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蛋白质稳定性预测工具

SPIRED-Stab MCP是一款基于深度学习的蛋白质稳定性预测工具，支持通过Docker快速部署，适用于蛋白质变体的稳定性变化预测和批量分析。

  • by MacromNex
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Biomolecular-Design-Nexus/spired-fitness-mcp

使用说明

SPIRED刺MCP

基于Docker的SPIRED Stab深度学习模型预测蛋白质稳定性

用于蛋白质稳定性预测的MCP（模型上下文协议）服务器，具有6个核心工具：

  • 预测CSV或FASTA中蛋白质变体的稳定性变化（ΔΔG和ΔTm）
  • 对照野生型参考分析单变异突变
  • 提交带有异步跟踪的大批量稳定性预测作业
  • 提交系统的批量突变分析
  • 监控和检索预测结果
  • 列出可用的示例数据集

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/spired_stab_mcp:latest

# Register with Claude Code (runs as current user to avoid permission issues)
claude mcp add spired_stab -- docker run -i --rm --user `id -u`:`id -g` --gpus all --ipc=host -v `pwd`:`pwd` ghcr.io/macromnex/spired_stab_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！SPIRED Stab 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/spired_stab_mcp.git
cd spired_stab_mcp

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

# Register with Claude Code (runs as current user to avoid permission issues)
claude mcp add spired_stab -- docker run -i --rm --user `id -u`:`id -g` --gpus all --ipc=host -v `pwd`:`pwd` spired_stab_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 --将主机IPC命名空间用于PyTorch共享内存
  • -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 'spired_stab' in the output

在Claude Code中，您现在可以使用所有6个SPIRED Stab工具：

  • predict_stability
  • analyze_single_variant
  • submit_stability_prediction
  • submit_batch_mutation_analysis
  • get_job_status
  • get_job_result

后续步骤

  • 详细文件：参见 detail.md 有关以下内容的全面指南：
    • 可用的MCP工具和参数
    • 本地Python环境设置（Docker的替代方案）
    • 示例工作流和用例
    • 数据格式要求
    • 故障排除

使用示例

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

示例1：快速稳定性预测

I have protein variants at /path/to/variants.csv with a 'seq' column and wild-type sequence at /path/to/wt.fasta. Can you use predict_stability to predict stability changes for all variants and save results to /path/to/results.csv?

示例2：单变量分析

I want to analyze the effect of mutation I31L on my protein. The wild-type sequence is at /path/to/wt.fasta. Can you use analyze_single_variant to predict the stability change for this mutation?

示例3：系统突变扫描

I want to explore all possible mutations at positions 31, 67, and 124 of my protein at /path/to/wt.fasta. Can you submit a batch mutation analysis job using submit_batch_mutation_analysis with max 100 variants, and monitor progress until completion?

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
  • 请检查： 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

GPU内存不足？

  • SPIRED Stab需要4-6GB的VRAM
  • 使用 device: "cpu" 用于CPU推理（速度明显较慢）
  • 对于非常大的数据集，使用 submit_stability_prediction 用于背景处理

许可证

研究用途——基于 刺刺 YoGo-1030。

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