結晶学MCPサーバー

CIF検査、d間隔、粉末パターン、トリアシルグリセロール多形フィンガープリント。 pymatgen をバックエンドに使用。

2026年8月21日、Laurelateベイナッツ脂肪の研究用に構築。ただし、ドメイン汎用。

なぜVESTA MCPではなくこれなのか

VESTAにはスクリプトインターフェースがない — 文書化されたコマンドライン引数も、バッチモードも、ヘッドレス操作もない。VESTAをMCPで操作するとなると、open -a VESTA file.cif を実行してウィンドウをスクリーンショットする程度しかできない。pymatgenは実際の科学計算を公開しているので、こちらをラップしている。

VESTAは人間向けのビューアとして使うのが良い。それは本当に得意である。

Related MCP server: mofstructure-mcp

セットアップ

Python 3.10以上が必要（現在のpymatgenの要件）で、専用のvenvを使用:

python3 -m venv ~/.venvs/crystal
~/.venvs/crystal/bin/python -m pip install -r requirements.txt

Claude Codeにユーザースコープで登録すると、すべてのセッションで読み込まれる:

claude mcp add -s user crystallography -- \
  "$HOME/.venvs/crystal/bin/python" \
  "$HOME/Documents/crystallography-mcp/server.py"

確認と削除:

claude mcp list
claude mcp remove -s user crystallography

MCPクライアントならどれでも動作する。Claude Code専用ではない — プレーンなstdioサーバーなので、 クライアントは <venv python> server.py を指定すればよい。

ツール

マルチデータブロックの罠

一部のCIFには複数の構造が含まれている。vanlangevelde2000_CLC_MPM_bprime.cif には CLC（a = 57.368 Å、重要なβ′テンプレート）とMPM（a = 76.21 Å）の両方が含まれている。 ブロック0を黙って使うと、間違った構造を解析することになる。 list_datablocks を使えば、それが可視化される。

多形フィンガープリント

診断用サブセルの短い間隔、Å:

両方の既知の解答を持つ解決済みテンプレートに対して検証済み:

• vanlangevelde2000_CLC_MPM_bprime.cif ブロック0 → BETA_PRIME ✓

• vanlangevelde1999_PPP_beta.cif → BETA ✓

さらに、各参照ラインセットから合成したパターンに対しても検証済み → 3つのケースすべてで 正しい判定。

既知の制限

• 強度はリートベルト解析の品質ではない。 表形式の原子散乱因子、デバイ–ワラー因子は 省略。ピーク位置は正確だが、相対強度はラインの順位付けには十分でも、 占有率の精密化には不十分。

• ピークピッキングは意図的にシンプル — フラットなベースラインに対する極大値検出。 弱いまたはノイズの多いスキャンでは、min_prominence を下げて、判定を信頼する前に ピックされたリストを目視確認すること。

• spglibはCIFの宣言された空間群と異なる場合がある。 対称性は座標から再導出される。 公開されている長鎖構造には、しばしば無秩序または分割された鎖末端サイトが含まれる。 結論を出す前に symprec を緩めること。

• compare_structures が異なる鎖長でFalseを返すのは仕様であり、バグではない — C16テンプレートがC10/C12脂肪と一致することは決してない。

由来メモ

このサーバーは、R&D/modeling/baynutfat/structure.py の実際のバグを発見した: β′-CLCに対してI格子センタリングの並進が2回適用されていた（CIFにはすでに 8つのセンタリング演算子がすべてリストされている）。その結果、4つの炭素が重複していた — 284個のCがあるべきところが280個になっていた。ピーク位置は影響を受けなかったが、 構造因子はわずかにずれていた。現在は受け入れテストT10と modeling/tests/crosscheck_pymatgen.py によって保護されている。

これが、第二の実装を持つことの意義である。

引用

この結果を出版物で使用する場合は、pymatgenを引用すること — 実際の 計算はpymatgenが行っている:

S.P. Ong et al., Comput. Mater. Sci. 68, 314–319 (2013).

また、VESTAでレンダリングした画像を使用する場合は、VESTAも引用すること:

K. Momma and F. Izumi, J. Appl. Crystallogr. 44, 1272–1276 (2011).

ライセンス

MIT — LICENSE を参照。