Pubchem MCP Server

Pubchem MCP Server

Forbind nemt dine AI-arbejdsgange med PubChem for øjeblikkelig adgang til opdateret kemisk og lægemiddelinformation, hvilket effektiviserer forsknings- og uddannelsesapplikationer.

Hvad gør “Pubchem” MCP Server?

Pubchem MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som et bindeled mellem AI-assistenter og PubChem API’et, hvilket muliggør problemfri udtrækning af grundlæggende kemisk information om lægemidler. Ved integration med denne server kan AI-systemer automatisk hente molekylære detaljer, synonymer, identifikatorer og relateret metadata for kemiske forbindelser direkte fra PubChem. Denne funktionalitet forbedrer udviklingsarbejdsgange inden for områder som lægemiddelopdagelse, bioinformatik og kemisk informatik ved at automatisere dataindsamling, reducere manuelt opslagsarbejde og muliggøre avancerede datadrevne interaktioner i AI-drevne miljøer. Serveren er designet til nem integration og kan bruges på tværs af forskellige platforme og værktøjer, der understøtter MCP-standarden.

Liste over Prompts

Ingen specifikke promptskabeloner er nævnt i repositoryet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er angivet i repositoryet.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicitte værktøjer er beskrevet i repositoryets server.py eller synlig dokumentation.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

  • Automatiseret hentning af kemisk data: Hent øjeblikkeligt kemiske egenskaber, identifikatorer og strukturelle data for ethvert lægemiddel eller forbindelse og effektiviser forsknings- og udviklingsprocesser.
  • Opslag af lægemiddelinformation: Giv slutbrugere eller forskere omfattende detaljer om kendte lægemidler, inkl. synonymer, molekylformel og links til PubChem-opslag.
  • Integration i bioinformatikpipeline: Gør det muligt for AI-drevne pipelines at forbedre deres datakontekst med autoritativ kemisk information til fx lægemiddel-repurposing eller interaktionsanalyse.
  • Støtte til uddannelsesværktøjer: Gør det muligt for uddannelsesplatforme at tilbyde rig, realtids kemisk information til undervisning og demonstrationer.
  • API-drevne applikationer: Back-end support til web- eller mobilapps, der kræver opdateret kemisk data uden manuel API-håndtering.

Sådan opsætter du det

Windsurf

  1. Forudsætninger: Sørg for at Python 3.10 og afhængighederne (python-dotenv, requests, mcp, uvicorn) er installeret.
  2. Klon og installer:
    git clone https://github.com/sssjiang/pubchem_mcp_server.git
    cd pubchem_mcp_server
    pip install .
    
  3. Rediger konfiguration: Åbn din Windsurf-konfiguration og tilføj Pubchem MCP-serveren:
    {
      "mcpServers": {
        "pubchem": {
          "command": "uvx",
          "args": ["pubchem_mcp_server"]
        }
      }
    }
    
  4. Gem og genstart: Gem dine ændringer og genstart Windsurf.
  5. Bekræft: Test ved at forespørge på et kendt lægemiddel.

Claude

  1. Forudsætninger: Installer Python 3.10 og de nødvendige pakker.
  2. Klon og installer:
    git clone https://github.com/sssjiang/pubchem_mcp_server.git
    cd pubchem_mcp_server
    pip install .
    
  3. Konfigurer Claude: Tilføj til din Claude Desktop servers_config.json:
    {
      "mcpServers": {
        "pubchem": {
          "command": "uvx",
          "args": ["pubchem_mcp_server"]
        }
      }
    }
    
  4. Genstart Claude.
  5. Bekræft: Forespørg på et lægemiddel for at bekræfte opsætningen.

Cursor

  1. Forudsætninger: Python 3.10 og afhængigheder installeret.
  2. Klon og installer:
    git clone https://github.com/sssjiang/pubchem_mcp_server.git
    cd pubchem_mcp_server
    pip install .
    
  3. Tilføj MCP Server: Opdater Cursors konfigurationsfil:
    {
      "mcpServers": {
        "pubchem": {
          "command": "uvx",
          "args": ["pubchem_mcp_server"]
        }
      }
    }
    
  4. Genstart Cursor.
  5. Test: Søg efter en kendt forbindelse.

Cline

  1. Forudsætninger: Installer Python 3.10 og afhængigheder.
  2. Klon og installer:
    git clone https://github.com/sssjiang/pubchem_mcp_server.git
    cd pubchem_mcp_server
    pip install .
    
  3. Rediger konfiguration: Tilføj følgende til din servers_config.json:
    {
      "mcpServers": {
        "pubchem": {
          "command": "uvx",
          "args": ["pubchem_mcp_server"]
        }
      }
    }
    
  4. Genstart Cline.
  5. Bekræft opsætning: Bekræft ved at køre en prøveforespørgsel.

Sikring af API-nøgler

Der kræves ingen API-nøgler til PubChem API-adgang i den nuværende opsætning. Hvis nødvendigt, kan miljøvariabler sættes således:

{
  "env": {
    "PUBCHEM_API_KEY": "your_api_key"
  },
  "inputs": {}
}

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow, skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "pubchem": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “pubchem” til det faktiske navn på din MCP-server og erstat URL’en med din egen MCP-server-URL.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OversigtGrundlæggende kemisk info fra PubChem
Liste over PromptsIngen promptskabeloner fundet
Liste over RessourcerIkke specificeret
Liste over VærktøjerIkke specificeret
Sikring af API-nøglerIkke krævet for PubChem
Sampling Support (mindre vigtigt i evaluering)Ikke specificeret

Baseret på ovenstående er Pubchem MCP Server meget fokuseret på et specifikt domæne (kemisk/lægemiddelinformation), er nem at installere og integreres med MCP-klienter, men mangler dokumentation om prompts, ressourcer eller avancerede funktioner som sampling eller roots.

Vores vurdering

Denne MCP-server er ligetil og funktionel til det tiltænkte formål, men mangler bredere MCP-funktioner og dokumentation, der ville gøre den mere alsidig for avancerede brugere. Bedømmelse: 3/10.

MCP Score

Har en LICENSE⛔ (ingen fundet)
Har mindst ét værktøj
Antal forks2
Antal stjerner4

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er Pubchem MCP Server?

Pubchem MCP Server gør det muligt for AI-agenter og arbejdsgange at hente struktureret kemisk og lægemiddelinformation—såsom molekylære egenskaber, synonymer og identifikatorer—direkte fra PubChem-databasen uden manuelle API-kald.

Hvilke anvendelser understøtter denne server?

Den understøtter automatiseret hentning af kemisk data, opslagsværktøj for lægemiddelinformation, integration i bioinformatikpipeline, uddannelsesværktøjer og API-drevne apps, der kræver opdateret kemisk information.

Skal jeg bruge en API-nøgle til PubChem?

Nej. PubChem API'et er offentligt og kræver ikke API-nøgler for grundlæggende brug via denne MCP-server.

Hvordan opsætter og integrerer jeg denne MCP-server?

Klon serverens repository, installer afhængigheder, og konfigurer din MCP-kompatible klient (såsom Windsurf, Claude, Cursor eller Cline) til at starte Pubchem MCP-serveren. Se konfigurationsvejledningen for din klient ovenfor.

Kan jeg bruge denne server i FlowHunt-flows?

Ja! Tilføj MCP-komponenten til dit FlowHunt-flow, og konfigurer den med Pubchem MCP-serverens URL. Dine AI-agenter kan derefter tilgå kemisk data som et værktøj i flows.

Hvad er begrænsningerne?

Denne MCP-server fokuserer på kerne kemisk/lægemiddeldataviden og inkluderer ikke avancerede funktioner såsom sampling, promptskabeloner eller integration af flere værktøjer. Der findes ingen eksplicit licens i repositoryet.

Integrer Pubchem MCP Server med FlowHunt

Giv dine AI-flows et boost med automatiseret kemisk data fra PubChem. Prøv Pubchem MCP Server med FlowHunt i dag og styrk dine forsknings-, uddannelses- eller produktionsprocesser.

Lær mere

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...

3 min læsning
AI Integration +4
Dumpling AI MCP Server
Dumpling AI MCP Server

Dumpling AI MCP Server

Dumpling AI MCP Server til FlowHunt gør det muligt for AI-assistenter at forbinde sig til en bred vifte af eksterne datakilder, API'er og udviklerværktøjer. Det...

4 min læsning
AI MCP Server +4
Pinecone MCP Server-integration
Pinecone MCP Server-integration

Pinecone MCP Server-integration

Integrer FlowHunt med Pinecone vektordatabaser ved hjælp af Pinecone MCP Serveren. Muliggør semantisk søgning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) og effektiv ...

4 min læsning
AI MCP Server +4