Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
mtx-auto

rdkit-tools-mcp

by mtx-auto
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Remote

Сервер RDKit Tools MCP

Сервер Model Context Protocol (MCP), предоставляющий основные хемоинформатические операции RDKit в качестве инструментов для использования AI-агентами (например, наборами инструментов DIAL).

Дополняет другие химические MCP (визуализация SMILES, доступ к базе данных ChEMBL), охватывая внутрипроцессные хемоинформатические операции, которые они не предоставляют: вычисление дескрипторов/отпечатков, поиск по сходству и подструктурам, перечисление реакций, стандартизация и генерация 3D-конформеров.

Инструменты

Инструмент

Описание

canonicalize_smiles

Разобрать строку SMILES, вернуть ее каноническую форму и базовую информацию об идентичности

standardize_molecule

Очистить молекулу: удалить соли/растворители, оставить наибольший фрагмент, нейтрализовать заряды

calculate_descriptors

Вычислить дескрипторы (MolWt, LogP, TPSA, HBD/HBA, количество колец, QED, ...) для одного SMILES

batch_calculate_descriptors

То же самое для пакета SMILES

calculate_fingerprint

Вычислить отпечаток (morgan, rdkit или maccs) и вернуть индексы установленных битов

tanimoto_similarity

Сходство Танимото между двумя молекулами

similarity_search

Ранжировать кандидатов SMILES по сходству с запрашиваемой молекулой

substructure_search

Проверить, какие кандидаты соответствуют паттерну подструктуры SMARTS

enumerate_reaction

Применить шаблон реакции SMARTS/SMIRKS к реагентам, вернуть уникальные продукты

generate_3d_conformer

Сгенерировать (опционально оптимизированные силовым полем) 3D-конформеры в виде MOL-блоков

"Running locally" header → "Запуск локально"

"Last paragraph": "Сервер использует MCP через HTTP Streamable транспорт по адресу /mcp."

Actually, better: "Сервер говорит на MCP по HTTP Streamable транспорту по адресу /mcp." Hmm, that's too literal. "Сервер работает через MCP по HTTP Streamable транспорту и доступен по адресу /mcp."

Or more natural: "Сервер использует протокол MCP через HTTP Streamable транспорт по адресу /mcp."

I think a clean translation: "Сервер общается по MCP через HTTP Streamable транспорт по адресу /mcp."

Let me go with: "Сервер использует транспорт HTTP Streamable для MCP и доступен по адресу /mcp."

Actually, simpler: "Сервер работает через MCP по HTTP Streamable транспорту на /mcp."

Let me finalize the full translation. Also "GXP1" and "GXP2" look like they might be placeholders for content. Since instructions say preserve them verbatim, I'll keep them as standalone lines.

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • Mol-MCP

    lukasmki
    F
    license
    B
    quality
    D
    maintenance
    Provides computational chemistry tools for LLMs, enabling molecular operations like SMILES processing and geometry manipulation via a modular agent and tool system.
    9
    -

  • cmxflow

    b-shields
    A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables building, running, and optimizing cheminformatics pipelines via composable blocks, with an MCP agent interface for natural language interaction.
    2
    MIT

  • chemdraw-mcp

    jurimaxam-dotcom
    A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Enables generation of chemical structures, reactions, spectra, titration curves, 3D models, and more from natural language or SMILES, using RDKit for offline rendering and supporting formats like PNG, SVG, CDXML, and Anki decks.
    292 PyPI
    19
    Apache 2.0

  • dsh-mol

    Yijian-quiet
    A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Provides a local-first chemistry workbench for AI agents, enabling SMILES validation with human-readable diagnostics, molecule drawing, property calculation, format conversion, standardization, and batch cleaning via MCP.
    137 PyPI
    2
    MIT