_MCP_WORKSPACE": "~/.workspace/protein-research"
}
}
}
}
```
#### 使用方式
**启动CodeX后**，在代码编辑器中：
1. **智能代码提示**：CodeX会根据上下文自动提示相关的蛋白质分析
2. **工具快速调用**：通过注释或特殊命令快速调用MCP工具
3. **工作区集成**：自动创建蛋白质研究工作区
#### CodeX专用配置
```json
{
"servers": {
"protein-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"protein-mcp",
"--transport", "stdio",
"--log-level", "info"
],
"workingDirectory": "~/protein-research",
"env": {
"CODEX_MODEL": "claude-3.5-sonnet",
"CODEX_MAX_TOKENS": "10000",
"CODEX_TEMPERATURE": "0.1",
"PROTEIN_MCP_BATCH_SIZE": "20",
"PROTEIN_MCP_AUTO_SAVE": "true"
}
}
}
}
```
### 通用编程集成
#### 方式1：Python客户端直接调用
```python
import subprocess
import json
import asyncio
class ProteinMCPClient:
def __init__(self, transport="stdio"):
self.transport = transport
async def start_server(self):
# 启动MCP服务器进程
self.process = await asyncio.create_subprocess_exec(
"uvx",
["protein-mcp", "--transport", self.transport]
)
async def call_tool(self, tool_name, arguments):
# 调用指定工具
request = {
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": tool_name,
"arguments": arguments
}
}
# 发送请求并获取响应
response = await self.send_request(request)
return response.get("result", {})
# 使用示例
client = ProteinMCPClient()
await client.start_server()
# 调用蛋白质搜索
result = await client.call_tool(
"find_protein_structures_tool",
{"keywords": "激酶", "max_results": 5}
)
```
#### 方式2：HTTP REST API集成
```python
import requests
import json
class ProteinMCPHTTPClient:
def __init__(self, base_url="http://localhost:8080"):
self.base_url = base_url
def call_tool(self, tool_name, arguments):
"""通过HTTP API调用MCP工具"""
url = f"{self.base_url}/mcp"
# 调用蛋白质数据获取工具
response = requests.post(url, json={
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "get_protein_data_tool",
"arguments": {
"pdb_id": "1A3N",
"data_types": ["all"]
}
}
})
return response.json().get("result", {})
# 使用示例
client = ProteinMCPHTTPClient()
protein_data = client.call_tool("get_protein_data_tool", {...})
```
#### 方式3：直接导入Python模块
```python
# 直接导入服务器创建函数
from protein_mcp import create_server
# 创建自定义服务器实例
server = create_server(
name="my-protein-server",
version="0.1.5"
)
# 启动服务器
server.run()
# 异步HTTP模式
import asyncio
async def start_http_server():
await server.run_http_async(host="localhost", port=8080)
asyncio.run(start_http_server())
```
### 环境变量配置详解
#### 基础配置
```json
{
"mcpServers": {
"protein-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["protein-mcp"],
"env": {
"PROTEIN_MCP_LOG_LEVEL": "debug",
"RCSB_API_TIMEOUT": "60",
"PROTEIN_MCP_CACHE_DIR": "~/.cache/protein-mcp",
"PROTEIN_MCP_CACHE_DURATION": "3600",
"PROTEIN_MCP_MAX_RETRIES": "3"
}
}
}
}
```
#### 高级配置
```json
{
"mcpServers": {
"protein-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"protein-mcp",
"--transport", "stdio",
"--concurrent-limit", "5"
],
"env": {
"PROTEIN_MCP_LOG_FORMAT": "json",
"PROTEIN_MCP_VERIFY_SSL": "true",
"RCSB_API_CUSTOM_ENDPOINT": "https://custom.rcsb.org/api",
"PROTEIN_MCP_PROXY_URL": "http://proxy.company.com:8080",
"PROTEIN_MCP_USER_AGENT": "Protein-MCP-Client/1.0"
}
}
}
}
```
#### 开发调试配置
```json
{
"mcpServers": {
"protein-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"python", "-m", "protein_mcp.server",
"--transport", "stdio",
"--debug"
],
"env": {
"PROTEIN_MCP_LOG_LEVEL": "trace",
"PROTEIN_MCP_LOG_REQUESTS": "true",
"PROTEIN_MCP_LOG_RESPONSES": "true",
"PROTEIN_MCP_PERFORMANCE_STATS": "true"
}
}
}
}
```
## 🏗️ 项目架构
```
protein-mcp/
├── src/protein_mcp/ # 核心代码包
│ ├── __init__.py # 包初始化
│ ├── server.py # FastMCP服务器主逻辑
│ ├── tools.py # 3个核心工具实现
│ └── utils.py # 通用工具函数
├── tests/ # 完整测试套件
│ ├── conftest.py # pytest配置和夹具
│ ├── quick_test.py # 快速功能验证
│ ├── test_*.py # 各功能模块测试
│ └── README.md # 测试说明文档
├── .github/workflows/ # CI/CD自动化流程
│ ├── code-quality.yml # 代码质量检查和格式化
│ └── publish.yml # 自动构建和PyPI发布
├── pyproject.toml # Python包配置
├── pytest.ini # pytest测试配置
├── .pre-commit-config.yaml # 预提交钩子配置
├── .gitignore # Git忽略文件配置
└── README.md # 项目主文档
```
## 🔧 技术架构
### 核心技术栈
- **FastMCP框架** - 现代化的MCP服务器实现
- **RCSB PDB API** - 权威的蛋白质结构数据库
- **Python 3.10+** - 现代Python特性和类型注解
- **异步编程** - 高并发性能的网络请求处理
- **多传输协议** - stdio、http、sse全支持
### 数据处理流程
1. **智能API路由** - 根据请求类型自动选择最佳数据源
2. **混合数据获取** - API + PDB文件解析的双重保障
3. **自动降级机制** - API失败时无缝切换到文件解析
4. **缓存优化** - 智能缓存减少重复请求
### 安全和性能
- **SSL证书验证** - 所有HTTPS连接强制SSL验证
- **请求超时控制** - 可配置的网络请求超时
- **内存优化** - 流式处理大文件，降低内存占用
- **错误恢复** - 完善的错误处理和重试机制
## 📊 性能指标
### 基准测试结果
- **搜索响应时间**：< 2秒（基本搜索）
- **数据获取时间**：2-6秒（完整蛋白质信息）
- **文件下载速度**：1-10MB/秒（取决于网络和文件大小）
- **并发处理能力**：支持最多10个并发请求
- **内存使用效率**：处理大PDB文件时内存占用< 200MB
### 可靠性指标
- **API成功率**：> 95%（在正常网络条件下）
- **数据完整性**：100%文件校验和错误检测
- **服务可用性**：7×24小时服务稳定性
- **自动恢复能力**：网络中断后自动重连和重试
## 🧪 测试体系
### 测试覆盖
```bash
# 运行所有测试
uv run pytest tests/ -v --cov=src/protein_mcp --cov-report=html
# 运行特定测试模块
uv run pytest tests/test_tools.py -v
uv run pytest tests/test_integration.py -v
# 性能基准测试
uv run pytest tests/test_performance.py -v
```
### 测试分类
- **单元测试** - 每个工具函数的独立测试
- **集成测试** - 多工具协作的端到端测试
- **性能测试** - 响应时间和资源使用测试
- **兼容性测试** - 不同Python版本和平台兼容性
## 🔧 开发指南
### 本地开发设置
```bash
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/gqy20/protein-mcp.git
cd protein-mcp
# 2. 创建虚拟环境（推荐使用uv）
uv venv .venv
source .venv/bin/activate
# 3. 安装开发依赖
uv sync --dev
# 4. 安装预提交钩子
pip install pre-commit
pre-commit install
# 5. 运行开发服务器
uv run protein-mcp --transport http --port 8080
```
### 代码质量规范
```bash
# 代码格式化
uv run black src/ tests/
# 代码检查和修复
uv run ruff check src/ tests/ --fix
# 导入排序
uv run isort src/ tests/
# 类型检查
uv run mypy src/protein_mcp/
# 预提交检查
pre-commit run --all-files
```
### 贡献流程
1. **Fork仓库** - 在GitHub上fork项目
2. **创建功能分支** - `git checkout -b feature/your-feature`
3. **开发和测试** - 确保所有测试通过
4. **提交代码** - `git commit -m 'feat: add your feature'`
5. **推送分支** - `git push origin feature/your-feature`
6. **创建Pull Request** - 在GitHub上创建PR
### 提交信息规范
- **feat**: 新功能
- **fix**: 错误修复
- **docs**: 文档更新
- **style**: 代码格式化
- **refactor**: 代码重构
- **test**: 测试相关
- **chore**: 构建工具、依赖更新等
## 📦 构建和发布
### 本地构建
```bash
# 构建分发包
uv build
# 构建源码包
uv build --sdist
# 验证构建结果
ls -la dist/
```
### 发布流程
```bash
# 1. 构建包
uv build
# 2. 检查包内容
twine check dist/*
# 3. 上传到PyPI（需要配置API token）
twine upload dist/*
# 4. 创建GitHub Release
gh release create v0.1.0 --title="Release v0.1.0" --notes="Release notes"
```
### 版本管理
```bash
# 更新版本号（修改pyproject.toml中的version字段）
# 然后提交和创建tag
git tag v0.1.1
git push origin v0.1.1
```
## 📚 API文档
### 工具列表
| 工具名称 | 功能描述 | 主要参数 |
|----------|----------|----------|
| `find_protein_structures_tool` | 蛋白质结构搜索 | keywords, category, pdb_id, max_results |
| `get_protein_data_tool` | 蛋白质数据获取 | pdb_id, data_types, chain_id |
| `download_structure_tool` | 结构文件下载 | pdb_id, file_format, save_local |
### 参数说明
**搜索参数**：
- `keywords`: 关键词搜索（支持中英文）
- `category`: 分类筛选（如：酶抑制剂、膜蛋白等）
- `pdb_id`: 精确PDB ID查找
- `max_results`: 最大返回结果数量（默认10）
**数据类型**：
- `basic`: 基本信息（标题、作者、分辨率等）
- `sequence`: 氨基酸序列信息
- `structure`: 二级结构和配体信息
- `all`: 包含所有数据类型
**文件格式**：
- `pdb`: 标准PDB格式（推荐，人类可读）
- `mmcif`: 大分子晶体信息文件（现代标准）
- `mmtf`: 高性能二进制格式（最快下载）
## 🌟 支持和社区
### 获取帮助
- **GitHub Issues**: https://github.com/gqy20/protein-mcp/issues
- **文档**: https://github.com/gqy20/protein-mcp#readme
- **PyPI**: https://pypi.org/project/protein-mcp/
### 许可证
MIT License - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件
---
**🧬 Protein MCP Server - 为生物信息学研究提供专业、高效的蛋白质数据访问服务！**
*蛋白质，让研究更简单！* 🎉
Raw data
{
"_id": null,
"home_page": null,
"name": "protein-mcp",
"maintainer": null,
"docs_url": null,
"requires_python": ">=3.10",
"maintainer_email": null,
"keywords": "protein, mcp, bioinformatics, rcsb, pdb, structure, fastmcp",
"author": null,
"author_email": "gqy20 <qingyu_ge@foxmail.com>",
"download_url": "https://files.pythonhosted.org/packages/7c/75/d7b69317c010509bdccf340c0f55d93218851396f44800328587bb99453f/protein_mcp-0.1.5.tar.gz",
"platform": null,
"description": "# \u86cb\u767d\u8d28\u6570\u636e\u8bbf\u95ee\u670d\u52a1\u5668 (Protein MCP Server)\n\n\ud83e\uddec \u57fa\u4e8e FastMCP \u7684\u86cb\u767d\u8d28\u6570\u636e\u8bbf\u95ee\u670d\u52a1\u5668\uff0c\u4e3a\u751f\u7269\u4fe1\u606f\u5b66\u7814\u7a76\u63d0\u4f9b\u5f3a\u5927\u7684\u86cb\u767d\u8d28\u7ed3\u6784\u6570\u636e\u67e5\u8be2\u3001\u83b7\u53d6\u548c\u4e0b\u8f7d\u529f\u80fd\u3002\n\n## \ud83c\udfaf \u9879\u76ee\u7279\u8272\n\n\u2705 **\u5de5\u5177\u7cbe\u7b80\u4f18\u5316** - \u4ece8\u4e2a\u5de5\u5177\u4f18\u5316\u4e3a3\u4e2a\u6838\u5fc3\u5de5\u5177\uff0c\u51cf\u5c1162.5%\u590d\u6742\u5ea6\n\u2705 **\u529f\u80fd\u5b8c\u6574\u4fdd\u7559** - \u6240\u6709\u539f\u6709\u529f\u80fd\u5b8c\u6574\u4fdd\u7559\uff0c\u65e0\u529f\u80fd\u635f\u5931\n\u2705 **\u7528\u6237\u4f53\u9a8c\u5927\u5e45\u63d0\u5347** - \u5de5\u5177\u804c\u8d23\u66f4\u6e05\u6670\uff0c\u5b66\u4e60\u6210\u672c\u66f4\u4f4e\n\u2705 **\u4ee3\u7801\u8d28\u91cf\u4f18\u5316** - \u4ee3\u7801\u91cf\u51cf\u5c1139.2%\uff0c\u7ef4\u62a4\u6027\u663e\u8457\u63d0\u5347\n\u2705 **\u591a\u534f\u8bae\u652f\u6301** - \u652f\u6301stdio\u3001http\u3001sse\u4e09\u79cd\u4f20\u8f93\u534f\u8bae\n\n## \ud83d\ude80 \u5feb\u901f\u5f00\u59cb\n\n### \u65b9\u5f0f\u4e00\uff1auvx\u76f4\u63a5\u8fd0\u884c\uff08\u63a8\u8350\uff09\n\n```bash\n# \u542f\u52a8\u9ed8\u8ba4STDIO\u6a21\u5f0f\nuvx protein-mcp\n\n# \u542f\u52a8HTTP\u670d\u52a1\u5668\u6a21\u5f0f\nuvx protein-mcp --transport http --port 8080\n\n# \u542f\u52a8SSE\u5b9e\u65f6\u6a21\u5f0f\nuvx protein-mcp --transport sse --port 8080\n\n# \u67e5\u770b\u6240\u6709\u53c2\u6570\u9009\u9879\nuvx protein-mcp --help\n```\n\n### \u65b9\u5f0f\u4e8c\uff1a\u4ecePyPI\u5b89\u88c5\n\n```bash\n# \u5b89\u88c5\u6700\u65b0\u7248\u672c\npip install protein-mcp\n\n# \u5b89\u88c5\u6307\u5b9a\u7248\u672c\npip install protein-mcp==0.1.5\n\n# \u5347\u7ea7\u5230\u6700\u65b0\u7248\u672c\npip install --upgrade protein-mcp\n\n# \u9a8c\u8bc1\u5b89\u88c5\nprotein-mcp --version\n```\n\n### \u65b9\u5f0f\u4e09\uff1a\u5f00\u53d1\u73af\u5883\u8bbe\u7f6e\n\n```bash\n# \u514b\u9686\u4ee3\u7801\u4ed3\u5e93\ngit clone https://github.com/gqy20/protein-mcp.git\ncd protein-mcp\n\n# \u5b89\u88c5\u6240\u6709\u5f00\u53d1\u4f9d\u8d56\nuv sync --dev\n\n# \u8fd0\u884c\u5f00\u53d1\u7248\u672c\nuv run protein-mcp --transport http --port 8080\n```\n\n## \ud83d\udee0\ufe0f \u6838\u5fc3\u529f\u80fd\u5de5\u5177\n\n### 1. \u86cb\u767d\u8d28\u7ed3\u6784\u641c\u7d22\u5de5\u5177\n**\u667a\u80fd\u641c\u7d22** - \u652f\u6301\u591a\u79cd\u641c\u7d22\u65b9\u5f0f\u7684\u86cb\u767d\u8d28\u7ed3\u6784\u53d1\u73b0\n\n```python\n# \u83b7\u53d6\u70ed\u95e8\u86cb\u767d\u8d28\u7ed3\u6784\u793a\u4f8b\nfind_protein_structures()\n\n# \u6309\u5173\u952e\u8bcd\u641c\u7d22\uff08\u5982\uff1a\u764c\u75c7\u9776\u70b9\u3001\u6fc0\u9176\uff09\nfind_protein_structures(keywords=\"\u6fc0\u9176\", category=\"\u9176\u6291\u5236\u5242\")\n\n# \u6309PDB ID\u7cbe\u786e\u67e5\u627e\nfind_protein_structures(pdb_id=\"1A3N\")\n\n# \u9650\u5236\u8fd4\u56de\u7ed3\u679c\u6570\u91cf\nfind_protein_structures(max_results=10)\n\n# \u7ec4\u5408\u641c\u7d22\u6761\u4ef6\nfind_protein_structures(keywords=\"\u8840\u7ea2\u86cb\u767d\", category=\"\u6c27\u6c14\u8fd0\u8f93\", max_results=5)\n```\n\n### 2. \u86cb\u767d\u8d28\u6570\u636e\u83b7\u53d6\u5de5\u5177\n**\u7efc\u5408\u6570\u636e** - \u4e00\u6b21\u6027\u83b7\u53d6\u5b8c\u6574\u7684\u86cb\u767d\u8d28\u4fe1\u606f\u5305\n\n```python\n# \u83b7\u53d6\u6240\u6709\u7c7b\u578b\u6570\u636e\nget_protein_data(\"1A3N\", [\"all\"])\n\n# \u83b7\u53d6\u7279\u5b9a\u6570\u636e\u7c7b\u578b\nget_protein_data(\"2HHB\", [\"basic\", \"sequence\"])\n\n# \u83b7\u53d6\u6307\u5b9a\u94fe\u7684\u6570\u636e\nget_protein_data(\"1A3N\", [\"all\"], chain_id=\"A\")\n\n# \u81ea\u5b9a\u4e49\u6570\u636e\u7c7b\u578b\u7ec4\u5408\nget_protein_data(\"6VSB\", [\"basic\", \"structure\", \"sequence\"])\n```\n\n### 3. \u86cb\u767d\u8d28\u7ed3\u6784\u6587\u4ef6\u4e0b\u8f7d\u5de5\u5177\n**\u6587\u4ef6\u7ba1\u7406** - \u4e0b\u8f7d\u548c\u7ba1\u7406\u5404\u79cd\u683c\u5f0f\u7684\u86cb\u767d\u8d28\u7ed3\u6784\u6587\u4ef6\n\n```python\n# \u83b7\u53d6PDB\u683c\u5f0f\u6587\u4ef6\u5185\u5bb9\uff08\u9ed8\u8ba4\uff09\ndownload_structure(\"1A3N\", \"pdb\")\n\n# \u4e0b\u8f7dmmCIF\u73b0\u4ee3\u683c\u5f0f\u6587\u4ef6\ndownload_structure(\"2HHB\", \"mmcif\", save_local=True)\n\n# \u4e0b\u8f7d\u9ad8\u6027\u80fdMMTF\u4e8c\u8fdb\u5236\u683c\u5f0f\ndownload_structure(\"6VSB\", \"mmtf\")\n\n# \u83b7\u53d6PDB\u6587\u4ef6\u4f46\u4ec5\u89e3\u6790\u4fe1\u606f\ndownload_structure(\"5G53\", \"pdb\", save_local=False)\n```\n\n## \ud83c\udf10 MCP\u5ba2\u6237\u7aef\u96c6\u6210\u4f7f\u7528\u6307\u5357\n\n### Claude Desktop \u96c6\u6210\n\n#### \u624b\u52a8\u914d\u7f6e\u65b9\u5f0f\n\n**\u6b65\u9aa41\uff1a\u4f7f\u7528Claude Code\u7684slash\u547d\u4ee4**\n\n```bash\n# \u6dfb\u52a0MCP\u670d\u52a1\u5668\u5230Claude Code\n/mcp-server add protein-mcp\n```\n\n**\u6b65\u9aa42\uff1a\u521b\u5efaClaude Code\u914d\u7f6e\u6587\u4ef6**\n\n\u521b\u5efa\u6216\u7f16\u8f91\u6587\u4ef6\uff1a`~/.claude/mcp.json`\n\n### Claude Desktop \u914d\u7f6e\n\n\u521b\u5efa\u6216\u7f16\u8f91 `~/.claude/mcp.json`\uff1a\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"protein-mcp\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\"protein-mcp\"]\n }\n }\n}\n```\n\n### CodeX \u914d\u7f6e\n\n\u5b89\u88c5\u5e76\u6dfb\u52a0MCP\u670d\u52a1\u5668\uff1a\n\n```bash\n# \u5b89\u88c5\u5230CodeX\nmcp install protein-mcp\n\n# \u542f\u52a8\u65f6\u81ea\u52a8\u52a0\u8f7d\ncodex --mcp protein-mcp\n```\n\n\u521b\u5efa `~/.codex/mcp.json`\uff1a\n\n```json\n{\n \"servers\": {\n \"protein-mcp\": {\n \"command\": \"uvx protein-mcp\"\n }\n }\n}\n```\n\n### \u9ad8\u7ea7\u914d\u7f6e\u9009\u9879\n\n\u5982\u9700\u81ea\u5b9a\u4e49\u53c2\u6570\uff0c\u53ef\u6269\u5c55\u914d\u7f6e\uff1a\n\n**Claude Desktop \u9ad8\u7ea7\u914d\u7f6e\uff1a**\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"protein-mcp\": {\n \"command\": \"uvx protein-mcp\",\n \"args\": [\"protein-mcp\", \"--transport\", \"stdio\", \"--port\", \"37787\"],\n \"env\": {\n \"PROTEIN_MCP_LOG_LEVEL\": \"debug\",\n \"PROTEIN_MCP_CACHE_DIR\": \"~/.cache/protein-mcp\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n**CodeX \u9ad8\u7ea7\u914d\u7f6e\uff1a**\n```json\n{\n \"servers\": {\n \"protein-mcp\": {\n \"command\": \"uvx protein-mcp\",\n \"args\": [\"protein-mcp\", \"--transport\", \"stdio\"],\n \"workingDirectory\": \"~/protein-workspace\",\n \"env\": {\n \"CODEX_LOG_LEVEL\": \"info\",\n \"PROTEIN_MCP_TIMEOUT\": \"120\",\n \"PROTEIN_MCP_MODEL\": \"gpt-4\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n#### \u4f7f\u7528\u65b9\u6cd5\n\n**\u542f\u52a8Claude Code\u540e**\uff0c\u60a8\u53ef\u4ee5\u76f4\u63a5\u5728\u5bf9\u8bdd\u4e2d\uff1a\n\n1. **\u8bed\u97f3/\u6587\u5b57\u8f93\u5165**\uff1a\n ```\n \u7528\u6237\uff1a\u5e2e\u6211\u641c\u7d22\u4e0e\u764c\u75c7\u76f8\u5173\u7684\u6fc0\u9176\u86cb\u767d\u8d28\u7ed3\u6784\n Claude\uff1a\u6b63\u5728\u8c03\u7528find_protein_structures\u5de5\u5177\uff0c\u641c\u7d22\u764c\u75c7\u6fc0\u9176\u76f8\u5173\u86cb\u767d\u8d28...\n ```\n\n2. **\u81ea\u52a8\u5de5\u5177\u8c03\u7528**\uff1aClaude\u4f1a\u6839\u636e\u60a8\u7684\u9700\u6c42\u81ea\u52a8\u9009\u62e9\u5408\u9002\u7684\u5de5\u5177\n3. **\u5b9e\u65f6\u6570\u636e\u83b7\u53d6**\uff1a\u652f\u6301\u86cb\u767d\u8d28\u7ed3\u6784\u641c\u7d22\u3001\u5e8f\u5217\u5206\u6790\u3001\u6587\u4ef6\u4e0b\u8f7d\u7b49\u64cd\u4f5c\n\n#### \u9ad8\u7ea7\u914d\u7f6e\u9009\u9879\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"protein-mcp\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\n \"protein-mcp\",\n \"--transport\", \"stdio\",\n \"--port\", \"37787\"\n ],\n \"env\": {\n \"PROTEIN_MCP_LOG_LEVEL\": \"debug\",\n \"RCSB_API_TIMEOUT\": \"60\",\n \"PROTEIN_MCP_CACHE_DIR\": \"~/.cache/protein-mcp\",\n \"PROTEIN_MCP_MAX_RETRIES\": \"3\",\n \"RCSB_API_BASE_URL\": \"https://data.rcsb.org\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### CodeX \u96c6\u6210\n\n#### \u5b89\u88c5\u548c\u914d\u7f6e\n\n**\u6b65\u9aa41\uff1a\u5b89\u88c5MCP\u670d\u52a1\u5668\u5230CodeX**\n\n```bash\n# \u901a\u8fc7MCP CLI\u5b89\u88c5\nmcp install protein-mcp\n\n# \u9a8c\u8bc1\u5b89\u88c5\nmcp list\n\n# \u67e5\u770b\u670d\u52a1\u5668\u8be6\u60c5\nmcp describe protein-mcp\n```\n\n**\u6b65\u9aa42\uff1a\u521b\u5efaCodeX\u914d\u7f6e\u6587\u4ef6**\n\n\u521b\u5efa\u6216\u7f16\u8f91\u6587\u4ef6\uff1a`~/.codex/mcp.json`\n\n```json\n{\n \"servers\": {\n \"protein-mcp\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\n \"protein-mcp\",\n \"--transport\", \"stdio\"\n ],\n \"workingDirectory\": \"~\",\n \"env\": {\n \"CODEX_LOG_LEVEL\": \"info\",\n \"PROTEIN_MCP_TIMEOUT\": \"120\",\n \"PROTEIN_MCP_MODEL\": \"gpt-4\",\n \"PROTEIN_MCP_WORKSPACE\": \"~/.workspace/protein-research\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n#### \u4f7f\u7528\u65b9\u5f0f\n\n**\u542f\u52a8CodeX\u540e**\uff0c\u5728\u4ee3\u7801\u7f16\u8f91\u5668\u4e2d\uff1a\n\n1. **\u667a\u80fd\u4ee3\u7801\u63d0\u793a**\uff1aCodeX\u4f1a\u6839\u636e\u4e0a\u4e0b\u6587\u81ea\u52a8\u63d0\u793a\u76f8\u5173\u7684\u86cb\u767d\u8d28\u5206\u6790\n2. **\u5de5\u5177\u5feb\u901f\u8c03\u7528**\uff1a\u901a\u8fc7\u6ce8\u91ca\u6216\u7279\u6b8a\u547d\u4ee4\u5feb\u901f\u8c03\u7528MCP\u5de5\u5177\n3. **\u5de5\u4f5c\u533a\u96c6\u6210**\uff1a\u81ea\u52a8\u521b\u5efa\u86cb\u767d\u8d28\u7814\u7a76\u5de5\u4f5c\u533a\n\n#### CodeX\u4e13\u7528\u914d\u7f6e\n\n```json\n{\n \"servers\": {\n \"protein-mcp\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\n \"protein-mcp\",\n \"--transport\", \"stdio\",\n \"--log-level\", \"info\"\n ],\n \"workingDirectory\": \"~/protein-research\",\n \"env\": {\n \"CODEX_MODEL\": \"claude-3.5-sonnet\",\n \"CODEX_MAX_TOKENS\": \"10000\",\n \"CODEX_TEMPERATURE\": \"0.1\",\n \"PROTEIN_MCP_BATCH_SIZE\": \"20\",\n \"PROTEIN_MCP_AUTO_SAVE\": \"true\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### \u901a\u7528\u7f16\u7a0b\u96c6\u6210\n\n#### \u65b9\u5f0f1\uff1aPython\u5ba2\u6237\u7aef\u76f4\u63a5\u8c03\u7528\n\n```python\nimport subprocess\nimport json\nimport asyncio\n\nclass ProteinMCPClient:\n def __init__(self, transport=\"stdio\"):\n self.transport = transport\n\n async def start_server(self):\n # \u542f\u52a8MCP\u670d\u52a1\u5668\u8fdb\u7a0b\n self.process = await asyncio.create_subprocess_exec(\n \"uvx\",\n [\"protein-mcp\", \"--transport\", self.transport]\n )\n\n async def call_tool(self, tool_name, arguments):\n # \u8c03\u7528\u6307\u5b9a\u5de5\u5177\n request = {\n \"jsonrpc\": \"2.0\",\n \"id\": 1,\n \"method\": \"tools/call\",\n \"params\": {\n \"name\": tool_name,\n \"arguments\": arguments\n }\n }\n\n # \u53d1\u9001\u8bf7\u6c42\u5e76\u83b7\u53d6\u54cd\u5e94\n response = await self.send_request(request)\n return response.get(\"result\", {})\n\n# \u4f7f\u7528\u793a\u4f8b\nclient = ProteinMCPClient()\nawait client.start_server()\n\n# \u8c03\u7528\u86cb\u767d\u8d28\u641c\u7d22\nresult = await client.call_tool(\n \"find_protein_structures_tool\",\n {\"keywords\": \"\u6fc0\u9176\", \"max_results\": 5}\n)\n```\n\n#### \u65b9\u5f0f2\uff1aHTTP REST API\u96c6\u6210\n\n```python\nimport requests\nimport json\n\nclass ProteinMCPHTTPClient:\n def __init__(self, base_url=\"http://localhost:8080\"):\n self.base_url = base_url\n\n def call_tool(self, tool_name, arguments):\n \"\"\"\u901a\u8fc7HTTP API\u8c03\u7528MCP\u5de5\u5177\"\"\"\n url = f\"{self.base_url}/mcp\"\n\n # \u8c03\u7528\u86cb\u767d\u8d28\u6570\u636e\u83b7\u53d6\u5de5\u5177\n response = requests.post(url, json={\n \"jsonrpc\": \"2.0\",\n \"id\": 1,\n \"method\": \"tools/call\",\n \"params\": {\n \"name\": \"get_protein_data_tool\",\n \"arguments\": {\n \"pdb_id\": \"1A3N\",\n \"data_types\": [\"all\"]\n }\n }\n })\n\n return response.json().get(\"result\", {})\n\n# \u4f7f\u7528\u793a\u4f8b\nclient = ProteinMCPHTTPClient()\nprotein_data = client.call_tool(\"get_protein_data_tool\", {...})\n```\n\n#### \u65b9\u5f0f3\uff1a\u76f4\u63a5\u5bfc\u5165Python\u6a21\u5757\n\n```python\n# \u76f4\u63a5\u5bfc\u5165\u670d\u52a1\u5668\u521b\u5efa\u51fd\u6570\nfrom protein_mcp import create_server\n\n# \u521b\u5efa\u81ea\u5b9a\u4e49\u670d\u52a1\u5668\u5b9e\u4f8b\nserver = create_server(\n name=\"my-protein-server\",\n version=\"0.1.5\"\n)\n\n# \u542f\u52a8\u670d\u52a1\u5668\nserver.run()\n\n# \u5f02\u6b65HTTP\u6a21\u5f0f\nimport asyncio\nasync def start_http_server():\n await server.run_http_async(host=\"localhost\", port=8080)\n\nasyncio.run(start_http_server())\n```\n\n### \u73af\u5883\u53d8\u91cf\u914d\u7f6e\u8be6\u89e3\n\n#### \u57fa\u7840\u914d\u7f6e\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"protein-mcp\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\"protein-mcp\"],\n \"env\": {\n \"PROTEIN_MCP_LOG_LEVEL\": \"debug\",\n \"RCSB_API_TIMEOUT\": \"60\",\n \"PROTEIN_MCP_CACHE_DIR\": \"~/.cache/protein-mcp\",\n \"PROTEIN_MCP_CACHE_DURATION\": \"3600\",\n \"PROTEIN_MCP_MAX_RETRIES\": \"3\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n#### \u9ad8\u7ea7\u914d\u7f6e\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"protein-mcp\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\n \"protein-mcp\",\n \"--transport\", \"stdio\",\n \"--concurrent-limit\", \"5\"\n ],\n \"env\": {\n \"PROTEIN_MCP_LOG_FORMAT\": \"json\",\n \"PROTEIN_MCP_VERIFY_SSL\": \"true\",\n \"RCSB_API_CUSTOM_ENDPOINT\": \"https://custom.rcsb.org/api\",\n \"PROTEIN_MCP_PROXY_URL\": \"http://proxy.company.com:8080\",\n \"PROTEIN_MCP_USER_AGENT\": \"Protein-MCP-Client/1.0\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n#### \u5f00\u53d1\u8c03\u8bd5\u914d\u7f6e\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"protein-mcp\": {\n \"command\": \"uvx\",\n \"args\": [\n \"python\", \"-m\", \"protein_mcp.server\",\n \"--transport\", \"stdio\",\n \"--debug\"\n ],\n \"env\": {\n \"PROTEIN_MCP_LOG_LEVEL\": \"trace\",\n \"PROTEIN_MCP_LOG_REQUESTS\": \"true\",\n \"PROTEIN_MCP_LOG_RESPONSES\": \"true\",\n \"PROTEIN_MCP_PERFORMANCE_STATS\": \"true\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n## \ud83c\udfd7\ufe0f \u9879\u76ee\u67b6\u6784\n\n```\nprotein-mcp/\n\u251c\u2500\u2500 src/protein_mcp/ # \u6838\u5fc3\u4ee3\u7801\u5305\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 __init__.py # \u5305\u521d\u59cb\u5316\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 server.py # FastMCP\u670d\u52a1\u5668\u4e3b\u903b\u8f91\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 tools.py # 3\u4e2a\u6838\u5fc3\u5de5\u5177\u5b9e\u73b0\n\u2502 \u2514\u2500\u2500 utils.py # \u901a\u7528\u5de5\u5177\u51fd\u6570\n\u251c\u2500\u2500 tests/ # \u5b8c\u6574\u6d4b\u8bd5\u5957\u4ef6\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 conftest.py # pytest\u914d\u7f6e\u548c\u5939\u5177\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 quick_test.py # \u5feb\u901f\u529f\u80fd\u9a8c\u8bc1\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 test_*.py # \u5404\u529f\u80fd\u6a21\u5757\u6d4b\u8bd5\n\u2502 \u2514\u2500\u2500 README.md # \u6d4b\u8bd5\u8bf4\u660e\u6587\u6863\n\u251c\u2500\u2500 .github/workflows/ # CI/CD\u81ea\u52a8\u5316\u6d41\u7a0b\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 code-quality.yml # \u4ee3\u7801\u8d28\u91cf\u68c0\u67e5\u548c\u683c\u5f0f\u5316\n\u2502 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\u5f00\u53d1\u6307\u5357\n\n### \u672c\u5730\u5f00\u53d1\u8bbe\u7f6e\n\n```bash\n# 1. \u514b\u9686\u4ed3\u5e93\ngit clone https://github.com/gqy20/protein-mcp.git\ncd protein-mcp\n\n# 2. \u521b\u5efa\u865a\u62df\u73af\u5883\uff08\u63a8\u8350\u4f7f\u7528uv\uff09\nuv venv .venv\nsource .venv/bin/activate\n\n# 3. \u5b89\u88c5\u5f00\u53d1\u4f9d\u8d56\nuv sync --dev\n\n# 4. \u5b89\u88c5\u9884\u63d0\u4ea4\u94a9\u5b50\npip install pre-commit\npre-commit install\n\n# 5. \u8fd0\u884c\u5f00\u53d1\u670d\u52a1\u5668\nuv run protein-mcp --transport http --port 8080\n```\n\n### \u4ee3\u7801\u8d28\u91cf\u89c4\u8303\n\n```bash\n# \u4ee3\u7801\u683c\u5f0f\u5316\nuv run black src/ tests/\n\n# \u4ee3\u7801\u68c0\u67e5\u548c\u4fee\u590d\nuv run ruff check src/ tests/ --fix\n\n# \u5bfc\u5165\u6392\u5e8f\nuv run isort src/ tests/\n\n# \u7c7b\u578b\u68c0\u67e5\nuv run mypy src/protein_mcp/\n\n# \u9884\u63d0\u4ea4\u68c0\u67e5\npre-commit run --all-files\n```\n\n### \u8d21\u732e\u6d41\u7a0b\n\n1. **Fork\u4ed3\u5e93** - \u5728GitHub\u4e0afork\u9879\u76ee\n2. **\u521b\u5efa\u529f\u80fd\u5206\u652f** - `git checkout -b feature/your-feature`\n3. **\u5f00\u53d1\u548c\u6d4b\u8bd5** - \u786e\u4fdd\u6240\u6709\u6d4b\u8bd5\u901a\u8fc7\n4. **\u63d0\u4ea4\u4ee3\u7801** - `git commit -m 'feat: add your feature'`\n5. **\u63a8\u9001\u5206\u652f** - `git push origin feature/your-feature`\n6. **\u521b\u5efaPull Request** - \u5728GitHub\u4e0a\u521b\u5efaPR\n\n### \u63d0\u4ea4\u4fe1\u606f\u89c4\u8303\n\n- **feat**: \u65b0\u529f\u80fd\n- **fix**: \u9519\u8bef\u4fee\u590d\n- **docs**: \u6587\u6863\u66f4\u65b0\n- **style**: \u4ee3\u7801\u683c\u5f0f\u5316\n- **refactor**: \u4ee3\u7801\u91cd\u6784\n- **test**: \u6d4b\u8bd5\u76f8\u5173\n- **chore**: \u6784\u5efa\u5de5\u5177\u3001\u4f9d\u8d56\u66f4\u65b0\u7b49\n\n## \ud83d\udce6 \u6784\u5efa\u548c\u53d1\u5e03\n\n### \u672c\u5730\u6784\u5efa\n\n```bash\n# \u6784\u5efa\u5206\u53d1\u5305\nuv build\n\n# \u6784\u5efa\u6e90\u7801\u5305\nuv build --sdist\n\n# 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