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PubChem MCP (cyanheads)

Casey Hand

PubChem MCP (cyanheads) は MCP クライアントを PubChem の化合物およびバイオアッセイデータに接続し、識別子や構造による検索、物性の取得、安全性記録、相互参照、3D配座に対応します。

掲載情報の更新 ·

概要

PubChem MCP (cyanheads) は @cyanheads/pubchem-mcp-server としてパッケージ化されたコミュニティ開発の MCP 統合で、PubChem の PUG REST および PUG View API を介して化学情報を取得します。これは上流データベースへのインターフェースであり、PubChem 自体でも、化学予測モデルでもありません。10 個のツールと 6 個の URI テンプレートリソースにより、MCP 対応ワークフローで化合物の同定、レコードの補完、生物学的標的の探索ができます。

入力には化合物名、SMILES、InChIKey、分子式、構造クエリが含まれます。ほとんどのレコード取得ツールでは PubChem 化合物識別子(CID)を使います。アッセイ検索では、遺伝子シンボル、タンパク質名、Gene ID、UniProt アクセッションを指定できます。出力には、構造化された物性、説明、同義語、GHS 分類、アッセイ活性レコード、相互作用、外部識別子が含まれます。構造取得では、base64 エンコードされた PNG 図、または解析済みの原子・結合 JSON や生の V2000 SDF 形式による 3D 配座を提供します。オプションの Lipinski および Veber 評価は、学習済みモデルによる予測ではなく、取得した物性から計算されます。

文書に記載されたデプロイ方法は、ローカル STDIO プロセス、セルフホストの Streamable HTTP サーバー、公開ホスト型エンドポイントです。呼び出しは読み取り専用で、リクエストのキューイング、再試行、キャンセル処理に対応します。構造化されたステータスによって、レコードの欠落とデータの不在を区別します。また、ページネーションと切り詰めを示すフィールドにより、クライアントは件数が制限された応答を処理できます。

データの網羅性は PubChem のレコードに依存します。一部の化合物には GHS 情報や計算済みの 3D 座標がありません。検索および情報補完操作には明示的なバッチ数とページネーションの上限があります。バッチ内の説明と分類が取得されるのは、最初の 10 個の CID のみです。一部の MCP クライアントはツールを公開してもリソースを公開しないため、統合を計画する際にリソースへアクセスできると想定しないでください。

主な機能

  • 名称、SMILES、InChIKey、Hill 式、部分構造、上位構造、または 2D Tanimoto 類似度で化合物を検索し、オプションで物性を補完して、未解決の識別子を報告します。
  • 最大 100 個の CID について選択した物理化学的性質を取得できます。オプションで同義語、説明、薬理学的分類、および物性に基づいて算出した Lipinski/Veber 評価も取得できます。
  • 2D PNG 構造図と 3D 配座を、原子・結合 JSON または V2000 SDF 形式で取得できます。プレビュー上限が明示され、3D 構造を取得できない場合には専用のエラーが返されます。
  • 最大 25 個の CID をまとめて GHS 安全性記録を取得し、分類情報の欠落と化合物レコードの不存在を区別します。
  • 結果または分子標的別に生物活性を調べ、標的識別子でアッセイを検索し、エンティティの要約、相互作用、外部データベースへの相互参照を取得します。
  • STDIO または Streamable HTTP を介して読み取り専用ツールと URI テンプレートリソースを提供し、リクエストのキューイング、再試行処理、キャンセルの伝播、部分的な失敗の明示に対応します。

用途

  • 評価手順の提案:化合物名と SMILES を混在させたリストを CID に解決し、未解決の入力を確認してから、照合できたレコードに選択した物理化学的性質を補完します。
  • 評価手順の提案:化合物一覧の GHS 分類や文献・特許の相互参照を収集し、出典の帰属情報とデータ欠落のステータスを保持します。
  • 評価手順の提案:標的の PubChem バイオアッセイを調べ、結果または標的で化合物の記録済み活性プロファイルを絞り込んでから、個別のアッセイ要約を確認します。
  • 評価手順の提案:構造処理ワークフロー用に利用可能な 3D 配座を取得し、後続処理に使用する前に、座標がない場合のエラーとプレビューの切り詰めを確認します。

使い方

  1. プロジェクト READMEを読み、ホスト型 Streamable HTTP、ローカル STDIO、セルフホスト HTTP から選択します。ローカルで実行する場合は、文書に記載されたランタイムの前提条件を確認してください。
  2. ホスト型アクセスでは、文書に記載された Streamable HTTP エンドポイント https://pubchem.caseyjhand.com/mcp を MCP クライアントに設定します。ローカルにデプロイする場合は、文書にないオプションに置き換えず、README のパッケージまたはコンテナの設定に従ってください。
  3. 既知の名称、SMILES、または InChIKey を少数指定し、pubchem_search_compounds で評価を始めます。選択した検索方法に必要なフィールドを指定し、unresolvedIdentifiers と一致件数を確認します。
  4. 解決された CID を pubchem_get_compound_details に渡し、ワークフローに必要な物性を選びます。必要に応じて安全性、相互参照、または構造のツールを追加し、データの不在とレコードの欠落を区別します。
  5. 生物学的な探索では、サポートされている標的識別子を指定して pubchem_search_assays を使い、関連する要約または生物活性ページを確認します。オフセットと切り詰めの表示に従い、統合を採用する前に代表的な出力を上流レコードと比較します。

関連リソース

PubChem MCP (PhelanShao) は、AI クライアントが名前または CID で PubChem の化合物特性や構造を取得できる Python MCP サーバーです。JSON、CSV、XYZ 形式での出力に加え、構造ファイルのダウンロードにも対応します。

オープンソースPython

ケモインフォマティクス · 科学データ

PubChem PUG RESTは、選択した化学レコード、物性、アッセイ情報を取得するHTTP APIです。文書で説明されている識別子入力、構造検索、操作ごとの出力形式に対応しています。

ケモインフォマティクス · 科学データ

PubChemPy

オープンソース

PubChemPy は PubChem PUG REST API の Python ラッパーで、化学物質の検索、化合物の特性取得、標準化、ファイル形式の変換、構造描画をサポートします。

オープンソースPython

ケモインフォマティクス · 科学データ

Scientific Agent Skills は、ケモインフォマティクス、分光学、材料分析などを含む、科学ソフトウェアパッケージ、データベース、研究ワークフローを扱う AI エージェント向けの手順ガイダンスを提供します。

オープンソースPython

ケモインフォマティクス · 科学データ

Benchling MCP (longevity-genie) は、API認証情報を使用してAIクライアントをBenchlingのノートブック項目、生物学的配列、プロジェクト、エンティティ検索に接続するPython製MCPサーバーです。

オープンソースPython

ラボ自動化 · 科学データ

ChEMBL MCP (cyanheads) は、MCP クライアントを ChEMBL の化合物、標的、生物活性、医薬品の記録に接続し、構造検索と、オプションで DuckDB を用いた大規模な活性データセットの分析を提供します。

オープンソースTypeScript

創薬 · 科学データ

対応クライアント

このリソースを使った活用レシピ

公式

Claude + PubChem による化学研究

ローカル PubChem MCP を介し Claude Desktop で化合物名を CID に解決し、出典を確認できる物性を取得します。

PubChem MCP (cyanheads) + PubChem PUG REST

分子を解析

難易度: 中級 費用: 無料・有料混在 プライバシー: クラウド ~30 分

Claude Desktop

セットアップを見る →

関連ガイド

概要

化学AIエージェントの技術スタックを構築するには

言語モデル、オーケストレーション、Skills、MCPインターフェース、API、ライブラリ、データを分離して、化学AIエージェントスタックを設計します。提案する分子・材料ワークフローを参考に、入出力契約を定義し、権限、評価、再現可能なデプロイを計画します。

APIs

PubChemデータをAIエージェントに接続する

明示的な化合物識別子、上限を設けたツール呼び出し、出典情報の保持、曖昧さ・データ欠落・部分的な結果の確認を組み合わせた、追跡可能なPubChem検索ワークフローを計画します。