Molecule Visualizer MCP Server

Molecule Visualizer MCP サーバー

SMILES コードを使用して分子を可視化し、分子特性を取得するツールを提供する Model Context Protocol（MCP） サーバーです。このサーバーは Claude Desktop などの LLM アプリケーションと連携し、化学分野に特化した機能を提供します。

目次

• 概要
• 機能
• インストール
• 使い方
  • サーバーの起動
  • Claude Desktop との連携
  • テストクライアント
• API リファレンス
  • ツール
  • リソース
  • 一般的な分子
• 例
• 要件
• ライセンス
• 貢献

概要

Molecule Visualizer MCP サーバーは、LLM アプリケーションに次の機能を提供します。

1. SMILES 文字列から分子の 2D 可視化を生成する
2. 分子特性を計算して表示する
3. 名前で一般的な分子のデータベースにアクセスする

これにより、分子構造の探索、化学特性の分析、教育コンテンツや研究支援向けの分子可視化の生成など、化学関連のユースケースに対応できます。

スクリーンショット

Claude で MCP サーバーを使用する

Claude が Molecule Visualizer MCP サーバーを使用して分子構造を表示しています。

SMILES を使用した分子の可視化

SMILES コードを直接指定して、分子の可視化を生成します。

Web アクセスとの比較

Claude がインターネットから適切な smiles コードを取得できず、Web アクセスを使った同様の可視化はうまくいきませんでした。pubchempy と chembl client を追加すれば、MCP により、より信頼性の高い化学機能を利用できます。

機能

分子の可視化

• SMILES 文字列または一般名から分子の 2D 可視化を生成します
• LLM アプリケーションに直接統合できる適切な MCP Image オブジェクトを返します
• Base64 エンコード画像を含む、Markdown 互換形式を選択できます
• 画像サイズと表示オプションをカスタマイズできます
• 教育目的で原子インデックスを表示するオプションがあります

分子特性

• 基本特性：
  • 分子式
  • 分子量
  • 原子数と結合数
  • 環の数
• リピンスキーのルール・オブ・ファイブの特性：
  • 水素結合供与体
  • 水素結合受容体
  • 回転可能結合
  • LogP（脂溶性）

インストール

前提条件

• Python 3.10 以降
• RDKit（ケモインフォマティクスライブラリ）
• MCP Python SDK
• PIL（Python Imaging Library）

インストール手順

1. このリポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/yourusername/molecule-visualizer.git
   cd molecule-visualizer
   

2. セットアップスクリプトを実行します。仮想環境が作成され、依存関係がインストールされます：

   chmod +x setup.sh
   ./setup.sh
   

3. 仮想環境を有効化します：

   source venv/bin/activate
   

uv を使った別のインストール方法

高速な uv パッケージマネージャーも使用できます（MCP のドキュメントで推奨されています）。

1. uv がまだインストールされていない場合は、インストールします：

   pip install uv
   

2. 仮想環境を作成します：

   uv venv
   

3. 依存関係をインストールします：

   uv pip install -r requirements.txt
   

   または、依存関係を直接インストールします：

   uv add "mcp[cli]"
   uv add "rdkit>=2023.3.1"
   uv add "pillow>=10.0.0"
   

4. 仮想環境を有効化します：

   source .venv/bin/activate
   

使い方

サーバーの起動

サーバーを直接起動するには：

python molecule_server.py

サーバーが起動し、MCP 接続を待ち受けます。

Claude Desktop を使用する

1. Claude Desktop をインストールします

2. Claude Desktop の設定ファイルを編集します：

   • macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

3. Molecule Visualizer サーバーの設定を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "Molecule Visualizer": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with",
        "pillow",
        "--with",
        "rdkit",
        "mcp",
        "run",
        "/ABSOLUTE-PATH-TO-MOLECULE-SERVER/molecule_server.py"
      ]
    }
  }
}

4. Claude Desktop を再起動します

5. これで、Claude で分子の可視化を利用できます：

   Please show me a visualization of aspirin
   

テストクライアント

サーバーの使用方法を紹介するテストクライアントが含まれています：

python test_client.py

このクライアントはサーバーに接続し、ツールとリソースの使用例をいくつか実行します。

API リファレンス

ツール

visualize_molecule

分子の 2D 可視化を Image オブジェクトとして生成します。

パラメーター：

• query（文字列）：分子名または SMILES 文字列
• width（整数、任意）：幅（ピクセル単位、デフォルト：400）
• height（整数、任意）：高さ（ピクセル単位、デフォルト：300）
• show_atom_indices（ブール値、任意）：原子インデックスを表示するかどうか（デフォルト：false）

戻り値：

• 分子の可視化を含む Image オブジェクト（PNG 形式）

visualize_molecule_markdown

分子の 2D 可視化を、Base64 エンコードされた画像を埋め込んだ Markdown 文字列として生成します。

パラメーター：

• visualize_molecule と同じ

戻り値：

• Base64 エンコードされた PNG 画像を埋め込んだ Markdown 文字列

get_molecule_properties

分子のプロパティを取得します。

パラメーター：

• query（文字列）：分子名または SMILES 文字列

戻り値：

• 分子のプロパティを含む Markdown 形式のテキスト

get_common_molecules

可視化できる一般的な分子の一覧を取得します。

パラメーター：

• なし

戻り値：

• 一般的な分子名の Markdown 形式の一覧

リソース

molecule://{name}/smiles

一般的な分子の SMILES 文字列を取得します。

パラメーター：

• name（文字列）：一般的な分子の名前

戻り値：

• 分子の SMILES 文字列

molecules://common

データベースで利用できる一般的な分子をすべて一覧表示します。

戻り値：

• 分子名と SMILES 文字列を含む JSON 形式の一覧

使用例

分子を可視化する

from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

async def visualize():
    server_params = StdioServerParameters(
        command="python",
        args=["path/to/molecule_server.py"],
        env=None
    )
    
    async with stdio_client(server_params) as (stdin, stdout):
        client = ClientSession(stdin, stdout)
        await client.initialize()
        
        # Visualize aspirin
        result = await client.call_tool("visualize_molecule", {"query": "aspirin"})
        
        # The image data is in result.content[0].image.data
        # The image format is in result.content[0].image.format
        
        # Save the image to a file
        with open("aspirin.png", "wb") as f:
            f.write(result.content[0].image.data)

分子のプロパティを取得する

# Using the client from above
result = await client.call_tool("get_molecule_properties", {"query": "caffeine"})
print(result.content[0].text)

要件

依存関係は requirements.txt に記載されています：

mcp[cli]>=0.1.0
rdkit>=2023.3.1
pillow>=10.0.0

ライセンス

このプロジェクトは Apache License のもとでライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！以下の方法で貢献できます：

1. 新しい分子可視化オプションを追加する
2. 一般的な分子のデータベースを拡充する
3. 分子プロパティの計算機能を追加する
4. エラー処理とドキュメントを改善する
5. 追加の使用例を作成する

コントリビューションの手順：

1. リポジトリをフォークする
2. フィーチャーブランチを作成する
3. 変更を加える
4. プルリクエストを送信する

既存のスタイルに従い、適切なテストとドキュメントを含めてください。