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MCP Server · 运维云端

msa MCP

该服务通过ColabFold/MMseqs2 API服务器生成蛋白质序列的多序列比对(MSA),适用于蛋白质结构预测和进化分析。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1
PythonClaude生物信息学

快速开始

作者 / 组织
MacromNex
提供方
MacromNex
运行时
Python

工具数量

1

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

msa MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 1 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python msa_mcp.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "msa-mcp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "msa_mcp.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 1 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

MSA生成MCP服务器

此MCP服务器提供使用ColabFold/MMseqs2 API服务器生成多序列比对(MSA)的工具。

特性

  • generate_msa:使用ColabFold/MMseqs2服务器生成蛋白质序列的MSA

- 搜索UniRef30和环境数据库 - 返回A3M格式对齐文件 - 自动作业提交、轮询和结果检索

安装

快速设置(推荐)

运行自动安装脚本:

cd msa_mcp
bash quick_setup.sh

该脚本将创建conda环境,安装所有依赖项,并显示Claude Code配置。看 quick_setup.sh --help 对于以下选项 --skip-env.

作为独立的FastMCP服务运行

您可以将其作为独立的FastMCP服务器运行:

cd src
python msa_mcp.py

这将启动可由Claude Code或其他MCP客户端连接的MCP服务器。

与Claude Code或Gemini cli集成

fastmcp install claude-code  too-mcps/msa_server_mcp/src/msa_mcp.py
fastmcp install gemini-cli  too-mcps/msa_server_mcp/src/msa_mcp.py

Claude Code中的示例用法:

Can you generate an MSA for this protein sequence: MQYKLILNGKTLKGETTTEAVDAATAEKVFKQYANDNGVDGEWTYDDATKTFTVTE

输出

MSA文件保存到 msa_server_mcp/tmp/outputs/ 默认情况下。您可以通过设置 MSA_GENERATION_OUTPUT_DIR 环境变量。

 Perfect! I've successfully generated the MSA for your protein sequence. Here are the results:

  MSA Generation Summary:
  - Status: Success ✓
  - Sequence Length: 56 amino acids
  - MSA Depth: 144 sequences (found 144 homologous sequences)
  - Output File: protein_msa_query.a3m
  - Location: /home/xux/Desktop/ProteinMCP/ProteinMCP/tool-mcps/msa_server_mcp/tmp/outputs/protein_msa_query.a3m

  The MSA was generated using ColabFold/MMseqs2 by searching against UniRef30 and environmental databases. The resulting
   A3M format file contains the alignment of 144 related protein sequences, which can be used for downstream
  applications like structure prediction, evolutionary analysis, or protein design.

可用工具

generate_msa

为蛋白质序列生成多序列比对。

参数:

  • sequence (必填):蛋白质序列(单字母氨基酸编码)
  • job_name (可选):用于跟踪的作业名称(默认:自动生成时间戳)
  • output_filename (可选):以A3M格式输出MSA的文件名(默认:{job_name}.A3M)
  • max_wait_time (可选):最长等待时间(秒)(默认值:600)

退货:

  • status:“成功”或“错误”
  • ticket_id:服务器票证ID
  • output_file:生成的MSA文件的绝对路径
  • msa_depth:MSA中的序列数
  • msa_length:对齐长度
  • message:状态消息

运作原理

  1. 提交:将您的蛋白质序列提交给ColabFold/MMseqs2 API
  2. 投票:监控作业状态,直到完成(通常为2-10分钟)
  3. 下载:检索并提取A3M对齐文件

备注

  • MSA生成通常需要2-10分钟,具体取决于序列长度和服务器负载
  • 服务器搜索UniRef30和ColabFold环境数据库
  • 结果以A3M格式返回,与AlphaFold、ColabFold和其他结构预测工具兼容

工具与能力

工具数量

1

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

多序列比对Python本地部署蛋白质分析生物信息学ColabFoldMMseqs2

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 1 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

msa MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python msa_mcp.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

msa MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

msa MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

msa MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

msa MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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