chai1 MCP

Chai-1 MCP服务器

通过Docker使用Chai-1模型预测蛋白质结构

用于Chai-1结构预测的MCP（模型上下文协议）服务器，具有6个核心工具：

• 预测小肽的结构（同步、即时结果）
• 提交FASTA序列的基本结构预测
• 提交MSA增强预测以提高准确性
• 批量处理多个FASTA文件
• 监控和检索作业结果
• 提交前验证FASTA文件

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/chai1_mcp:latest

# Register with Claude Code (runs as current user to avoid permission issues)
claude mcp add chai1 -- docker run -i --rm --user `id -u`:`id -g` --gpus all --ipc=host -v `pwd`:`pwd` ghcr.io/macromnex/chai1_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！Chai-1 MCP服务器现在可以在Claude Code中使用。

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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/chai1_mcp.git
cd chai1_mcp

# Build the Docker image
docker build -t chai1_mcp:latest .

# Register with Claude Code (runs as current user to avoid permission issues)
claude mcp add chai1 -- docker run -i --rm --user `id -u`:`id -g` --gpus all --ipc=host -v `pwd`:`pwd` chai1_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

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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 'chai1' in the output

在Claude Code中，您现在可以使用所有6个Chai-1工具：

• predict_small_peptide
• submit_basic_prediction
• submit_msa_prediction
• submit_batch_prediction
• get_job_status
• get_job_result

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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 - MSA服务器配置 - 配置文件格式

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使用示例

注册后，您可以直接在Claude Code中使用Chai-1工具。以下是一些常见的工作流程：

示例1：快速肽预测

I have a short peptide sequence "GAAKLKKTFR". Can you predict its structure using predict_small_peptide and save the result to /path/to/output/?

示例2：全蛋白结构预测

I have a protein FASTA file at /path/to/protein.fasta. Can you submit a basic structure prediction using submit_basic_prediction with output saved to /path/to/results/, then monitor the job until it completes and retrieve the final structure?

示例3:MSA增强预测

I want high-accuracy structure prediction for my protein at /path/to/protein.fasta. Can you use submit_msa_prediction with use_msa_server set to True to include evolutionary information? Save results to /path/to/msa_results/.

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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

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许可证

基于 柴实验室 柴发现