Steuern Sie PyMOL aus Cursor über das Model Context Protocol (MCP). Beschreiben Sie Strukturen und Stile in einfacher Sprache; der Assistent ruft PyMOL über XML‑RPC auf (run_command, run_python, pymol_get).
Dieses Projekt bündelt und dokumentiert einen Cursor-First-Workflow. Der gleiche MCP-Server funktioniert auch mit Claude Code, falls Sie dieses CLI bevorzugen.
Inspiration durch das Original: nagarh/pymol-claude-code (PyMOL + MCP für Claude Code). Dieses Repository erweitert diesen Ansatz um eine portable Cursor-Konfiguration, Prüfungen, Skripte und Installationsanleitungen.
Der gleiche Diagrammstil wie beim ursprünglichen flow.svg, aktualisiert für Cursor (cyanfarbener Knoten). Verwendet SVG/CSS-Animation (animateMotion, Keyframes). Falls Ihre Markdown-Vorschau statisch aussieht, öffnen Sie flow.svg direkt auf GitHub, um die vollständige Animation zu sehen.
Related MCP server: vmd-mcp
Komponente | Zweck |
| MCP-Server (stdio) → PyMOL XML‑RPC |
| Registriert den |
| Agenten-Hinweise für die Nutzung von PyMOL-Tools |
| Startet PyMOL mit |
| Integritätsprüfung: venv + MCP-Import + RPC zu PyMOL |
| Beispiel-PyMOL-Skript (Beschriftungen / Tasche) |
| Animiertes Architekturdiagramm (gleicher Stil wie im ursprünglichen Repository) |
git clone https://github.com/truong128/pymol-cursor-mcp.git
cd pymol-cursor-mcp
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -U pip
pip install -r requirements.txt
deactivateInstallieren Sie PyMOL (conda‑forge empfohlen) und starten Sie dann RPC:
conda activate pymol_mcp # your env with pymol-open-source
pymol -ROder: ./scripts/start_pymol_for_mcp.sh (nach chmod +x).
In Cursor: Ordner öffnen → dieses Repository → Einstellungen → MCP → bestätigen, dass pymol verbunden ist → Cursor bei Bedarf neu starten.
python3 verify_stack.pySollte Folgendes ausgeben: OK: MCP import + PyMOL RPC at http://localhost:9123
Vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitung: INSTALL.md
Terminal: pymol -R oder VS Code/Cursor Task: „PyMOL: start with XML-RPC“.
Cursor: Chat / Agent mit geöffnetem Ordner verwenden.
Prompt: z. B. „Fetch 1hvr, cartoon on protein, sticks on ligand.“
Thema | Hier |
IDE | Cursor primär; |
RPC URL |
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Pfade |
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Windows |
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Überprüfung |
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PyMOL-Start |
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MCP getrennt: Siehe Cursor Ausgabe → MCP-Protokolle; venv neu erstellen; Repository-Wurzel als Arbeitsbereich erneut öffnen.
PyMOL-Fehler / fehlende .dylib: Installieren Sie PyMOL von conda-forge in eine dedizierte Umgebung (siehe INSTALL.md).
Remote/HPC: Führen Sie MCP dort aus, wo Ihr Editor läuft; tunneln Sie RPC (PYMOL_RPC_URL, SSH -R) — Details in INSTALL.md.
PyMOL MCP-Idee und ursprünglicher Server: pymol-claude-code — Hemant Nagar.
Paketierung und Cursor-fokussierte Dokumentation: truong128.
MIT — siehe LICENSE.
This server cannot be deployed
Use your Mac, Windows or Linux computer from ChatGPT, Claude or Codex: files, commands, documents.
Remote data science agents for Snowflake, Databricks & BigQuery in Claude/Cursor via MCP
Run, debug, and triage tests from your IDE using natural language, no dashboard switching, no manual data transfers. The TestMu AI (formerly LambdaTest) MCP Server is a single remote server exposing four tool suites: HyperExecute — analyze your project, generate YAML configs and test runner commands, then monitor jobs and sessions. Automation — pull a TestID's details plus command, network, and console logs into one chat for instant root-cause analysis. Includes mobile app upload. SmartUI — explain pixel, layout, DOM, and perceptual changes in a visual regression run, with context-aware React/HTML/CSS fixes. Accessibility — audit any public URL or a local React app against WCAG and get ready-to-apply remediation steps. Connects over https://mcp.lambdatest.com/mcp using OAuth 2.1 — no API keys in your config. One-click install in Cursor; works with Claude, GitHub Copilot, Cline, and any MCP client. Tests execute on the TestMu AI cloud: 3,000+ browsers and 10,000+ real devices.
Operate Linux, macOS and Windows from your LLM. Every action runs through an auditable allowlist.
