An astronaut overseeing a futuristic data hub
PDFをダウンロードMarkdown版

Protein-Ligand Docking ScoreをAIに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。ドッキングポーズから熱力学的安定性と相互作用を精密に評価します。

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。

すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。

Kill Switch02

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。

ユーザーごとのFinOps03

驚きではなく、一時停止する支出制限。

各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。

3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。

厳選セット · 4機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 01

01-04

このセットには4機能あります。

Protein-Ligand Docking Scoreで使える4機能の一部です。

  1. 01

    ポーズの比較

    複数のドッキング構成を比較し、最も安定した結合モードを特定します。

  2. 02

    結合エネルギーの算出

    特定のドッキングポーズにおける推定総結合親和性を算出します。

  3. 03

    結合部位の特定

    リガンドに近接している特定のタンパク質残基をマッピングします。

  4. 04

    相互作用の解析

    リガンドとタンパク質の間で形成される化学結合の種類を特定し、分類します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Lead Optimization

Compare different ligand modifications to see which one produces the most stable binding energy.

02

Binding Site Characterization

Identify the specific residues that form salt bridges or hydrogen bonds with a new drug candidate.

03

Docking Pose Validation

Rank a set of generated docking poses to determine the most likely binding mode.

04

Interaction Profiling

Quickly get a list of all residues in the immediate vicinity of a ligand.

1つのConnector、すべてのAI

Protein-Ligand Docking Scoreは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。

これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Protein-Ligand Docking Scoreを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均875ms。本番環境で高速。

Protein-Ligand Docking Scoreは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大1051ms
10月3日今日
最速日
787ms
最遅日
1051ms
14日間の傾向
改善傾向-7%

クライアントを接続

1つのURL。すべてのクライアント。

Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。4個の機能がすぐに使えます。

プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません

vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Protein-Ligand Docking Score のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。

このトークンは Protein-Ligand Docking Score のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。

Protein-Ligand Docking Score Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_ciuUzOG1Qnl6b5M4bg8GJvku5vmnaipFWSX2VIUv/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Protein-Ligand Docking Score capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "protein-ligand-docking-score-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_ciuUzOG1Qnl6b5M4bg8GJvku5vmnaipFWSX2VIUv/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法

Claude向けのガイド付きセットアップ？ Protein-Ligand Docking ScoreをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

Protein-Ligand Docking Scoreユーザーが任せたい仕事のために。

創薬研究や計算化学に従事する専門家向けのMCPです。分子レベルでの相互作用解析を迅速化します。

  • 01

    創薬研究者

    リード化合物の最適化や結合親和性の予測に利用します。

  • 02

    計算化学者

    ドッキングシミュレーションの結果解析や熱力学的データの取得に使用します。

  • 03

    構造生物学者

    タンパク質とリガンドの相互作用部位や残基の特定に活用します。

FAQ

Protein-Ligand Docking Scoreユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What can this MCP do with docking poses?

    It evaluates binding affinity, identifies chemical bonds, maps contact residues, and ranks different docking configurations.

  • 02

    Does it account for solvation in energy calculations?

    Yes, the get_binding_energy capability includes solvation and entropy effects in its total affinity calculation.

  • 03

    Which AI clients can I use with this MCP?

    You can use any MCP-compatible client, such as Claude, Cursor, Windsurf, or VS Code.

  • 04

    How does it identify chemical bonds?

    The analyze_interactions capability identifies and categorizes specific bonds like hydrogen bonds and salt bridges.

  • 05

    Can I use this to find the best binding mode?

    Yes, the compare_poses capability is designed to rank multiple configurations to find the most stable mode.

  • 06

    How do I calculate the total binding affinity?

    You can use the get_binding_energy capability by providing a valid poseId. You can also optionally include solvation and entropy effects in the calculation.

  • 07

    Can I see which amino acids are interacting with my ligand?

    Yes, the identify_binding_site capability maps the specific protein residues in immediate proximity to the ligand based on a distance threshold.

  • 08

    How can I find the most stable docking configuration?

    Use the compare_poses capability with a list of poseIds to rank multiple configurations and identify the best binding mode.

さがす

Chemistryの他のコネクタ

おすすめ

『Protein-Ligand Docking Score』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続