化学物質安全性評価

分野: 化学安全性 | 使用ツール: 4 | サーバー: 4

説明

化学物質の安全性を評価します: PubChem化合物情報、FDA医薬品データ、ADMET予測、およびChEMBLの構造アラート。

使用ツール

• get_general_info_by_compound_name from pubchem-server (streamable-http) - https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/8/Origene-PubChem
• get_warnings_and_cautions_by_drug_name from fda-drug-server (streamable-http) - https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/14/Origene-FDADrug
• pred_molecule_admet from server-3 (streamable-http) - https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/3/DrugSDA-Model
• get_compound_structural_alert from chembl-server (streamable-http) - https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/4/Origene-ChEMBL

ワークフロー

1. PubChem化合物情報を取得
2. FDA警告を取得
3. ADMET毒性を予測
4. ChEMBLから構造アラートを確認

テストケース

入力

{
    "compound_name": "acetaminophen",
    "smiles": "CC(=O)Nc1ccc(O)cc1"
}

期待される手順

1. PubChem化合物情報を取得
2. FDA警告を取得
3. ADMET毒性を予測
4. ChEMBLから構造アラートを確認

使用例

注記: sk-b04409a1-b32b-4511-9aeb-22980abdc05c をご自身のSCP Hub APIキーに置き換えてください。APIキーは SCP Platform から取得できます。

import asyncio
import json
from contextlib import AsyncExitStack
from mcp import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client
from mcp.client.sse import sse_client

SERVERS = {
    "pubchem-server": "https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/8/Origene-PubChem",
    "fda-drug-server": "https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/14/Origene-FDADrug",
    "server-3": "https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/3/DrugSDA-Model",
    "chembl-server": "https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/4/Origene-ChEMBL"
}

async def connect(url, stack):
    transport = streamablehttp_client(url=url, headers={"SCP-HUB-API-KEY": "sk-b04409a1-b32b-4511-9aeb-22980abdc05c"})
    read, write, _ = await stack.enter_async_context(transport)
    ctx = ClientSession(read, write)
    session = await stack.enter_async_context(ctx)
    await session.initialize()
    return session

def parse(result):
    try:
        if hasattr(result, 'content') and result.content:
            c = result.content[0]
            if hasattr(c, 'text'):
                try: return json.loads(c.text)
                except: return c.text
        return str(result)
    except: return str(result)

async def main():
    async with AsyncExitStack() as stack:
        # 必要なサーバーに接続
        sessions = {}
        sessions["pubchem-server"] = await connect("https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/8/Origene-PubChem", stack)
        sessions["fda-drug-server"] = await connect("https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/14/Origene-FDADrug", stack)
        sessions["server-3"] = await connect("https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/3/DrugSDA-Model", stack)
        sessions["chembl-server"] = await connect("https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/4/Origene-ChEMBL", stack)

        # ワークフロー手順を実行
        # ステップ1: PubChem化合物情報を取得
        result_1 = await sessions["pubchem-server"].call_tool("get_general_info_by_compound_name", arguments={})
        data_1 = parse(result_1)
        print(f"ステップ1の結果: {json.dumps(data_1, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}")

        # ステップ2: FDA警告を取得
        result_2 = await sessions["fda-drug-server"].call_tool("get_warnings_and_cautions_by_drug_name", arguments={})
        data_2 = parse(result_2)
        print(f"ステップ2の結果: {json.dumps(data_2, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}")

        # ステップ3: ADMET毒性を予測
        result_3 = await sessions["server-3"].call_tool("pred_molecule_admet", arguments={})
        data_3 = parse(result_3)
        print(f"ステップ3の結果: {json.dumps(data_3, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}")

        # ステップ4: ChEMBLから構造アラートを確認
        result_4 = await sessions["chembl-server"].call_tool("get_compound_structural_alert", arguments={})
        data_4 = parse(result_4)
        print(f"ステップ4の結果: {json.dumps(data_4, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}")

        # クリーンアップ
        print("ワークフローが完了しました!")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())