**MCP(Model Context Protocol)**를 통해 **Cursor**에서 **PyMOL**을 제어하세요. 구조와 스타일을 평문으로 설명하면, 어시스턴트가 XML‑RPC(run_command, run_python, pymol_get)를 통해 PyMOL을 호출합니다.
이 프로젝트는 Cursor 우선 워크플로우를 패키징하고 문서화합니다. 동일한 MCP 서버를 선호하는 경우 Claude Code CLI와도 함께 사용할 수 있습니다.
업스트림 영감: nagarh/pymol-claude-code (Claude Code용 PyMOL + MCP). 이 저장소는 휴대용 Cursor 설정, 검사, 스크립트 및 설치 문서를 추가하여 해당 아이디어를 확장합니다.
업스트림 flow.svg와 동일한 다이어그램 스타일이며, Cursor(청록색 노드)에 맞게 업데이트되었습니다. SVG/CSS 애니메이션(animateMotion, keyframes)을 사용합니다. Markdown 미리보기가 정적으로 보인다면, 전체 동작을 확인하기 위해 GitHub에서 flow.svg를 직접 여세요.
Related MCP server: vmd-mcp
구성 요소 | 목적 |
| MCP 서버 (stdio) → PyMOL XML‑RPC |
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| PyMOL 도구 사용을 위한 에이전트 힌트 |
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| 상태 확인: venv + MCP 임포트 + PyMOL로의 RPC |
| PyMOL 스크립트 예제 (라벨 / 포켓) |
| 애니메이션 아키텍처 다이어그램 (업스트림 저장소와 동일한 스타일) |
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
deactivatePyMOL을 설치하고(conda‑forge 권장), RPC를 시작하세요:
conda activate pymol_mcp # your env with pymol-open-source
pymol -R또는: ./scripts/start_pymol_for_mcp.sh (chmod +x 실행 후).
Cursor에서: 폴더 열기 → 이 저장소 → 설정 → MCP → pymol 연결 확인 → 필요시 Cursor 재시작.
python3 verify_stack.py다음과 같이 출력되어야 합니다: OK: MCP import + PyMOL RPC at http://localhost:9123
전체 단계별 가이드: INSTALL.md
터미널: pymol -R 또는 VS Code/Cursor 작업: “PyMOL: start with XML-RPC”.
Cursor: 이 폴더를 열고 채팅 / 에이전트 사용.
프롬프트: 예: “1hvr을 가져와서, 단백질은 카툰으로, 리간드는 스틱으로 표시해줘.”
항목 | 내용 |
IDE | Cursor 우선; |
RPC URL |
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경로 |
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Windows |
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확인 |
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PyMOL 시작 |
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MCP 연결 끊김: Cursor 출력 → MCP 로그 확인; venv 재생성; 저장소 루트를 작업 공간으로 다시 열기.
PyMOL 오류 / .dylib 누락: conda-forge에서 전용 환경으로 PyMOL 설치 (INSTALL.md 참조).
원격/HPC: 에디터가 실행되는 곳에서 MCP 실행; RPC 터널링 (PYMOL_RPC_URL, SSH -R) — 자세한 내용은 INSTALL.md 참조.
PyMOL MCP 아이디어 및 원본 서버: pymol-claude-code — Hemant Nagar.
패키징 및 Cursor 중심 문서: truong128.
MIT — LICENSE 참조.
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.
