Which integrations are available for this server?

Uses OpenAI's GPT models through the LiteLLM interface to power AI-driven molecular description generation and molecule generation from text descriptions. Provides 19 chemistry tools for molecular calculations, conversions, and analysis including molecular weight calculation, SMILES/IUPAC conversions, functional group identification, molecule visualization, and AI-powered molecular captioning and generation.

How do I use ChemMCP?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@ChemMCP calculate the molecular weight of aspirin" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

ChemMCP - 化学分子计算平台

ChemMCP是一个基于模型上下文协议(MCP)的化学分子计算工具集合，提供19个专业的化学分子处理工具。

🚀 快速开始

环境要求

Python 3.11+ (推荐Python 3.11或3.12)
Conda 环境管理器

安装步骤

创建conda环境：

conda create -n chemmcp python=3.11 conda activate chemmcp

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

安装ChemMCP：

pip install -e .

安装选项

ChemMCP提供灵活的安装选项，您可以根据需要选择：

选项1: 基础安装（推荐）

# 安装核心依赖，支持17个工具 pip install -r requirements.txt

支持的工具: 除MoleculeCaptioner和MoleculeGenerator外的所有工具

选项2: 完整安装（包含AI工具）

# 方式A: 使用可选依赖组 pip install -e ".[ai]" # 方式B: 手动安装AI依赖 pip install -r requirements.txt pip install transformers>=4.20.0 torch>=1.9.0

支持的工具: 全部19个工具，包括AI驱动的分子描述和生成功能

选项3: 开发环境

# 安装所有依赖和开发工具 pip install -e ".[all,dev]"

配置环境变量

根据使用的工具设置相应的API密钥：

# 网络搜索工具所需（必需） export TAVILY_API_KEY="your_tavily_api_key" # LLM工具所需（必需） export LLM_MODEL_NAME="openai/gpt-4o" export OPENAI_API_KEY="your_openai_api_key" # ChemSpace工具所需（可选，仅在PubChem查找失败时作为后备） export CHEMSPACE_API_KEY="your_chemspace_api_key"

🔧 工具列表

1. WebSearch - 网络搜索

功能: 执行网络搜索以获取化学相关信息输入: 搜索查询字符串输出: 搜索结果和相关链接

2. MoleculeWeight - 分子量计算

功能: 计算分子的分子量输入: SMILES分子结构字符串输出: 分子量数值

3. MoleculeAtomCount - 原子计数

功能: 统计分子中各种原子的数量输入: SMILES分子结构字符串输出: 各原子类型的数量统计

4. MoleculeSimilarity - 分子相似性

功能: 计算两个分子的Tanimoto相似度输入: 两个SMILES分子结构字符串输出: 相似度分数（0-1）

5. FunctionalGroups - 官能团识别

功能: 识别分子中存在的官能团输入: SMILES分子结构字符串输出: 检测到的官能团列表

6. SmilesCanonicalization - SMILES标准化

功能: 将SMILES字符串转换为标准化形式输入: SMILES分子结构字符串输出: 标准化的SMILES字符串

7. Iupac2Smiles - IUPAC名称转SMILES

功能: 将IUPAC化学名称转换为SMILES格式输入: IUPAC化学名称输出: 对应的SMILES字符串

8. Smiles2Iupac - SMILES转IUPAC名称

功能: 将SMILES格式转换为IUPAC化学名称输入: SMILES分子结构字符串输出: 对应的IUPAC化学名称

9. Smiles2Formula - SMILES转分子式

功能: 将SMILES格式转换为分子式输入: SMILES分子结构字符串输出: 分子式（如C2H6O）

10. Name2Smiles - 通用名称转SMILES

功能: 将化学物质的通用名称转换为SMILES格式输入: 化学物质名称输出: 对应的SMILES字符串

11. Selfies2Smiles - SELFIES转SMILES

功能: 将SELFIES格式转换为SMILES格式输入: SELFIES字符串输出: 对应的SMILES字符串

12. Smiles2Selfies - SMILES转SELFIES

功能: 将SMILES格式转换为SELFIES格式输入: SMILES分子结构字符串输出: 对应的SELFIES字符串

13. Smiles2Cas - SMILES转CAS号

功能: 将SMILES格式转换为CAS登记号输入: SMILES分子结构字符串输出: 对应的CAS登记号

14. MoleculeSmilesCheck - SMILES验证

功能: 验证SMILES字符串的语法正确性输入: SMILES分子结构字符串输出: 验证结果（有效/无效）

15. ReactionSmilesCheck - 反应SMILES验证

功能: 验证反应SMILES字符串的语法正确性输入: 反应SMILES字符串输出: 验证结果（有效/无效）

16. MoleculeVisualizer - 分子可视化

功能: 生成分子的2D结构图输入: SMILES分子结构字符串输出: 分子结构图像

17. MoleculeCaptioner - 分子描述生成

功能: 使用AI生成分子的文字描述输入: SMILES分子结构字符串输出: 分子的详细文字描述

18. MoleculeGenerator - 分子生成

功能: 使用AI根据描述生成分子结构输入: 分子描述文本输出: 对应的SMILES分子结构

19. MoleculeModifier - 分子修饰

功能: 对分子进行化学修饰和衍生化输入: SMILES分子结构字符串输出: 修饰后的分子结构选项

📖 使用示例

# 启动MCP服务器，使用特定工具 python -m chemmcp --tools WebSearch MoleculeWeight MoleculeAtomCount # 或使用所有工具 python -m chemmcp --tools WebSearch MoleculeWeight MoleculeAtomCount MoleculeSimilarity FunctionalGroups SmilesCanonicalization Iupac2Smiles Smiles2Iupac Smiles2Formula Name2Smiles Selfies2Smiles Smiles2Selfies Smiles2Cas MoleculeSmilesCheck ReactionSmilesCheck MoleculeVisualizer MoleculeCaptioner MoleculeGenerator MoleculeModifier

🔧 MCP配置

在您的MCP客户端配置文件中添加以下配置：

{ "mcpServers": { "ChemMCP": { "command": "/opt/miniconda3/envs/chemmcp/bin/python", // 如何找到路径: conda activate chemmcp && which python "args": [ "-m", "chemmcp", "--tools", "WebSearch", "MoleculeWeight", "MoleculeAtomCount", "MoleculeSimilarity", "FunctionalGroups", "SmilesCanonicalization", "Iupac2Smiles", "Smiles2Iupac", "Smiles2Formula", "Name2Smiles", "Selfies2Smiles", "Smiles2Selfies", "Smiles2Cas", "MoleculeSmilesCheck", "ReactionSmilesCheck", "MoleculeVisualizer", "MoleculeCaptioner", "MoleculeGenerator", "MoleculeModifier" ], "toolCallTimeoutMillis": 300000, "env": { "TAVILY_API_KEY": "your_tavily_api_key_here", "LLM_MODEL_NAME": "openai/gpt-4o", "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key_here", "CHEMSPACE_API_KEY": "your_chemspace_api_key_here", // 可选：仅在需要额外数据库查找时使用 "PATH": "/opt/miniconda3/envs/chemmcp/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin" // 如何找到路径: conda activate chemmcp && echo $PATH } } } }

注意:

如何找到正确的Python路径:
# 激活您的conda环境 conda activate chemmcp # 查看Python路径 which python # 复制输出的路径并替换上面配置中的路径
请将API密钥替换为您的实际密钥
CHEMSPACE_API_KEY是可选的：只有Iupac2Smiles工具在PubChem查找失败时才会使用ChemSpace作为后备数据库
确保您的Python环境版本为3.11或更高版本

🛠️ 依赖项

RDKit: 分子处理和计算的核心库
PubChemPy: PubChem数据库接口
SELFIES: 分子的自引用嵌入式字符串表示
rdchiral: 手性分子处理
synspace: 分子空间探索和修饰
tavily-python: 网络搜索API
litellm: 统一的LLM API接口
requests: HTTP请求库

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。详见LICENSE文件。

注意: 使用某些工具需要相应的API密钥。请确保在使用前正确设置环境变量。

ChemMCP