ChemDraw Compound Smart Drawing MCP Tool
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@ChemDraw Compound Smart Drawing MCP Tooldraw the structure 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.
ChemDraw 化合物智能绘制 MCP 工具
一个集成化的 MCP (Model Context Protocol) 工具,能够从文档中智能识别化合物信息,通过 PubChem 等公开数据库验证和补充化合物数据,利用视觉识别技术解析化合物结构,最终调用本地 ChemDraw 软件绘制化合物结构并输出 ChemDraw 专用格式文件。
✨ 功能特性
文档化合物信息提取 - 支持 Word/PDF/Markdown/TXT 文档,中英文混合识别
PubChem 化合物数据查询 - 获取 SMILES、CAS 号、分子量、分子式等完整数据
视觉结构识别 - 从文档图片中识别化合物结构(基于 Imago 引擎)
ChemDraw COM 接口调用 - 自动化绘制化合物结构,支持 Clean Up 操作
多格式输出 - CDXML、CDX、PNG (300dpi)、SVG
学术规范设置 - Kekulé 苯环格式、20pt 字体、手性中心标记、统一键长角度
Related MCP server: Rowan MCP Server
📋 系统要求
操作系统: Windows 10/11
Python: 3.8+
ChemDraw: 2020/2021/2022(需已注册 COM 对象)
网络: 可访问 PubChem API
🚀 安装
# 克隆仓库
git clone https://github.com/你的用户名/Chemdraw-draw-mcp.git
cd Chemdraw-draw-mcp
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt依赖库
库名 | 用途 |
python-docx | Word 文档解析 |
pdfplumber | PDF 文档解析 |
pubchempy | PubChem API 调用 |
pywin32 | ChemDraw COM 接口 |
requests | HTTP 请求 |
pillow | 图片处理 |
opencv-python | 视觉识别图片预处理 |
pytest | 测试框架 |
📖 使用方法
MCP 工具调用
工具名称: draw_compound
参数说明:
参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
| string | 是 | - | 输入类型: |
| string | 是 | - | 输入值(文档路径/化合物名称/SMILES/图片路径) |
| array | 否 |
| 输出格式列表 |
| string | 否 |
| 苯环格式: |
| number | 否 |
| 字体大小 (pt) |
| boolean | 否 |
| 是否显示手性标记 |
调用示例:
{
"input_type": "name",
"input_value": "Aspirin",
"formats": ["cdxml", "png", "svg"],
"benzene_format": "kekule",
"font_size": 20,
"show_stereo": true
}Python API 调用
from src.mcp_server import draw_compound_handler
# 从化合物名称绘制
result = draw_compound_handler({
"input_type": "name",
"input_value": "Aspirin",
"formats": ["cdxml", "png"]
})
# 从SMILES绘制
result = draw_compound_handler({
"input_type": "smiles",
"input_value": "CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O"
})
# 从文档批量提取并绘制
result = draw_compound_handler({
"input_type": "document",
"input_value": "path/to/compounds.docx"
})📁 项目结构
Chemdraw-draw-mcp/
├── src/
│ ├── parsers/ # 文档化合物信息提取模块
│ │ ├── word_parser.py
│ │ ├── pdf_parser.py
│ │ ├── markdown_parser.py
│ │ └── compound_identifier.py
│ ├── query/ # PubChem 化合物查询模块
│ │ └── pubchem_client.py
│ ├── visual/ # 视觉结构识别模块
│ │ ├── image_preprocessor.py
│ │ ├── structure_recognizer.py
│ │ ├── imago_recognizer.py
│ │ └── fallback_recognizer.py
│ ├── draw/ # ChemDraw COM 接口模块
│ │ └── chemdraw_com.py
│ ├── output/ # 格式输出模块
│ │ └── format_exporter.py
│ ├── specs/ # 学术规范设置模块
│ │ └── academic_specs.py
│ └── mcp_server.py # MCP 服务核心
├── tools/
│ └── draw_compound.json # MCP 工具定义
├── tests/ # 测试文件
├── requirements.txt
└── setup.py🧪 测试
# 运行所有测试
pytest
# 运行特定模块测试
pytest tests/test_parsers.py
pytest tests/test_pubchem.py
pytest tests/test_chemdraw.py
# 运行集成测试
pytest tests/test_integration.py
# 运行性能测试
pytest tests/test_performance.py📊 处理流程
输入 → 解析/查询 → 获取SMILES → ChemDraw绘制 → 学术规范应用 → 格式导出文档输入: 解析 Word/PDF/Markdown → 识别化合物名称
名称输入: 查询 PubChem → 获取 SMILES
SMILES输入: 直接使用
图片输入: 视觉识别 → 获取 SMILES
绘制: 调用 ChemDraw COM → 绘制结构 → Clean Up
规范: Kekulé 格式 → 20pt 字体 → 手性标记
输出: CDXML/CDX/PNG/SVG
🔧 MCP 配置
在 TRAE 或 Codex 中配置 MCP 服务:
{
"mcpServers": {
"chemdraw-draw": {
"command": "python",
"args": ["path/to/Chemdraw-draw-mcp/src/mcp_server.py"],
"env": {}
}
}
}📝 返回数据格式
{
"success": true,
"compounds": [
{
"name": "Aspirin",
"chinese_name": "阿司匹林",
"smiles": "CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O",
"cas": "50-78-2",
"molecular_weight": 180.16,
"formula": "C9H8O4"
}
],
"files": [
"output/compound_1_Aspirin.cdxml",
"output/compound_1_Aspirin.png"
],
"message": "成功绘制 1 个化合物"
}⚠️ 注意事项
确保 ChemDraw 已正确安装并注册 COM 对象
首次使用时 ChemDraw 可能会弹出安全提示,请允许程序访问
PubChem 查询需要网络连接
输出文件默认保存在
output/目录
📄 许可证
MIT License
🤝 贡献
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Resources
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