rosetta kic MCP

罗塞塔KIC MCP

使用Rosetta KIC和GeneralizedKIC协议进行环肽计算分析的MCP工具

目录

• 概述
• 安装
• 本地使用（脚本）
• MCP服务器安装
• 使用Claude代码
• 与Gemini CLI一起使用
• 可用工具
• 例子
• 故障排除

概述

该MCP使用Rosetta的运动学闭合（KIC）和GeneralizedKIC协议为环肽建模提供了计算工具。它通过独立脚本和MCP服务器界面实现了环肽的3D结构预测、肽环化、环建模和构象分析。

特性

• 环肽闭合 使用广义KIC算法
• 三维结构预测 从氨基酸序列
• 灵活的回路建模 蒙特卡洛抽样
• 批量处理 用于虚拟筛选工作流程
• 结构验证 质量评估
• 作业管理 用于长时间运行的计算

安装

快速设置

运行自动安装脚本：

./quick_setup.sh

这将创建环境并自动安装所有依赖项。

手动设置（高级）

对于手动安装或自定义，请执行以下步骤。

先决条件

• Conda或Mamba（建议使用曼巴以加快安装速度）
• Python 3.10+
• RDKit（自动安装）
• 可选：PyRosetta实现完整的Rosetta功能

创建环境

根据环境设置 reports/step3_environment.md:

# Navigate to the MCP directory
cd /home/xux/Desktop/CycPepMCP/CycPepMCP/tool-mcps/rosetta_kic_mcp

# Create conda environment (use mamba if available)
mamba create -p ./env python=3.12 pip numpy pandas -y
# or: conda create -p ./env python=3.12 pip numpy pandas -y

# Activate environment
mamba activate ./env
# or: conda activate ./env

# Install core scientific packages
mamba install -p ./env -c conda-forge rdkit -y
mamba install -p ./env -c conda-forge biopython -y

# Install Python utilities
mamba run -p ./env pip install loguru click tqdm

# Install MCP framework
mamba run -p ./env pip install fastmcp

# Install PyRosetta
pip install pyrosetta --find-links https://west.rosettacommons.org/pyrosetta/quarterly/release

______________________________________________________________________

本地使用（脚本）

您可以在没有MCP的情况下直接使用脚本进行本地处理。

可用脚本

脚本示例

环肽闭合

# Activate environment
mamba activate ./env

# Run peptide closure
mamba run -p ./env python scripts/cyclic_peptide_closure.py \
  --input examples/data/structures/linear_peptide_sample.pdb \
  --length 6 \
  --nstruct 5 \
  --output results/closed_peptides

参数：

• --input, -i：输入含有线性肽的PDB文件（必填）
• --length, -l：闭合的最大循环长度（默认值：6）
• --nstruct, -n：要生成的循环结构的数量（默认值：5）
• --resn, -r：用于扩展的残留物类型（默认值：GLY）
• --output, -o：输出目录（默认：results/）

结构预测

mamba run -p ./env python scripts/structure_prediction.py \
  --sequence "GRGDSP" \
  --output_dir results/structures \
  --nstruct 10 \
  --runtime 900

参数：

• --sequence, -s：氨基酸序列（一个字母代码，必填）
• --output_dir, -o：输出目录（默认：results/）
• --nstruct：要生成的结构数量（默认值：10）
• --runtime：最大运行时间（秒）（默认值：900）

回路建模

mamba run -p ./env python scripts/loop_modeling.py \
  --input examples/data/structures/test_in.pdb \
  --loop_start 10 \
  --loop_end 20 \
  --output results/loop_models

参数：

• --input, -i：输入PDB结构文件（必填）
• --loop_start：起始残渣编号（必填）
• --loop_end：结束残留物编号（必填）
• --loop_cut：闭合切割点（可选）
• --outer_cycles：蒙特卡洛外循环（默认值：10）
• --inner_cycles：蒙特卡洛内部循环（默认值：30）

______________________________________________________________________

MCP服务器安装

选项1：使用fastmcp（推荐）

# Install MCP server for Claude Code
fastmcp install src/server.py --name rosetta-kic-mcp

选项2:Claude代码的手动安装

# Add MCP server to Claude Code
claude mcp add rosetta-kic-mcp -- $(pwd)/env/bin/python $(pwd)/src/server.py

# Verify installation
claude mcp list

选项3：在settings.json中配置

添加到 ~/.claude/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "rosetta-kic-mcp": {
      "command": "/home/xux/Desktop/CycPepMCP/CycPepMCP/tool-mcps/rosetta_kic_mcp/env/bin/python",
      "args": ["/home/xux/Desktop/CycPepMCP/CycPepMCP/tool-mcps/rosetta_kic_mcp/src/server.py"]
    }
  }
}

______________________________________________________________________

使用Claude代码

安装MCP服务器后，您可以直接在Claude Code中使用它。

快速开始

# Start Claude Code
claude

示例提示

工具发现

What tools are available from rosetta-kic-mcp?

结构验证（快速）

Validate this peptide structure file: @examples/data/structures/linear_peptide_sample.pdb

结构预测（提交API）

Submit a 3D structure prediction job for the sequence GRGDSP with 10 structures and 15 minute runtime

肽封闭（提交API）

Close this linear peptide into a cyclic structure: @examples/data/structures/linear_peptide_sample.pdb
Use 5 structures and GLY residues for closure

检查作业状态

Check the status of job abc12345

批处理

Submit batch structure prediction for these sequences from @examples/data/sequences/sample_cyclic_peptide.txt:
- Generate 5 structures per sequence
- Set runtime to 10 minutes per sequence

使用@引用

在克劳德代码中，使用 @ 引用文件和目录：

______________________________________________________________________

与Gemini CLI一起使用

配置

添加到 ~/.gemini/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "rosetta-kic-mcp": {
      "command": "/home/xux/Desktop/CycPepMCP/CycPepMCP/tool-mcps/rosetta_kic_mcp/env/bin/python",
      "args": ["/home/xux/Desktop/CycPepMCP/CycPepMCP/tool-mcps/rosetta_kic_mcp/src/server.py"]
    }
  }
}

示例提示

# Start Gemini CLI
gemini

# Example prompts (same as Claude Code)
> What tools are available?
> Validate peptide sequence GRGDSP
> Submit structure prediction for cyclic peptide CRGDSC

______________________________________________________________________

可用工具

快速操作（同步API）

这些工具会立即返回结果（\10分钟）：

作业管理工具

______________________________________________________________________

例子

示例1：快速结构验证

目标： 在昂贵的计算之前验证肽结构

使用脚本：

# Check structure file format
mamba run -p ./env python scripts/cyclic_peptide_closure.py \
  --input examples/data/structures/linear_peptide_sample.pdb \
  --validate_only

使用MCP（克劳德代码）：

Validate this peptide structure: @examples/data/structures/linear_peptide_sample.pdb

预期产量：

• 结构验证结果
• 链信息、残留物计数
• 基本几何检查

实施例2：环肽闭合

目标： 将线性肽闭合成环状结构

使用脚本：

mamba run -p ./env python scripts/cyclic_peptide_closure.py \
  --input examples/data/structures/linear_peptide_sample.pdb \
  --length 6 \
  --nstruct 5 \
  --output results/closure_test

使用MCP（克劳德代码）：

Close this linear peptide into a cyclic structure: @examples/data/structures/linear_peptide_sample.pdb

Use these parameters:
- Maximum loop length: 6
- Number of structures: 5
- Residue type for closure: GLY
- Job name: "closure_demo"

Check the job status and show me the results when complete.

示例3：基于序列的结构预测

目标： 为环肽序列生成3D构象

使用脚本：

mamba run -p ./env python scripts/structure_prediction.py \
  --sequence "GRGDSP" \
  --nstruct 10 \
  --runtime 900 \
  --output_dir results/grgdsp_prediction

使用MCP（克劳德代码）：

Predict 3D structures for the cyclic peptide sequence GRGDSP:
- Generate 10 structures
- Set runtime limit to 15 minutes
- Name the job "grgdsp_prediction"

Monitor the progress and analyze the results when finished.

示例4：批量虚拟筛选

目标： 筛选多个环肽序列进行结构分析

使用MCP（克劳德代码）：

I want to screen these cyclic peptide sequences for structural diversity:

Read the sequences from @examples/data/sequences/sample_cyclic_peptide.txt and the other sequence files in that directory.

For each sequence:
1. First validate the sequence format
2. Submit structure prediction with 5 conformers each
3. Set runtime to 10 minutes per sequence
4. Name the batch job "diversity_screen"

Track all jobs and summarize the results when complete.

______________________________________________________________________

演示数据

这 examples/data/ 目录包含用于测试的示例数据：

序列

结构

______________________________________________________________________

配置文件

这 configs/ 目录包含配置模板：

配置示例

自 configs/default_config.json:

{
  "general": {
    "output_format": "auto",
    "verbose": true,
    "create_backups": false
  },
  "validation": {
    "sequence_min_length": 3,
    "sequence_max_length": 50,
    "validate_inputs": true
  },
  "performance": {
    "max_memory_gb": 8,
    "timeout_seconds": 3600,
    "checkpoint_interval": 100
  }
}

______________________________________________________________________

故障排除

环境问题

问题： 未找到环境

# Recreate environment
mamba create -p ./env python=3.12 pip numpy pandas -y
mamba activate ./env
mamba install -p ./env -c conda-forge rdkit biopython -y
mamba run -p ./env pip install loguru click tqdm fastmcp

问题： RDKit导入错误

# Install RDKit from conda-forge
mamba install -p ./env -c conda-forge rdkit -y

问题： 导入错误

# Verify installation
mamba run -p ./env python -c "import rdkit; print('RDKit:', rdkit.__version__)"
mamba run -p ./env python -c "import fastmcp; print('FastMCP working')"
mamba run -p ./env python -c "from src.server import mcp; print('Server imports working')"

MCP问题

问题： 在Claude代码中找不到服务器

# Check MCP registration
claude mcp list

# Re-add if needed
claude mcp remove rosetta-kic-mcp
fastmcp install src/server.py --name rosetta-kic-mcp

问题： 无效序列错误

Ensure your amino acid sequence uses standard single-letter codes (ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY).
For cyclic peptides, the sequence represents the linear order before cyclization.

问题： 工具不工作

# Test server directly
mamba run -p ./env python src/server.py

工作问题

问题： 作业挂起

# Check job directory
ls -la jobs/

# View job logs through MCP
# Use get_job_log tool with job_id

问题： 任务失败

Use get_job_log with job_id and tail 100 to see error details.
Common causes:
- Invalid input file paths
- Insufficient disk space
- Memory limitations
- Missing PyRosetta installation

问题： PyRosetta不可用

Scripts run in demo mode when PyRosetta is not available.
For full functionality, install PyRosetta from Rosetta Commons.
Demo mode generates realistic example outputs for testing.

结构问题

问题： PDB验证失败

Check that your PDB file:
- Uses standard PDB format
- Contains valid amino acid residues
- Has proper chain identifiers
- Is readable and not corrupted

问题： 关闭失败

For peptide closure:
- Ensure termini are properly positioned
- Check for reasonable loop length (3-20 residues)
- Verify input peptide is linear (not already cyclic)
- Consider adjusting closure parameters

调试工具

• validate_peptide_structure()：预验证PDB文件
• validate_peptide_sequence()：预验证序列
• get_job_log()：使用tail参数查看执行日志
• get_job_status()：检查运行时间和进度信息
• get_server_info()：验证服务器功能

______________________________________________________________________

发展

运行测试

# Activate environment
mamba activate ./env

# Run basic tests
mamba run -p ./env python test_simple.py

# Run MCP tests
mamba run -p ./env python test_mcp.py

正在启动开发服务器

# Run MCP server in dev mode
mamba run -p ./env fastmcp dev src/server.py

# Or run directly
mamba run -p ./env python src/server.py

添加新工具

要添加新的计算工具，请执行以下操作：

1. 将脚本添加到 scripts/ 目录
2. 在中创建submit\_\*工具 src/server.py
3. 遵循既定的作业管理模式
4. 如果需要，添加验证功能
5. 更新文档

______________________________________________________________________

业绩说明

运行时间估计

优化提示

• 使用 validate_* 在昂贵的计算之前使用工具
• 从小处着手 nstruct 测试值
• 监控作业日志以获取进度更新
• 定期清理旧工作 cleanup_old_jobs
• 考虑对多个类似任务进行批处理

______________________________________________________________________

科学应用

用例

1. 环肽设计

- 将线性设计封闭为稳定的循环 - 优化主干结构 - 验证环化可行性

1. 虚拟筛选

- 分批处理肽库 - 比较结构预测 - 按构象灵活性过滤

1. 回路工程

- 模型柔性绑定区域 - 优化回路结构 - 研究构象动力学

输出分析

• 能量分析：罗塞塔能源组件和总分
• 几何验证：粘合长度、角度和碰撞
• RMSD指标：结构相似性度量
• 构象采样：多样性和覆盖范围分析

______________________________________________________________________

许可证

基于Rosetta分子建模软件。请参阅原始Rosetta许可条款，了解学术和商业使用限制。

学分

基于 罗塞塔 RosettaCommons的分子建模软件。

从以下位置实现计算协议：

• 用于肽闭合的通用KIC
• simple_cycpep_结构预测指令
• 回路建模的运动学闭合