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NovoMCP

Ari Harrison and contributors

NovoMCPは、MCPとRESTを通じて計算化学ツールを提供し、分子プロファイリング、設定可能なシミュレーションサービス、創薬ファネルのオーケストレーション、ツール呼び出しの監査を組み合わせています。

掲載情報の更新 ·

概要

NovoMCPは、創薬や材料科学のワークフローを想定した計算化学エンジンです。MCPコネクターとREST APIにより、クライアントは共有バックエンドに化学処理を要求でき、CLIやビジュアルインターフェースからもアクセスできます。このエンジンは科学ソフトウェアやサービスを置き換えるのではなく、それらをラップしています。READMEでは、依存関係または連携先としてRDKit、GROMACS、AutoDock-GPU、OpenFold、Chai、Boltz、Gnina、xTB、ANI-2x、AIMNet2、MACEが挙げられています。

文書に記載された基本的なワークフローでは、SMILES文字列を get_molecule_profile に送信します。説明によると、応答には分子特性と構造アラートが含まれ、該当する予測サービスが接続されている場合はADMET予測も含まれます。ローカルの特性計算にはRDKitを使用します。ADMETにはaddie-modelsサービスの接続が必要です。プロファイリング以外に、資料では文献・データベース検索、ライブラリスクリーニング、および任意のドッキング、分子動力学、量子計算、タンパク質構造予測について説明されています。段階的な創薬ファネルがツール実行を調整し、各呼び出しには funnel_id が付与されて監査シンクに送られます。

利用可能な機能はデプロイ構成によって異なります。最小限のローカルインストールで利用できるツールは一部に限られ、追加機能には任意のサービスが必要です。ダッシュボードには、各サービスの状態と設定要件が表示されます。ローカルのデフォルト設定では認証とクレジット計上は行われず、監査記録はファイルに書き込まれます。ホスト型デプロイでは、別途設定された認証、使用量計測、監査の実装を使用します。提供された抜粋に記載されているのはセットアップとアーキテクチャであり、科学的な検証結果ではありません。リポジトリのコードには複数のライセンス条件があります。大半のラッパーとインターフェースはApache-2.0ですが、オーケストレーションコアは現在Business Source License 1.1で提供され、将来のライセンス変更が定められています。

主な機能

  • 互換クライアント向けのMCPアクセスと、`POST /v1/tools/{name}` を使用する厳選されたRESTインターフェースを提供し、OpenAPI仕様は `/v1/openapi.json` にあります。
  • `get_molecule_profile` によるSMILESベースの分子プロファイリング。ローカルのRDKit特性計算と、サービス構成に依存するADMET予測を提供します。
  • 文書に記載された検索ツールは、ChEMBL、臨床試験、bioRxiv、PubMed文献を対象とし、ライブラリスクリーニングと分子動力学の事前チェックも含みます。
  • ドッキング、分子動力学、量子計算、ニューラルネットワークポテンシャル、タンパク質構造予測に対応する任意のサービスラッパー。
  • `funnel_id` によるタグ付けと設定可能な監査シンクを備えた創薬ファネルのオーケストレーション。ローカル監査ではJSON Linesを `~/.novo/audit.jsonl` に書き込みます。
  • 分子プロファイル、エンジンとサービスの状態、キー、コンプライアンス、オブザーバビリティ、データコネクターの設定を扱うNext.jsダッシュボード。

用途

  • 評価案:既知分子のSMILESを送信して特性と構造アラートの出力を確認し、別途設定したADMET予測を個別に評価します。
  • 評価案:文献検索とChEMBL検索をライブラリスクリーニングと組み合わせ、初期段階の候補選別に活用します。
  • 評価案:ドッキングまたは分子動力学サービスを接続し、その出力が段階的な創薬ワークフローにどのように組み込まれるかを確認します。
  • 評価案:監査記録を調べ、MCP駆動のワークフローにおける化学ツール呼び出しの追跡可能性を評価します。

使い方

  1. 公式READMEを読み、ローカル運用またはホスト型運用を選択します。バックエンドの要件としてPython 3.10–3.12が記載されています。これは文書上の要件であり、独立して検証された互換性ではありません。
  2. NovoMCPリポジトリからコードを取得します。READMEに記載された仮想環境の作成、依存関係のインストール、main_https.py の起動手順に従います。READMEのクローン例には組織名のプレースホルダーが含まれているため、実際のリポジトリリンクを使用してください。
  3. READMEの get_molecule_profile の例に従い、記載されているアスピリンのSMILESを使います。特性とアラートを確認し、予測結果を期待する前にADMETサービスが接続されているかを確認してください。
  4. MCP、REST、ダッシュボードからインターフェースを選びます。任意の科学サービスを設定する前に、READMEのダッシュボード手順と機能表示を確認してください。
  5. 適切な参照ケースに照らして出力を評価し、ローカルの監査記録を確認します。デプロイまたは再配布の前に、トップレベルのライセンスとコアライセンスの両方を確認してください。適用範囲と条件が異なります。

関連リソース

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