查询14个以上生物医学数据库，用于药物再利用、靶点发现、临床试验和文献研究。通过统一的MCP端点访问ChEMBL、PubMed、ClinicalTrials.gov、OpenTargets、OpenFDA、OMIM、Reactome、KEGG、UniProt等数据库。适用于研究疾病靶点、查找已批准或在研药物、检索临床证据、发现遗传关联或分析化合物生物活性数据。

访问ZINC（2.3亿多种可购买化合物）。通过ZINC ID/SMILES搜索、相似性搜索、可用于对接的三维结构、类似物发现，进行虚拟筛选和药物发现。

用于分子和蛋白质的PyTorch原生图神经网络。适用于构建自定义GNN架构以进行药物发现、蛋白质建模或知识图谱推理，特别适合自定义模型开发、蛋白质性质预测和逆合成分析。如需预训练模型和多种特征化工具，请使用DeepChem；如需基准数据集，请使用PyTDC。

治疗数据commons：AI就绪的药物发现数据集（ADME、毒性、DTI）、基准测试、骨架拆分、分子预测模型，用于治疗学机器学习和药理预测。

访问 RCSB PDB 获取三维蛋白质/核酸结构。通过文本、序列或结构进行搜索，下载坐标（PDB/mmCIF），检索元数据，用于结构生物学和药物发现。

查询Open Targets平台，以获取靶标-疾病关联、药物靶标发现、可成药性/安全性数据、遗传学/组学证据、已知药物，用于治疗靶标识别。

访问并分析DrugBank数据库中的全面药物信息，包括药物性质、相互作用、靶点、通路、化学结构和药理数据。当处理药物数据、药物发现研究、药理学研究、药物-药物相互作用分析、靶点鉴定、化学相似性搜索、ADMET预测，或任何需要从DrugBank获取详细药物及药物靶点信息的任务时，应使用此功能。

基于RDKit的Python风格封装，提供简化接口和合理的默认设置，适用于标准药物发现流程，包括SMILES解析、标准化、描述符、指纹、聚类、3D构象和并行处理。返回原生的rdkit.Chem.Mol对象。如需高级控制或自定义参数，请直接使用RDKit。

查询ChEMBL生物活性分子和药物发现数据。通过结构/性质搜索化合物，获取生物活性数据（IC50、Ki），寻找抑制剂，进行药物化学的构效关系研究。