MCP 服务器

ChemDraw Compound Smart Drawing MCP Tool

Enables intelligent identification and validation of compound data from documents and images, then automatically draws compound structures using local ChemDraw software with academic formatting.

README

ChemDraw 化合物智能绘制 MCP 工具

一个集成化的 MCP (Model Context Protocol) 工具，能够从文档中智能识别化合物信息，通过 PubChem 等公开数据库验证和补充化合物数据，利用视觉识别技术解析化合物结构，最终调用本地 ChemDraw 软件绘制化合物结构并输出 ChemDraw 专用格式文件。

✨ 功能特性

文档化合物信息提取 - 支持 Word/PDF/Markdown/TXT 文档，中英文混合识别
PubChem 化合物数据查询 - 获取 SMILES、CAS 号、分子量、分子式等完整数据
视觉结构识别 - 从文档图片中识别化合物结构（基于 Imago 引擎）
ChemDraw COM 接口调用 - 自动化绘制化合物结构，支持 Clean Up 操作
多格式输出 - CDXML、CDX、PNG (300dpi)、SVG
学术规范设置 - Kekulé 苯环格式、20pt 字体、手性中心标记、统一键长角度

📋 系统要求

操作系统: Windows 10/11
Python: 3.8+
ChemDraw: 2020/2021/2022（需已注册 COM 对象）
网络: 可访问 PubChem API

🚀 安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/你的用户名/Chemdraw-draw-mcp.git
cd Chemdraw-draw-mcp

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

依赖库

库名	用途
python-docx	Word 文档解析
pdfplumber	PDF 文档解析
pubchempy	PubChem API 调用
pywin32	ChemDraw COM 接口
requests	HTTP 请求
pillow	图片处理
opencv-python	视觉识别图片预处理
pytest	测试框架

📖 使用方法

MCP 工具调用

工具名称: draw_compound

参数说明:

参数	类型	必填	默认值	说明
`input_type`	string	是	-	输入类型: `document`/`name`/`smiles`/`image`
`input_value`	string	是	-	输入值（文档路径/化合物名称/SMILES/图片路径）
`formats`	array	否	`["cdxml", "png"]`	输出格式列表
`benzene_format`	string	否	`"kekule"`	苯环格式: `kekule`/`circle`
`font_size`	number	否	`20`	字体大小 (pt)
`show_stereo`	boolean	否	`true`	是否显示手性标记

调用示例:

{
  "input_type": "name",
  "input_value": "Aspirin",
  "formats": ["cdxml", "png", "svg"],
  "benzene_format": "kekule",
  "font_size": 20,
  "show_stereo": true
}

Python API 调用

from src.mcp_server import draw_compound_handler

# 从化合物名称绘制
result = draw_compound_handler({
    "input_type": "name",
    "input_value": "Aspirin",
    "formats": ["cdxml", "png"]
})

# 从SMILES绘制
result = draw_compound_handler({
    "input_type": "smiles",
    "input_value": "CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O"
})

# 从文档批量提取并绘制
result = draw_compound_handler({
    "input_type": "document",
    "input_value": "path/to/compounds.docx"
})

📁 项目结构

Chemdraw-draw-mcp/
├── src/
│   ├── parsers/              # 文档化合物信息提取模块
│   │   ├── word_parser.py
│   │   ├── pdf_parser.py
│   │   ├── markdown_parser.py
│   │   └── compound_identifier.py
│   ├── query/                # PubChem 化合物查询模块
│   │   └── pubchem_client.py
│   ├── visual/               # 视觉结构识别模块
│   │   ├── image_preprocessor.py
│   │   ├── structure_recognizer.py
│   │   ├── imago_recognizer.py
│   │   └── fallback_recognizer.py
│   ├── draw/                 # ChemDraw COM 接口模块
│   │   └── chemdraw_com.py
│   ├── output/               # 格式输出模块
│   │   └── format_exporter.py
│   ├── specs/                # 学术规范设置模块
│   │   └── academic_specs.py
│   └── mcp_server.py         # MCP 服务核心
├── tools/
│   └── draw_compound.json    # MCP 工具定义
├── tests/                    # 测试文件
├── requirements.txt
└── setup.py

🧪 测试

# 运行所有测试
pytest

# 运行特定模块测试
pytest tests/test_parsers.py
pytest tests/test_pubchem.py
pytest tests/test_chemdraw.py

# 运行集成测试
pytest tests/test_integration.py

# 运行性能测试
pytest tests/test_performance.py

📊 处理流程

输入 → 解析/查询 → 获取SMILES → ChemDraw绘制 → 学术规范应用 → 格式导出

文档输入: 解析 Word/PDF/Markdown → 识别化合物名称
名称输入: 查询 PubChem → 获取 SMILES
SMILES输入: 直接使用
图片输入: 视觉识别 → 获取 SMILES
绘制: 调用 ChemDraw COM → 绘制结构 → Clean Up
规范: Kekulé 格式 → 20pt 字体 → 手性标记
输出: CDXML/CDX/PNG/SVG

🔧 MCP 配置

在 TRAE 或 Codex 中配置 MCP 服务:

{
  "mcpServers": {
    "chemdraw-draw": {
      "command": "python",
      "args": ["path/to/Chemdraw-draw-mcp/src/mcp_server.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

📝 返回数据格式

{
  "success": true,
  "compounds": [
    {
      "name": "Aspirin",
      "chinese_name": "阿司匹林",
      "smiles": "CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O",
      "cas": "50-78-2",
      "molecular_weight": 180.16,
      "formula": "C9H8O4"
    }
  ],
  "files": [
    "output/compound_1_Aspirin.cdxml",
    "output/compound_1_Aspirin.png"
  ],
  "message": "成功绘制 1 个化合物"
}