유기화학 구조 MCP 서버 🧪

AI 어시스턴트(ChatGPT, Gemini, Claude, Cursor, MCP Inspector)가 네이티브 MCP 이미지 콘텐츠를 사용하여 AI 대화 내에서 정확한 2D 유기화학 구조, 반응, 메커니즘, 공명 기여자, 입체화학을 결정론적으로 렌더링, 해석, 표시할 수 있도록 설계된 프로덕션 품질의 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다.

주요 기능

• 대화 내 직접 2D 묘사: 네이티브 MCP 이미지 콘텐츠 항목(image/png base64)을 반환하여 호환되는 AI 클라이언트가 외부 이미지 호스트나 확산 모델 없이 구조를 직접 렌더링합니다.

• 결정론적 화학 렌더링: RDKit과 Cairo 기반으로 CPK 표준 색상과 명확한 골격 결합을 갖춘 출판 품질의 교과서 수준 묘사를 제공합니다.

• 다중 계층 해석:

  1. 큐레이션된 JEE 프리셋: Class 11/12 JEE Main 및 Advanced 화합물과 시약 200여 개가 로컬에 로드되어 즉각적인(<10ms) 응답을 제공합니다.

  2. SQLite 영구 캐시: 해석된 화합물과 사전 렌더링된 묘사를 자동으로 캐시합니다.

  3. PubChem PUG REST API: 수천 개의 알려진 유기 분자에 대한 폴백 조회를 제공합니다.

  4. 모호성 엔진: 이성질체를 추측하지 않습니다. 모호한 이름(예: cresol, butanol, xylene)을 표시하고 명확화를 요청합니다.

• 7가지 MCP 도구:

  • show_structure: 화학식, MW, SMILES, 소스 메타데이터가 포함된 시각적 2D 묘사.

  • resolve_compound: 구조화된 JSON 형식의 완전한 분자 메타데이터.

  • show_reaction: 조건과 화살표가 포함된 출판 품질의 정렬된 반응식.

  • show_mechanism: 중간체 패널, 형식 전하, 곡선 화살표가 포함된 다단계 메커니즘 (SN1, SN2, EAS, Alkene Hydration, Aldol).

  • compare_structures: 나란히 비교하는 분자 비교 그리드.

  • show_resonance: $\leftrightarrow$ 화살표와 함께 대괄호로 묶인 공명 정준 기여자.

  • show_stereochemistry: R/S 및 E/Z 주석이 포함된 명시적 3D 쐐기-점선 투영.

• 이중 전송 방식:

  • Streamable HTTP: 원격 AI 연결을 위한 최신 /mcp 엔드포인트.

  • Stdio: 로컬 AI 도구 및 MCP Inspector CLI를 위한 표준 입출력 전송.

• 테스트 및 관리 웹 스튜디오: React + Vite + Tailwind CSS로 구축되어 라이브 테스트, MCP 호출 검사, 프리셋 탐색, 서버 상태 모니터링을 지원합니다.

Related MCP server: chemdraw-mcp

빠른 시작

1. 사전 요구 사항

• Node.js: v18+ (Node.js v24에서 테스트됨)

• Python: v3.10+ (.venv와 함께 Python 3.12에서 테스트됨)

2. 설치

# Clone or open the repository directory
cd chem

# Install Node.js dependencies
npm install

# Setup Python virtual environment and chemistry dependencies
py -3.12 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python -m pip install rdkit pillow fastapi uvicorn pydantic requests pytest

3. 빌드 및 실행

# Build the TypeScript backend & React frontend
npm run build
cd web && npm run build && cd ..

# Start the unified MCP server & Web Studio (starts Node and Python engine automatically)
npm run dev
# Or for production:
npm start

• MCP Streamable HTTP 엔드포인트: http://localhost:3000/mcp

• 웹 테스트 및 관리 스튜디오: http://localhost:3000/

• 헬스체크: http://localhost:3000/health

AI 클라이언트 연결

1. Claude Desktop (stdio)

claude_desktop_config.json에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "organic-chemistry": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tsx", "C:/Users/TANMAY GARG/Desktop/chem/src/mcp/transports/stdioTransport.ts"]
    }
  }
}

2. MCP Inspector

7가지 도구를 모두 대화형으로 검사하고 테스트하려면:

npx @modelcontextprotocol/inspector npx tsx src/mcp/transports/stdioTransport.ts

또는 Streamable HTTP를 통해 http://localhost:3000/mcp에 연결하세요.

3. ChatGPT 및 원격 AI 클라이언트

서버를 HTTPS가 활성화된 도메인(예: https://your-mcp-domain.com/mcp)에 배포하고 Custom Action 또는 MCP Connector로 구성하세요.

테스트 실행

# Run Node.js unit and integration tests (Vitest)
npm test

# Run Python RDKit engine tests (pytest)
npm run test:python

라이선스

MIT