Pymol AI MCP

PyMOL AI助手

](https://github.com/Masterchiefm/pymol-ai-MCP/releases)  

通过AI聊天或MCP协议用自然语言控制PyMOL。

简体中文 | 英语 （当前）

Main Interface

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✨ 特性

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建筑

┌──────────────────┐    MCP (SSE)    ┌─────────────────────────┐
│  AI Client       │ ◄──────────────► │  PyMOL AI Assistant     │
│  (Cherry Studio, │                  │  (Plugin + MCP Server)  │
│   Cursor, etc.)  │                  │                         │
└──────────────────┘                  └────────────┬────────────┘
                                                   │
                                                   ▼
                                              ┌─────────┐
                                              │  PyMOL  │
                                              └─────────┘

与PyMOL交互的两种方式：

1. 内置AI聊天 --在插件内直接与AI聊天以控制PyMOL
2. MCP服务器 --启动MCP服务器，从任何兼容MCP的AI客户端连接

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📥 安装

通过插件管理器安装

1. 下载插件

- 下载 pymol-ai-assistant.zip 从 发布

1. 安装

- 打开PyMOL→ 插件→ 插件管理器→ 安装新插件 - 选择下载的zip文件 - 重新启动PyMOL

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🚀 快速开始

方式一：人工智能聊天（插件）

1. 启动PyMOL，打开插件→ AI助手
2. 配置API（配置选项卡）：添加API URL、密钥、模型
3. 与AI聊天以控制PyMOL

方式2:MCP服务器（外部AI客户端）

1. 启动PyMOL，打开插件→ AI助手
2. 切换到 主控程序 选项卡，单击 启动MCP服务器
3. 使用MCP选项卡中显示的Cherry Studio配置配置您的AI客户端：

{
  "mcpServers": {
    "pymol-ai-assistant": {
      "url": "http://localhost:8000/sse",
      "type": "sse",
      "description": "PyMOL AI Assistant - Molecular visualization tools"
    }
  }
}

1. 开始使用AI通过您首选的客户端控制PyMOL

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🔌 MCP配置

支持的客户

自定义端口

MCP选项卡自动检测可用端口（默认8000）。您还可以手动设置任何端口。Cherry Studio配置JSON会自动更新。

AI技能提示

MCP选项卡提供了一个技能提示，您可以将其复制到AI客户端，以便它知道如何使用MCP服务器。它包括服务器地址，并指示AI通过MCP协议发现工具。

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🔧 可用工具

MCP服务器从插件中公开所有PyMOL工具：

重新启动服务器后，添加到插件中的新功能将通过MCP自动可用。

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💡 示例用法

加载和可视化

Load PDB 1ake, color each chain differently, show cartoon and surface with transparency

测量距离

What is the distance between the two residues I selected? Show me the measurement.

生成出版物图像

Set white background, show cartoon, ray trace at 2400x2400, save as publication.png

配体结合位点分析

Analyze the binding site of 1AKE. Select the ligand and surrounding 5Å residues, show sticks.

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📄 许可证

MIT许可证

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📝 特别声明

该项目主要是在人工智能模型的帮助下开发的：

• 化学K2.5 （Moonshot AI）-核心架构和功能
• GLM-4.7 （智普AI）-代码优化和特征增强