PubChem MCP 服务器

🧪 使 AI 助手能够通过简单的 MCP 接口搜索和访问化合物信息。

PubChem MCP 服务器通过模型上下文协议 (MCP) 提供 AI 助手和 PubChem 化学数据库之间的桥梁。它允许 AI 模型以编程方式搜索化合物并访问其详细信息。

🤝 贡献 • 📝 报告 Bug

✨ 核心功能

• 🔎 化合物搜索：按名称、SMILES 或 CID 查询 PubChem 化合物 ✅
• 🧪 化学结构：访问分子结构和标识符 ✅
• 📊 属性数据：检索详细的化学和物理属性 ✅
• 🔬 高级搜索：结合多个参数进行精确查询 ✅
• 🧬 分子可视化：生成和显示分子结构 📝
• 📈 属性分析：比较多个化合物的属性 📝
• 🗃️ 本地存储：保存常用化合物以便更快地访问 📝
• 📝 化学提示：用于化学分析的专用提示 📝

🚀 快速开始

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 PubChem Server：

Claude

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/pubchem-mcp-server --client claude --config "{}"

Cursor

将以下内容粘贴到 Settings → Cursor Settings → MCP → Add new server：

• Mac/Linux

npx -y @smithery/cli@latest run @JackKuo666/pubchem-mcp-server --client cursor --config "{}" 

Windsurf

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/pubchem-mcp-server --client windsurf --config "{}"

CLine

npx -y @smithery/cli@latest install @JackKuo666/pubchem-mcp-server --client cline --config "{}"

手动安装

使用 uv 安装：

uv tool install pubchem-mcp-server

用于开发：

# 克隆并设置开发环境
git clone https://github.com/JackKuo666/PubChem-MCP-Server.git
cd PubChem-MCP-Server

# 创建并激活虚拟环境
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt

📊 用法

启动 MCP 服务器：

python pubchem_server.py

服务器运行后，您可以在 AI 助手或应用程序中使用提供的 MCP 工具。 以下是一些如何使用这些工具的示例：

示例 1：按名称搜索化合物

result = await mcp.use_tool("search_pubchem_by_name", {
    "name": "aspirin",
    "max_results": 3
})
print(result)

示例 2：按 SMILES 符号搜索化合物

result = await mcp.use_tool("search_pubchem_by_smiles", {
    "smiles": "CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O",  # 阿司匹林的 SMILES
    "max_results": 2
})
print(result)

示例 3：获取特定化合物的详细信息

result = await mcp.use_tool("get_pubchem_compound_by_cid", {
    "cid": 2244  # 阿司匹林的 CID
})
print(result)

示例 4：使用多个参数执行高级搜索

result = await mcp.use_tool("search_pubchem_advanced", {
    "name": "caffeine",
    "formula": "C8H10N4O2",
    "max_results": 2
})
print(result)

这些示例演示了如何使用 PubChem MCP 服务器提供的四个主要工具。 根据您的具体用例调整参数。

🛠 MCP 工具

PubChem MCP 服务器提供以下工具：

search_pubchem_by_name

使用化合物名称在 PubChem 上搜索化合物。

参数：

• name (str)：化合物的名称
• max_results (int, optional)：要返回的最大结果数（默认值：5）

返回： 包含化合物信息的字典列表

search_pubchem_by_smiles

使用 SMILES 字符串在 PubChem 上搜索化合物。

参数：

• smiles (str)：化合物的 SMILES 符号
• max_results (int, optional)：要返回的最大结果数（默认值：5）

返回： 包含化合物信息的字典列表

get_pubchem_compound_by_cid

使用 PubChem CID 获取有关化合物的详细信息。

参数：

• cid (int)：PubChem 化合物 ID (CID)

返回： 包含化合物信息的字典

search_pubchem_advanced

在 PubChem 上执行化合物的高级搜索。

参数：

• name (str, optional)：化合物的名称
• smiles (str, optional)：化合物的 SMILES 符号
• formula (str, optional)：分子式
• cid (int, optional)：PubChem 化合物 ID
• max_results (int, optional)：要返回的最大结果数（默认值：5）

返回： 包含化合物信息的字典列表

与 Claude Desktop 一起使用

将此配置添加到您的 claude_desktop_config.json：

(Mac OS)

{
  "mcpServers": {
    "pubchem": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "pubchem-mcp-server"]
      }
  }
}

(Windows 版本):

{
  "mcpServers": {
    "pubchem": {
      "command": "C:\\Users\\YOUR_USERNAME\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python311\\python.exe",
      "args": [
        "-m",
        "pubchem-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

与 Cline 一起使用

{
  "mcpServers": {
    "pubchem": {
      "command": "bash",
      "args": [
        "-c",
        "source /home/YOUR/PATH/mcp-hub/PubChem-MCP-Server/.venv/bin/activate && python /home/YOUR/PATH/mcp-hub/PubChem-MCP-Server/pubchem_server.py"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

重新启动 Claude Desktop 后，以下功能将可用：

搜索化合物

您可以要求 Claude 使用如下查询搜索化合物：

你能帮我在 PubChem 上搜索关于阿司匹林的信息吗？

搜索将返回有关匹配化合物的基本信息，包括：

• 化合物名称

• CID（PubChem 化合物 ID）

• 分子式

• 分子量

获取化合物详细信息

获得 CID 后，您可以要求提供更多详细信息：

你能给我展示 CID 为 2244 的化合物的详细信息吗？

这将返回：

• IUPAC 名称

• 分子式

• 分子量

• SMILES 符号

• InChI 和 InChIKey

• 物理和化学性质

• 同义词

📝 TODO

visualize_compound

生成并显示化合物的 2D 或 3D 可视化。

compare_compounds

比较多个化合物的属性和结构。

save_compound

在本地保存化合物以便更快地访问。

list_saved_compounds

列出所有已保存的化合物。

📝 化学提示

服务器将提供专门的提示来帮助分析化合物：

化合物分析提示

一个全面的化合物分析工作流程，只需要一个化合物 ID：

result = await call_prompt("deep-compound-analysis", {
    "compound_id": "2244"
})

此提示将包括：

• 使用可用工具的详细说明
• 用于化合物分析的系统工作流程
• 涵盖以下内容的综合分析结构：
  • 化学结构和性质
  • 药理学性质
  • 生物活性
  • 应用和用途
  • 安全和毒性信息
  • 相关化合物

📁 项目结构

• pubchem_server.py：使用 FastMCP 的主要 MCP 服务器实现
• pubchem_search.py：包含用于搜索 PubChem 的示例代码

🔧 依赖项

• Python 3.10+
• FastMCP
• asyncio
• logging
• pubchempy（用于 PubChem API 访问）
• pandas（用于数据处理）

您可以使用以下命令安装所需的依赖项：

pip install mcp pubchempy pandas

🤝 贡献

欢迎贡献！ 请随时提交 Pull Request。

📄 许可证

该项目已获得 MIT 许可证的许可。

⚠️ 免责声明

此工具仅用于研究目的。 请尊重 PubChem 的服务条款并负责任地使用此工具。