ProtTrans MCP
通过Docker使用ProtTrans语言模型进行蛋白质适应度建模
用于蛋白质适应度预测的MCP(模型上下文协议)服务器,具有4个核心工具:
- 从蛋白质序列中提取ProtTrans包埋物
- 计算突变的ProtBERT对数似然评分
- 使用5倍交叉验证训练回归适应度模型
- 使用训练好的模型预测新蛋白质序列的适用性
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/prottrans_mcp:latest
# Register with Claude Code (runs as current user to avoid permission issues)
claude mcp add prottrans -- docker run -i --rm --user `id -u`:`id -g` --gpus all --ipc=host -v `pwd`:`pwd` ghcr.io/macromnex/prottrans_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!ProtTrans 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/prottrans_mcp.git
cd prottrans_mcp
# Build the Docker image
docker build -t prottrans_mcp:latest .
# Register with Claude Code (runs as current user to avoid permission issues)
claude mcp add prottrans -- docker run -i --rm --user `id -u`:`id -g` --gpus all --ipc=host -v `pwd`:`pwd` prottrans_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- `
--userid -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--将主机IPC命名空间用于PyTorch共享内存-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 'prottrans' in the output在Claude Code中,您现在可以使用所有4个ProtTrans工具:
prottrans_extract_embeddingsprottrans_calculate_llhprottrans_train_fitness_modelprottrans_predict_fitness
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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 - 数据格式要求 - 故障排除
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使用示例
注册后,您可以直接在Claude Code中使用ProtTrans工具。以下是一些常见的工作流程:
示例1:训练健身模型
Can you help train a ProtTrans model for data at /path/to/example/ and save it to /path/to/results/prot-t5_fitness using the prottrans MCP server with ProtT5-XL model. Please create the embeddings first if not ready.示例2:计算对数似然
Can you help calculate ProtBERT likelihood for data at /path/to/data.csv with wild-type sequence at /path/to/wt.fasta using the prottrans MCP server?示例3:全健身建模工作流程
I have protein variant data at /path/to/variants.csv with log_fitness column. Please:
1. Extract ProtT5-XL embeddings using prottrans_extract_embeddings
2. Train an SVR fitness model using prottrans_train_fitness_model with 5-fold CV
3. Report the mean Spearman correlation performance______________________________________________________________________
故障排除
找不到Docker?
docker --version # Install Docker if missingGPU无法访问?
- 确保安装了NVIDIA Docker运行时
- 请检查:
docker run --gpus all ubuntu nvidia-smi
未找到克劳德代码?
# Install Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-codeGPU内存不足?
- ProtT5 XL需要8-16GB的VRAM
- 使用
device: "cpu"用于CPU推理(较慢) - 使用ProtAlbert降低内存需求
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许可证
麻省理工学院——基于 ProtTrans Elnaggar等人。
