公式

Cursor に化学 AI 機能を追加

Cursor プロジェクトに固定・限定した RDKit MCP を追加し、再現可能な SMILES 指示で分子解析ツールを確認します。

難易度: 中級費用: 無料・有料混在プライバシー: クラウド ~30 分

セットアップ開始

フォロー

公開リンク：https://chemaiatlas.com/ja/recipes/chemistry-ai-for-cursor/

できるようになること

限定した RDKit 記述子ツールを Cursor に公開。
Agent 対話で実際の分子ツール呼び出しを確認。

構築するもの

範囲

Cursor、Python 3.11、TandemAI RDKit MCP 0.2.3 をコミット 3a7000ae62e94e095ecd804a403fca12982570cb と RDKit 2025.3.1 で使用します。既定は SSE のため stdio を明示し、五つの記述子ツールに限定します。MCP 追加は生成コードの検証や無制限 shell 権限を意味しません。

環境とプライバシー

ローカルのデスクトップ作業先が対象です。リモート作業先はパスと環境を別に確認します。RDKit はローカル計算ですが、モデル処理は Cursor アカウント・選択モデルによるためオフラインを約束しません。Cursor とモデル料金は開源サーバーと別で、プロジェクト設定に私有認証情報を含めません。

Cursor 化学 MCP 接続

RDKit MCP Server (TandemAI)

化学情報計算エンジン

RDKit

構成リソース

RDKit MCP Server (TandemAI)

Cursor 化学 MCP 接続 · 0.2.3; 3a7000ae62e94e095ecd804a403fca12982570cb

stdio と五つのツールの許可リストを明示します。

上流のライセンスとクライアント・サービスの利用条件を確認してください。

リソースを見る

RDKit

化学情報計算エンジン · ==2025.3.1

固定サーバーが自動導入。

上流のライセンスとクライアント・サービスの利用条件を確認してください。

リソースを見る

互換性

クライアント	OS	アーキテクチャ	バージョン要件
Cursor	macOS	指定なし	構成リソースの要件を参照
Cursor	Windows	指定なし	構成リソースの要件を参照
Cursor	Linux	指定なし	構成リソースの要件を参照
Python	macOS	指定なし	>= 3.10
Python	Windows	指定なし	>= 3.10
Python	Linux	指定なし	>= 3.10

セットアップとテスト

1. Cursor、Git、Python を準備

全プラットフォーム

Cursor、Git、Python 3.11 を導入し、ワークスペースで MCP が許可されていることを確認。ローカル作業先の新規ディレクトリに固定 RDKit を導入し、クライアント版と選択モデルの識別子を記録します。

公式出典

期待される結果

選択ワークスペースで Cursor のローカル MCP が許可される。

2. macOS に固定版サーバーを導入

macOS

ターミナルで実行します。ソースと仮想環境を同じ場所に保持します。上流の pip install . を独立したインタープリターで実行し、表示された依存パッケージの版を記録します。

git clone https://github.com/tandemai-inc/rdkit-mcp-server.git
cd rdkit-mcp-server
git checkout 3a7000ae62e94e095ecd804a403fca12982570cb
python3.11 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install .
.venv/bin/python -m pip show rdkit rdkit-mcp-server mcp

公式出典

期待される結果

導入が完了し、RDKit は 2025.3.1、サーバーパッケージは 0.2.3 を表示する。

3. Windows に固定版サーバーを導入

Windows

PowerShell で実行します。仮想環境の Python を直接呼び出すため、PowerShell スクリプトの有効化は不要です。py ランチャーがなければ Python 3.11 の絶対パスを指定します。

git clone https://github.com/tandemai-inc/rdkit-mcp-server.git
cd rdkit-mcp-server
git checkout 3a7000ae62e94e095ecd804a403fca12982570cb
py -3.11 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install .
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip show rdkit rdkit-mcp-server mcp

公式出典

期待される結果

導入が完了し、RDKit は 2025.3.1、サーバーパッケージは 0.2.3 を表示する。

4. Linux に固定サーバーを導入

Linux

Linux で同じ独立 Python 3.11 のソース導入コマンドを使用。

git clone https://github.com/tandemai-inc/rdkit-mcp-server.git
cd rdkit-mcp-server
git checkout 3a7000ae62e94e095ecd804a403fca12982570cb
python3.11 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install .
.venv/bin/python -m pip show rdkit rdkit-mcp-server mcp

公式出典

期待される結果

導入が完了し、RDKit は 2025.3.1、サーバーパッケージは 0.2.3 を表示する。

5. 公開する RDKit ツールを限定

全プラットフォーム

リポジトリ内に recipe-settings.yaml として保存します。上流の例には許可と拒否が重複する例示があるため、そのままコピーしないでください。ここに示す名前はソースのラッパーで確認済みです。許可リストによりクライアントに公開するツールも絞れます。

ALLOW_LIST:
  - MolWt
  - ExactMolWt
  - CalcMolFormula
  - CalcTPSA
  - CalcCrippenDescriptors
BLOCK_LIST: []

公式出典

期待される結果

YAML に五つの許可ツールと空の拒否リストがある。

6. macOS のプロジェクト MCP を設定

macOS

ローカルプロジェクトの .cursor/mcp.json に rdkit を既存 mcpServers と統合し、インタープリター、run_server.py、recipe-settings.yaml を実際の絶対パスに置き換えます。ワークスペース固有設定で、代替の全体設定は ~/.cursor/mcp.json です。この RDKit サーバーに API キーは不要です。

{
  "mcpServers": {
    "rdkit": {
      "command": "/ABSOLUTE/PATH/rdkit-mcp-server/.venv/bin/python",
      "args": [
        "/ABSOLUTE/PATH/rdkit-mcp-server/run_server.py",
        "--transport",
        "stdio",
        "--settings",
        "/ABSOLUTE/PATH/rdkit-mcp-server/recipe-settings.yaml"
      ],
      "type": "stdio"
    }
  }
}

公式出典

期待される結果

有効なプロジェクト JSON が絶対パスと --transport stdio を使用。

7. Windows のプロジェクト MCP を設定

Windows

{
  "mcpServers": {
    "rdkit": {
      "command": "C:\\ABSOLUTE\\PATH\\rdkit-mcp-server\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": [
        "C:\\ABSOLUTE\\PATH\\rdkit-mcp-server\\run_server.py",
        "--transport",
        "stdio",
        "--settings",
        "C:\\ABSOLUTE\\PATH\\rdkit-mcp-server\\recipe-settings.yaml"
      ],
      "type": "stdio"
    }
  }
}

公式出典

期待される結果

有効なプロジェクト JSON が絶対パスと --transport stdio を使用。

8. Linux のプロジェクト MCP を設定

Linux

{
  "mcpServers": {
    "rdkit": {
      "command": "/ABSOLUTE/PATH/rdkit-mcp-server/.venv/bin/python",
      "args": [
        "/ABSOLUTE/PATH/rdkit-mcp-server/run_server.py",
        "--transport",
        "stdio",
        "--settings",
        "/ABSOLUTE/PATH/rdkit-mcp-server/recipe-settings.yaml"
      ],
      "type": "stdio"
    }
  }
}

公式出典

期待される結果

有効なプロジェクト JSON が絶対パスと --transport stdio を使用。

9. Cursor を再読み込みしてツール確認

全プラットフォーム

ワークスペースの再読み込みまたは Cursor 再起動後、MCP の rdkit を有効にして Agent 対話を開きます。MolWt、ExactMolWt、CalcMolFormula、CalcTPSA、CalcCrippenDescriptors を確認し、呼び出し前に SMILES を確認します。

公式出典

期待される結果

コネクターが有効で五つのツールが利用できる。

10. アスピリンの確認 Prompt を実行

全プラットフォーム

rdkit を有効にした Cursor Agent に入力し、実際の呼び出しを確認します。モデルの記憶による回答は MCP テスト合格ではありません。

rdkit コネクターでアスピリンを解析してください。SMILES は CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O です。この文字列を smiles 引数として CalcMolFormula、MolWt、ExactMolWt、CalcTPSA、CalcCrippenDescriptors を実際に呼び出してください。各ツールの戻り値、単位、ツール名を示し、平均分子質量と単同位体質量を区別してください。logP は計算記述子であり実測値ではないと説明してください。ツールが利用できない場合や失敗した場合は明示し、モデルの記憶で数値を補わないでください。

公式出典

期待される結果

指定した SMILES で実際に呼び出す。分子式は C9H8O4、平均分子質量は約 180.159 g/mol（許容差 0.02）、単同位体質量は約 180.04226 Da（許容差 0.001）、TPSA は約 63.60 Å²（許容差 0.1）。CalcCrippenDescriptors の logP とモル屈折率は約 (1.3101, 44.7103)（許容差 0.05）。これらは実測前の期待値で、このセッションの実行結果ではない。

11. 不正入力への対応を確認

全プラットフォーム

rdkit を有効にした Cursor Agent に入力し、実際の呼び出しを確認します。モデルの記憶による回答は MCP テスト合格ではありません。

RDKit ツールで SMILES not-a-smiles を解析してください。まず入力を検証し、不正なら検証またはツールのエラーを報告して停止してください。分子物性を作り出さないでください。

公式出典

期待される結果

不正な SMILES が明示的に拒否され、分子式や記述子の数値が作り出されない。

手順を順番に進め、コマンドを手動でコピーしてください。

トラブルシューティング

サーバーなし：現在の作業先の .cursor/mcp.json と有効状態を確認。
ENOENT/import：絶対パスと導入時の .venv を使用。
接続・プロトコル：既定 SSE ではなく --transport stdio を指定。
ツールなし：recipe-settings.yaml の五名称を確認して再読み込み。
呼び出しなし：実呼び出しを要求し履歴を確認。
リモートパス：実行ホストに導入し環境を別記録。

まだ動作しません

代替案

同じ RDKit サーバーの Claude Desktop レシピ、または補助モデルが不要なら直接 Python の RDKit を利用できます。