Tamarind Bio 분자설계 클라우드

무엇을 해주나

Tamarind Bio는 단백질 구조 예측(AlphaFold, Boltz-2, Chai-1, ESMFold), 단백질·바인더·de novo 설계(RFdiffusion, ProteinMPNN, BoltzGen, BindCraft), 항체/나노바디 설계 및 개발성 평가, 단백질-리간드 도킹(DiffDock, AutoDock Vina), 결합 친화도 예측, MSA 생성, 분자동역학 등 수백 개 오픈소스 도구를 관리형 GPU에서 실행하는 클라우드 플랫폼입니다.

이 스킬은 Claude가 그 플랫폼을 정확하게 다루도록 다음을 가르칩니다.

• x-api-key 헤더 인증과 TAMARIND_API_KEY 환경변수 사용 규칙(키 하드코딩 금지)
• 표준 작업 흐름: 도구 탐색 → 스키마 조회 → validateJob 검증 → 제출 → 폴링 → 결과 다운로드
• REST(/tools, /submit-job, /submit-batch, /jobs, /result, /upload)와 MCP 서버(mcp.tamarind.bio/mcp) 두 가지 접근 방식 비교
• 문서에 잘 안 나오는 함정들: /jobs?jobName=은 래퍼 없는 단일 row 반환, /result는 presigned URL 2단계 다운로드, 배치는 batchStatus로 폴링, 파일 파라미터에 일반 문자열을 주면 "인라인 파일 내용"으로 처리됨 등
• 작업 체이닝(설계 → 폴딩 → 스코어링)과 최대 100건 배치 제출, 예산(weightedHoursBudget) 관리

이런 분께 추천

• 로컬 GPU 없이 AlphaFold/Boltz 같은 구조 예측을 돌려야 하는 연구자·대학원생
• 바인더, 항체, 나노바디를 설계하고 검증 파이프라인을 자동화하려는 바이오텍 팀
• 수십~수백 개 서열을 한 번에 스크리닝하고 결과를 스크립트로 수집하려는 계산생물학 개발자
• Claude를 통해 실험 설계와 잡 제출을 대화형으로 처리하고 싶은 분

활용 예시

1. "이 서열을 AlphaFold로 폴딩해줘" → Claude가 /tools에서 스키마를 확인하고 submit-job으로 제출, 30초 간격 폴링 후 결과 zip을 내려받아 pLDDT/pTM 점수를 요약합니다.
2. "EGFR 타깃 바인더 후보 50개를 ProteinMPNN으로 설계하고 전부 폴딩 검증해줘" → 설계 잡 실행 후 MCP submitBatch(fromJob=...)로 생성 서열을 일괄 폴딩하고, 배치 부모의 batchStatus를 폴링해 집계 결과를 받아옵니다.
3. "업로드한 GLP1R_ECD.pdb에 이 SDF 리간드를 도킹해줘" → 파일을 presigned URL로 업로드한 뒤 bare filename으로 참조해 DiffDock 또는 AutoDock Vina 잡을 제출하고, 실패 시 getJobLogs로 원인을 확인합니다.

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/tamarind 폴더를 내 ~/.claude/skills/tamarind/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.