AI导哈

蛋白质设计工具

BoltzGen MCP是一款基于Docker和模型上下文协议的AI蛋白质设计工具，可设计蛋白质结合物、肽结合物和定制蛋白质，支持多种协议和异步作业队列。

  • by MacromNex
  • Python
  • 本地部署
  • 2 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 Biomolecular-Design-Nexus/boltzgen_mcp

使用说明

BoltzGen MCP 的

基于Docker和模型上下文协议的人工智能蛋白质设计

使用BoltzGen设计蛋白质结合剂、肽结合剂和定制蛋白质，包括：

  • 蛋白质粘合剂设计 --设计与靶蛋白结合的蛋白质
  • 肽粘合剂设计 --生成具有优化序列的肽
  • 多个协议 --支持抗体、纳米体和小分子相互作用
  • 异步作业队列 --FIFO调度与GPU感知资源管理
  • Docker部署 --包含所有依赖项的预构建映像

Docker快速入门

方法1：从GitHub中提取预构建映像

最快的开始方式。每次发布时，预构建的Docker镜像都会自动发布到GitHub容器注册表。

# Pull the latest image
docker pull ghcr.io/macromnex/boltzgen_mcp:latest

# Register with Claude Code (runs as current user to avoid permission issues)
claude mcp add boltzgen -- docker run -i --rm --user `id -u`:`id -g` --gpus all --ipc=host -v `pwd`:`pwd` ghcr.io/macromnex/boltzgen_mcp:latest

注： 从项目目录运行。 ${pwd} 展开到当前工作目录。

要求：

  • 支持GPU的Docker(nvidia-docker 或带有NVIDIA运行时的Docker）
  • 已安装克劳德代码

就是这样！BoltzGen MCP服务器现在可以在Claude Code中使用。

方法2：在本地构建Docker镜像

自己构建映像并将其安装到Claude Code中。适用于自定义或离线环境。

# Clone the repository
git clone https://github.com/MacromNex/boltzgen_mcp.git
cd boltzgen_mcp

# Build the Docker image
docker build -t boltzgen_mcp:latest .

# Register with Claude Code (runs as current user to avoid permission issues)
claude mcp add boltzgen -- docker run -i --rm --user `id -u`:`id -g` --gpus all --ipc=host -v `pwd`:`pwd` boltzgen_mcp:latest

注： 从项目目录运行。 ${pwd} 展开到当前工作目录。

要求：

  • 支持GPU的Docker
  • 已安装克劳德代码
  • Git（克隆存储库）

关于Docker标志：

  • -i --Claude Code的交互模式
  • --rm --退出后自动移除容器
  • --user ${id -u}:${id -g} --以当前用户身份运行容器，因此输出文件归您所有（不是root）
  • --gpus all --授予对所有可用GPU的访问权限
  • --ipc=host --使用主机IPC命名空间以获得更好的性能
  • -v --装载您的项目目录，以便容器可以访问您的数据

验证安装

添加MCP服务器后，您可以验证它是否正常工作：

# List registered MCP servers
claude mcp list

# You should see 'boltzgen' in the output

在Claude Code中，您现在可以使用所有8个BoltzGen工具：

  • boltzgen_run --同步蛋白质设计
  • boltzgen_submit --提交异步设计作业
  • boltzgen_check_status --按输出目录监视作业进度
  • boltzgen_job_status --按ID检查作业
  • boltzgen_queue_status --查看队列和GPU可用性
  • boltzgen_cancel_job --取消作业
  • boltzgen_configure_queue --设置最大workers和GPU配置
  • boltzgen_resource_status --验证GPU资源管理

后续步骤

  • 详细文件：参见 详细信息.md 有关以下内容的全面指南：
    • 本地Python环境设置（Docker的替代方案）
    • 可用的MCP工具和参数
    • 示例工作流和教程
    • 配置文件格式
    • 故障排除

使用示例

注册后，您可以直接在Claude Code中使用BoltzGen工具。以下是一些常见的工作流程：

示例1：快速蛋白质设计

Submit protein binder design for @examples/data/1g13prot.yaml
with output_dir "results/1g13_design" and num_designs 5

示例2：以质量为重点的肽粘合剂

Submit peptide binder design for @examples/data/beetletert.yaml
with output_dir "results/peptide_design", alpha 0.01 (quality focused),
and num_designs 10

示例3：异步作业提交和监控

1. Submit async protein design for @examples/data/1g13prot.yaml
   with output_dir "results/async_design" and num_designs 10
2. Check job status every 30 seconds
3. When complete, show me the generated structures

示例4：批量处理多个目标

Submit batch protein design for these configs:
- @examples/data/1g13prot.yaml (1G13 protein)
- @examples/data/beetletert.yaml (BeetleTert)
- @examples/data/pdl1_simplified.yaml (PDL1)

Save to output_base_dir "results/batch" with num_designs 5 each

示例5：设计前验证配置

Validate these configs and show me any issues:
- @examples/data/1g13prot.yaml
- @examples/data/beetletert.yaml
- @examples/data/chorismite.yaml

示例6：监视作业队列

Show me the current job queue status and available GPUs

演示数据

示例配置文件包含在 examples/data/:

文件 描述 用例
1g13prot.yaml 1G13蛋白质粘合剂设计 蛋白质相互作用
beetletert.yaml BeetleTert肽设计 肽药物发现
pdl1_simplified.yaml PDL1抗体设计 抗体工程
chorismite.yaml 小分子结合 酶设计
penguinpox.yaml 纳米体设计 纳米体开发

支持的协议

所有工具均支持以下设计协议：

  • protein-anything （默认）--一般蛋白质粘合剂设计
  • peptide-anything --半胱氨酸过滤肽设计
  • protein-small_molecule --小分子相互作用
  • nanobody-anything --纳米体CDR设计
  • antibody-anything --抗体设计

GPU支持

Docker设置完全支持：

  • 多GPU系统（通过指定设备 cuda:0, cuda:1等等）
  • 单GPU设置
  • 仅CPU推理（较慢，使用 cpu 设备）

故障排除

找不到Docker？

docker --version  # Install Docker if missing

GPU无法访问？

  • 确保安装了NVIDIA Docker运行时
  • 核对 docker run --gpus all ubuntu nvidia-smi

未找到克劳德代码？

# Install Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

输出文件的权限问题？ Docker安装程序会自动以当前用户身份运行。如果您仍然看到权限问题：

# Rebuild with your user ID
docker build --build-arg USER_ID=$(id -u) --build-arg GROUP_ID=$(id -g) -t boltzgen_mcp:latest .

本地设置（Docker的替代方案）

有关开发或自定义环境，请参见 详细信息.md 用于：

  • 手动设置conda环境
  • 直接执行Python脚本
  • 自定义配置选项

许可证

基于原始 BoltzGen Hannes Stark等人的知识库。 MCP集成使用 FastMCP 框架。

相关 MCP