Serveur MCP Pubchem

Que fait le serveur MCP « Pubchem » ?

Le serveur Pubchem MCP (Model Context Protocol) agit comme un pont entre les assistants IA et l’API PubChem, permettant l’extraction transparente d’informations chimiques de base sur les médicaments. En s’intégrant à ce serveur, les systèmes IA peuvent automatiquement récupérer des détails moléculaires, des synonymes, des identifiants et des métadonnées associées pour les composés chimiques directement depuis PubChem. Cette capacité améliore les workflows de développement dans des domaines tels que la découverte de médicaments, la bioinformatique et l’informatique chimique en automatisant la récupération des données, en réduisant les recherches manuelles et en permettant des interactions avancées pilotées par les données dans les environnements IA. Le serveur est conçu pour une intégration facile et peut être utilisé sur différentes plateformes et outils prenant en charge le standard MCP.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt spécifique n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est listée dans le dépôt.

Liste des outils

Aucun outil explicite n’est détaillé dans le server.py du dépôt ou dans la documentation visible.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Récupération automatisée de données chimiques : Obtenez instantanément les propriétés chimiques, identifiants et données structurelles de tout médicament ou composé, accélérant la recherche et le développement.
• Recherche d’informations sur les médicaments : Fournissez aux utilisateurs ou chercheurs des détails complets sur les médicaments connus, y compris synonymes, formule moléculaire et liens vers les entrées PubChem.
• Intégration dans des pipelines bioinformatiques : Permettez aux pipelines pilotés par IA d’enrichir leur contexte de données avec des informations chimiques de référence pour des tâches comme le repositionnement de médicaments ou l’analyse d’interactions.
• Support pour des outils éducatifs : Permettez aux plateformes éducatives d’offrir des informations chimiques riches et en temps réel pour l’enseignement et les démonstrations.
• Applications pilotées par API : Support back-end pour des applications web ou mobiles nécessitant des données chimiques à jour, sans gestion manuelle de l’API.

Comment l’installer

Windsurf

1. Pré-requis : Assurez-vous que Python 3.10 et les dépendances (python-dotenv, requests, mcp, uvicorn) sont installés.
2. Cloner et installer :

   git clone https://github.com/sssjiang/pubchem_mcp_server.git
   cd pubchem_mcp_server
   pip install .
   

3. Modifier la configuration : Ouvrez la configuration Windsurf et ajoutez le serveur MCP Pubchem :

   {
     "mcpServers": {
       "pubchem": {
         "command": "uvx",
         "args": ["pubchem_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Sauvegarder et redémarrer : Sauvegardez vos modifications et redémarrez Windsurf.
5. Vérifier : Testez en interrogeant un médicament connu.

Claude

1. Pré-requis : Installez Python 3.10 et les paquets nécessaires.
2. Cloner et installer :

   git clone https://github.com/sssjiang/pubchem_mcp_server.git
   cd pubchem_mcp_server
   pip install .
   

3. Configurer Claude : Ajoutez à votre servers_config.json de Claude Desktop :

   {
     "mcpServers": {
       "pubchem": {
         "command": "uvx",
         "args": ["pubchem_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Claude.
5. Vérifier : Interrogez un médicament pour confirmer la configuration.

Cursor

1. Pré-requis : Python 3.10 et dépendances installés.
2. Cloner et installer :

   git clone https://github.com/sssjiang/pubchem_mcp_server.git
   cd pubchem_mcp_server
   pip install .
   

3. Ajouter le serveur MCP : Mettez à jour le fichier de configuration de Cursor :

   {
     "mcpServers": {
       "pubchem": {
         "command": "uvx",
         "args": ["pubchem_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Cursor.
5. Tester : Cherchez un composé connu.

Cline

1. Pré-requis : Installez Python 3.10 et les dépendances.
2. Cloner et installer :

   git clone https://github.com/sssjiang/pubchem_mcp_server.git
   cd pubchem_mcp_server
   pip install .
   

3. Modifier la configuration : Ajoutez ce qui suit à votre servers_config.json :

   {
     "mcpServers": {
       "pubchem": {
         "command": "uvx",
         "args": ["pubchem_mcp_server"]
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Cline.
5. Vérifier l’installation : Confirmez en lançant une requête exemple.

Sécurisation des clés API

Aucune clé API n’est requise pour accéder à l’API PubChem dans la configuration actuelle. Si nécessaire, les variables d’environnement peuvent être définies ainsi :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “pubchem” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre serveur MCP.

Aperçu

D’après ce qui précède, le serveur MCP Pubchem est très axé sur un domaine spécifique (infos chimiques/pharmaceutiques), facile à installer et s’intègre avec les clients MCP, mais il manque de documentation sur les prompts, ressources, ou fonctionnalités avancées comme l’échantillonnage ou les roots.

Notre avis

Ce serveur MCP est simple et opérationnel pour son objectif initial, mais il manque de fonctionnalités MCP étendues et de documentation qui le rendraient plus polyvalent pour les utilisateurs avancés. Note : 3/10.

Score MCP