An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Protein Secondary Structure Predicto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。アミノ酸配列から精密な構造予測を実現します

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

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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 Structure Predictorで使える4機能の一部です。

  1. 01

    アミノ酸の傾向値取得

    二次構造予測に使用される、各アミノ酸固有の傾向値を取得します。

  2. 02

    Chou Fasman法による構造予測

    Chou-Fasmanの統計的傾向法を用いて、タンパク質配列の二次構造を予測します。

  3. 03

    GOR法による構造予測

    情報理論に基づくGORアプローチを用いて二次構造を予測します。ウィンドウ計算のため、一定以上の配列長が必要です。

  4. 04

    予測手法の比較分析

    単一の配列に対して、Chou-Fasman法とGOR法の予測結果を比較し、その差異を確認します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Sequence Analysis

You provide a primary amino acid sequence to get a breakdown of alpha-helices and beta-sheets.

02

Model Validation

You use the comparison capability to see if Chou-Fasman or GOR provides a more consistent result for a specific sequence.

03

Data Preparation

You retrieve amino acid propensity values to inform other structural modeling tasks.

04

Structural Bias Detection

You identify how different mathematical approaches influence the predicted coil or sheet percentages.

1つのConnector、すべてのAI

Protein Structure Predictor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 Structure Predictor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881ms。本番環境で高速。

Protein Structure Predictor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1087ms
10月5日今日
最速日
712ms
最遅日
1087ms
14日間の傾向
遅延傾向+16%

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 Structure Predictor 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 Structure Predictor 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 Structure Predictor 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_ikmfZm8xYgozQnq0BgBnevedFolkZQC9ZWtLxBQb/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 Structure Predictor capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "protein-secondary-structure-predictor-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_ikmfZm8xYgozQnq0BgBnevedFolkZQC9ZWtLxBQb/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 Structure PredictorをClaudeや他のAIに設定する

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対象ユーザー

Protein Structure Predictorユーザーが任せたい仕事のために。

バイオインフォマティクスや構造生物学の研究に従事する専門家向けのツールです。アミノ酸配列からタンパク質の立体構造を推定するプロセスを効率化します。

  • 01

    構造生物学者

    タンパク質の立体構造解析や、配列から構造を予測する研究に活用できます。

  • 02

    バイオインフォマティクス研究者

    統計的手法や情報理論を用いた計算アルゴリズムによる構造解析に利用可能です。

  • 03

    創薬研究者

    標的タンパク質の構造特性を理解するための初期解析ツールとして役立ちます。

FAQ

Protein Structure Predictorユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What methods does this MCP use for prediction?

    It uses the Chou-Fasman statistical propensity method and the GOR information theory approach.

  • 02

    Can I compare two different prediction models?

    Yes, you can use the compare_prediction_methods capability to see the differences between Chou-Fasman and GOR for a single sequence.

  • 03

    Does the GOR method have any requirements?

    Yes, the GOR method requires a minimum sequence length to perform window calculations.

  • 04

    What kind of structural data can I get?

    You can get the distribution of alpha-helices, beta-sheets, and coils for a given sequence.

  • 05

    How do I use this with Claude or Cursor?

    You connect your client to Vinkius once, and the capabilities become available as functions your agent can call.

  • 06

    What methods are used for prediction?

    The server implements the Chou-Fasman statistical propensity method and the GOR (Garnier-Osguthorpe-Robson) information theory approach.

  • 07

    How can I compare different prediction results?

    You can use the compare_prediction_methods capability to run both Chou-Fasman and GOR algorithms on the same sequence and see the differences in helix and sheet percentages.

  • 08

    What input format is required?

    The capabilities require a string representing the primary amino acid sequence using standard single-letter codes (e.g., 'MVLSA').

さがす

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