Controla PyMOL desde Cursor mediante el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Describe estructuras y estilos en lenguaje sencillo; el asistente llama a PyMOL a través de XML‑RPC (run_command, run_python, pymol_get).
Este proyecto empaqueta y documenta un flujo de trabajo centrado en Cursor. El mismo servidor MCP funciona con Claude Code si prefieres esa CLI.
Inspiración original: nagarh/pymol-claude-code (PyMOL + MCP para Claude Code). Este repositorio amplía esa idea con configuración, comprobaciones, scripts y documentación de instalación portátiles para Cursor.
El mismo estilo de diagrama que el original flow.svg, actualizado para Cursor (nodo cian). Utiliza animación SVG/CSS (animateMotion, keyframes). Si tu vista previa de Markdown parece estática, abre flow.svg directamente en GitHub para ver el movimiento completo.
Related MCP server: vmd-mcp
Pieza | Propósito |
| Servidor MCP (stdio) → PyMOL XML‑RPC |
| Registra el servidor MCP |
| Sugerencias para el agente sobre el uso de herramientas de PyMOL |
| Inicia PyMOL con |
| Comprobación de integridad: venv + importación MCP + RPC a PyMOL |
| Script de ejemplo de PyMOL (etiquetas / bolsillo) |
| Diagrama de arquitectura animado (mismo estilo que el repositorio original) |
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
deactivateInstala PyMOL (se recomienda conda‑forge), luego inicia RPC:
conda activate pymol_mcp # your env with pymol-open-source
pymol -RO bien: ./scripts/start_pymol_for_mcp.sh (después de chmod +x).
En Cursor: Abrir carpeta → este repositorio → Configuración → MCP → confirma que pymol está conectado → reinicia Cursor si es necesario.
python3 verify_stack.pyDebería imprimir: OK: MCP import + PyMOL RPC at http://localhost:9123
Paso a paso completo: INSTALL.md
Terminal: pymol -R o Tarea de VS Code/Cursor: “PyMOL: start with XML-RPC”.
Cursor: Chat / Agente con esta carpeta abierta.
Prompt: ej. “Fetch 1hvr, cartoon on protein, sticks on ligand.”
Tema | Aquí |
IDE | Cursor principal; |
URL RPC | Variable de entorno |
Rutas |
|
Windows |
|
Verificación |
|
Inicio de PyMOL |
|
MCP desconectado: consulta Salida → Registros MCP en Cursor; recrea venv; vuelve a abrir la raíz del repositorio como espacio de trabajo.
Errores de PyMOL / .dylib faltante: instala PyMOL desde conda-forge en un entorno dedicado (consulta INSTALL.md).
Remoto/HPC: ejecuta MCP donde se ejecuta tu editor; túnel RPC (PYMOL_RPC_URL, SSH -R) — detalles en INSTALL.md.
Idea de PyMOL MCP y servidor original: pymol-claude-code — Hemant Nagar.
Empaquetado y documentación centrada en Cursor: truong128.
MIT — consulta 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.
