mcp-molecules 是面向人工智能的化学工具集，强调可信、离线、确定性计算，并由权威数据源（如 NIST 原子量与同位素组成数据库）支撑。它作为 MCP 服务器运行，让语言模型在回答化学问题时不必依赖记忆，而是通过实际计算获得可信答案。
主要能力
molecular_weight_calculator（分子量计算器）：根据化学式计算分子量（摩尔质量）。参数包括：formula（元素符号、整数倍率、任意嵌套括号以及同位素标签 D 和 T，例如 H2O、C6H12O6、Ca(OH)2、Fe2(SO4)3、((CH3)2CH)2、D2O、Tc）；unit（单位，默认 g/mol，可选 kg/mol、Da、u、kDa）；uncertainty（按 NIST 各元素标准不确定度进行平方和传播，报告 value ± sigma）；monoisotopic（使用每种元素最丰同位素，得到质谱单同位素质量，而非标准原子量）；composition（返回各元素的质量百分比组成）。
isotope_distribution（同位素分布）：计算某化学式的天然同位素分布模式，即质谱仪会看到的峰，给出每个峰的质量、m/z 和相对强度，以及单同位素质量和平均质量。参数包括：formula（语法同分子量计算器）；charge（默认 0 表示中性质量，非零 n 报告 [M+nH] / [M-nH] 离子的 m/z）；threshold（丢弃低于基峰该百分比的峰，默认 0.1）；limit（最多返回的峰数，按强度从高到低，默认 10）；grouping（unit 默认折叠为整数标称质量；exact 保留每个解析出的同位素体）。
find_chemical_compound（查找化合物）：按名称或分子式查找化合物。先搜索内置离线数据库（PubChem 子集）和可写用户缓存，然后（除非禁用）使用在线回退（PubChem、Wikidata，以及在设置了 API key 时使用 EPA CompTox），并缓存获取结果。参数包括：query（名称如 aspirin、acetylsalicylic acid，或分子式如 H2O、C9H8O4；分子式按 Hill 系统匹配）；by（默认 auto，猜测名称或分子式，未命中时回退到另一方向；name 或 formula 可固定方向）；limit（按分子式查找时返回的最大化合物数，同分异构体共享同一分子式，首选名称在前）。在线回退默认开启；将 MCP_MOLECULES_ONLINE 设为假值（0 / false / no / off）可完全离线查询。EPA CompTox 数据源还需要在 MCP_MOLECULES_EPA_API_KEY 中提供免费的 CCTE API key，否则跳过该来源。
info：服务器可用性 / 版本 / 环境健康检查。
可查询的示例问题包括：一摩尔葡萄糖有多重（解析名称到 C6H12O6 并计算摩尔质量）；Fe2(SO4)3 中铁占质量的比例（各元素百分比组成）；咖啡因的摩尔质量及其不确定度（传播 NIST 标准不确定度）；氯仿的质谱是什么样（天然氯同位素模式，M、M+2、M+4 等峰）；咖啡因的 [M+H]⁺ m/z（质子化离子质量）；哪个化合物分子式为 C9H8O4（分子式到名称，其异构体中的阿司匹林）；C2H6O 的异构体有哪些（一个分子式对应多个名称，如乙醇和二甲醚）。
使用方式与配置
元素质量来自 NIST 原子量与同位素组成数据库（https://physics.nist.gov/cgi-bin/Compositions/stand_alone.pl），属公有领域，数据以 mcp_molecules/data/nist_atomic_weights.json 捆绑在包中。可通过 Claude Code 注册。仓库 .githooks/ 中的 pre-commit 钩子会自动格式化和检查暂存的 Python 文件，需在每个克隆中启用一次。项目采用 GPL-3.0-or-later 许可证，捆绑的 NIST 数据为公有领域。
适用场景与限制
适用于需要可信化学计算的 AI 场景，如分子量、不确定度、同位素分布和化合物名称/分子式查询。其优势在于离线、确定性计算并基于权威数据。限制方面，更多面向分子的工具仍在计划中；在线回退默认开启，若需完全离线需显式禁用；EPA CompTox 来源需要额外 API key。项目鼓励赞助以维持发展。
