Posebusters MCP Server

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标题：Posebusters MCP服务器 表情符号😻 颜色来源：灰色 颜色：粉红色 sdk：毕业 sdk版本：5.36.2 app_file：app.py 固定：false 许可证：bsd-3条款 short_description:'PoseBusters的MCP服务器：验证配体-蛋白质结构'

查看配置参考https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

🧪 PoseBusters MCP服务器

这个拥抱面部空间提供了一个 MCP-兼容API 大约 PoseBusters，一个用于验证的命令行工具 物理和化学合理性 分子对接姿势。

⚠️ 免责声明\ 该项目是非官方的，与《PoseBusters》的原作者无关，也没有得到其认可。

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✅ 特性

✅ 支持分子文件上传\ 接受配体文件(.sdf)蛋白质结构(.pdb)通过以下任一方式：

• 简单的web界面（Gradio选项卡UI），或
• HTTP POST请求使用 multipart/form-data.

🔁 重做验证（可选）\ 如果晶体配体(.sdf)API通过将其与预测的配体姿态进行比较来进行再填充验证。

⚙️ 利用 bust 来自PoseBusters的CLI\ 在内部，此服务器使用PoseBusters命令行工具来评估：

• 摆出合理性
• 化学有效性
• 几何检查

📊 结构化JSON响应\ 输出如下 模型上下文协议（MCP），使其易于使用，结果如下：

• UI面板
• 工作流
• 逻辑流水线

🤖 MCP-兼容API（用于人工智能工作流程）

该项目完全 符合MCP标准，意味着它遵循 模型上下文协议（MCP），在AI驱动的工作流程和UI中公开工具的标准。

• ✅ 显示有效 GET /mcp/context 用于工具发现和UI生成。
• ✅ 接受 POST /mcp/predict 随着 multipart/form-data 用于结构化工具执行。
• ✅ 返回结构化JSON格式的结果，可用于代理、聊天机器人或管道。
• ✅ 自行部署时 拥抱面部空间，它作为一个 MCP服务器 可以从MCP徽章添加到您的工具集中。

*🧠 这对你意味着什么？*

如果你正在使用 带拥抱面MCP的VSCode, 克劳德，或 任何其他MCP兼容客户端，您可以：

• 🔹 使用MCP徽章直接从其空间卡添加此工具。
• 🔹 使用标准UI面板或程序化工作流与之交互。
• 🔹 提交文件，如 .sdf 和 .pdb 并接收经过验证的姿态结果。

*备注*

• 该应用程序在一个 Gradio空间 或Docker容器，使用 FastAPI 作为其后端。
• 该应用程序是 完全兼容MCP 和 可发现的 一旦部署。
• 您可以将其托管在自己的基础设施上，也可以将其推送到Spaces，以便立即集成到启用MCP的环境中。

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🤗 如何使用（拥抱脸部空间）

👉 空间UI: https://huggingface.co/spaces/lepanto1571/posebusters-mcp-server

• 上传您的 .sdf 配体和 .pdb 蛋白质档案
• （可选）添加 .sdf 使用“真实”晶体配体
• 点击 提交
• 结果将显示在交互式表格中

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🐳 使用Docker在本地运行

1.克隆存储库

git clone https://github.com/lepanto1571/posebusters-mcp-server.git
cd posebusters-mcp-server

2.构建Docker镜像

docker buildx build --load -t posebusters-mcp-server .

3.运行容器

docker run -p 7860:7860 posebusters-mcp-server

服务器将于启动http://localhost:7860.

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⚙️ 如何使用API（MCP-兼容）

🔎 1.通过MCP上下文发现API

# Using curl
curl -X GET http://localhost:7860/mcp/context

# Using Python
import requests
response = requests.get("http://localhost:7860/mcp/context")
context = response.json()

2.运行验证（配体+蛋白质）

# Using curl
curl -X POST http://localhost:7860/mcp/predict \
  -F action=validate_pose \
  -F ligand_input=@ligand.sdf \
  -F protein_input=@protein.pdb

# Using Python
import requests

files = {
    'ligand_input': ('ligand.sdf', open('ligand.sdf', 'rb')),
    'protein_input': ('protein.pdb', open('protein.pdb', 'rb'))
}
data = {'action': 'validate_pose'}

response = requests.post(
    "http://localhost:7860/mcp/predict",
    files=files,
    data=data
)
results = response.json()

3.运行重复验证（配体+晶体+蛋白质）

# Using curl
curl -X POST http://localhost:7860/mcp/predict \
  -F action=redocking_validation \
  -F ligand_input=@ligand.sdf \
  -F protein_input=@protein.pdb \
  -F crystal_input=@crystal.sdf

# Using Python
import requests

files = {
    'ligand_input': ('ligand.sdf', open('ligand.sdf', 'rb')),
    'protein_input': ('protein.pdb', open('protein.pdb', 'rb')),
    'crystal_input': ('crystal.sdf', open('crystal.sdf', 'rb'))
}
data = {'action': 'redocking_validation'}

response = requests.post(
    "http://localhost:7860/mcp/predict",
    files=files,
    data=data
)
results = response.json()

响应格式

所有回复均遵循MCP标准格式：

{
    "object_id": "validation_results",
    "data": {
        "columns": ["ligand_id", "status", "passed/total", "details"],
        "rows": [
            ["mol1", "✅", "8/8", "All tests passed"],
            # ... more results
        ]
    }
}

错误处理

API使用标准HTTP状态代码：

• 200：成功
• 400：无效请求（文件类型错误，缺少所需文件）
• 500:服务器错误（验证失败，内部错误）

错误响应包括详细消息：

{
    "object_id": "validation_results",
    "data": {
        "columns": ["ligand_id", "status", "passed/total", "details"],
        "rows": [
            ["unknown", "❌", "0/0", "Detailed error message"]
        ]
    }
}

🧪 开发和测试

运行测试

测试可以直接使用Docker运行：

# Run tests with verbose output
docker run posebusters-mcp-server pytest -v

# Run tests with coverage report
docker run posebusters-mcp-server pytest --cov=. --cov-report=term-missing

验证

API使用JSON架构验证：

• MCP上下文(/mcp/context)
• 预测响应(/mcp/predict)
• 文件类型（MIME验证）

架构定义位于 schema.py.

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📚 文档与引文

📖 PoseBusters文档：

完整用法和命令行参考可在 https://posebusters.readthedocs.io/en/latest

🧾 科学论文：

马丁·布滕绍恩、安德烈亚斯·本德（2023）。“PoseBusters：3D蛋白质-配体结合姿势的一致性检查”。 在arXiv上阅读：https://arxiv.org/abs/2308.05777

💡 如果您在工作中使用此服务器或PoseBusters，请考虑引用原始论文。

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📄 许可证和信用证

此项目使用 PoseBusters 作者：马丁·布滕肖恩（©2023），\ 根据 BSD 3条款许可.\ 原始许可证的完整副本可在以下网址获得： third_party/posebusters/LICENSE.

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