All tools utilized within MolClaw skills connect via the MCP protocol. This skill is the unified guide for connecting to the deployed MCP server before invoking tools.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
القائمة
جمع SkillsMP عدد ٦٣ من skills من InternScience/MolClaw. افتح أي skill لمراجعة مصدره وتفاصيله.
عرض ٤٠ من أصل ٦٣ skills مجمعة.
All tools utilized within MolClaw skills connect via the MCP protocol. This skill is the unified guide for connecting to the deployed MCP server before invoking tools.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Formats extracted execution patterns into standard MolClaw skill documents. Accepts structured input from the Skill Crystallization Meta-Workflow (L2-12) and outputs a properly formatted L1 or L2 skill document conforming to MolClaw conventions. This skill…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Predict the ADMET (absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity) properties of the input molecules.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Predict binding affinity between target protein sequence and small molecule SMILES using Boltz-2.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Retrieve SMILES strings by compound name using PubChem with an NCI resolver fallback.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Generate new molecules de novo.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
End-to-end docking-score ranking using EquiScore for candidate molecules against a target protein.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Repair and clean PDB or mmCIF structures with PDBFixer, returning a repaired PDB path and topology counts.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Run GoCa coarse-grained protein MD pipeline and collect key simulation artifacts from a unified run directory.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Run HDOCKlite docking for protein complexes and return run directories with ranked models.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
**PRIMARY tool for all single-structure interaction analysis.** MCP-exposed protein–ligand / peptide / protein–protein interaction analysis and Schrödinger-style multi-dimensional visualization. Pure Python/NumPy engine covering 9 interaction types with 2D…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Generate new molecules sampling from the input two warhead fragments.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Calculate both Tanimoto similarities and the count of shared structural fragments between a target molecule and a list of candidate molecules via Morgan fingerprints.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Generate new molecules sampling from the input molecule.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Runs OpenAWSEM simulations and extracts representative trajectory frames for downstream ensemble analysis.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Repair a protein PDB or mmCIF structure with PDBFixer and write a repaired PDB.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Generate new peptide molecules sampling from the input peptide sequence.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Execution-ready protein-ligand MM/GB(PB)SA workflow with explicit MCP handoffs and optional analysis.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Run OpenMM protein MD and extract evenly spaced trajectory frames for downstream structural analysis.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Execution-ready protein-protein MM/GB(PB)SA workflow with MCP-exposed tool names, strict file validation, and failure guards.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Search the target protein sequence information from the input gene name or uniprot id.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Retrieve and download a protein structure file (.pdb or .cif) using a gene name, UniProt ID, or PDB ID.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Perform molecular docking using QuickVina2-GPU between target protein structure and small molecules.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Generate new molecules sampling from the input scaffold.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Run BioEmu sequence sampling and extract ensemble structures for downstream conformation analysis.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Render a molecule from a SMILES string or a server-side molecular structure file with the MolClaw MCP tool `visualize_molecule`.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Render a server-side PDB protein structure as a PNG with the MolClaw MCP tool `visualize_protein`.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Predict protein structures with Chai-1 from sequence or FASTA input and return model scoring summaries.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Chroma toolkit skill covering chroma_monomer for single-chain generation, chroma_complex for multi-chain assembly generation, and chroma_symmetry for symmetry-constrained protein design.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
[CURRENTLY UNAVAILABLE] DiffDock protein-ligand docking. This tool is not deployed on the current MCP server. Use molclaw-quickvina-docking or molclaw-karmadock-tool as alternatives.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Calculate disease reversal scores for the provided molecules relative to a specific disease.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
High-level large-scale virtual screening workflow (10+ ligands) combining property filtering, QuickVina docking, EquiScore rescoring, and consensus ranking for target prioritization.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Compute the drug-likeness metrics (QED score and Number of violations of Lipinski's Rule of Five) of the input candidate molecules (SMILES format).
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Unified EquiScore skill for pocket extraction, pocket scoring, and end-to-end docking-to-score pipeline execution.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Use ESMFold model to predict 3D structure of the input protein sequence.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Design linear or cyclic peptide binders from receptor FASTA sequences using EvoBind2 with structured result outputs.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Extract protein sequence of each chain from the protein structure file (pdb format).
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Implement data transmission between the local computer and the MCP Server using Base64 encoding
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
FoldX protein stability and mutation analysis tool. Supports 8 modes: structure repair (RepairPDB), stability calculation (Stability), mutation ΔΔG (BuildModel), complex interface energy (AnalyseComplex), alanine scanning (AlaScan), position scanning…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Use fpocket to detect binding pockets and output their detailed properties for the input protein. This offers a more concise approach to pocket identification.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية