Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

DECIMER MCP Server

von DocMinusVersion 0.1.4i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.DocMinus/decimer-mcp-server

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

MCP server for DECIMER image-to-SMILES chemical structure recognition

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Design, Bilder & Audio

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "decimer": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "decimer-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add decimer -- uvx decimer-mcp-server

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "decimer": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "decimer-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "decimer": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "decimer-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto DocMinus bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Design, Bilder & Audioi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2166 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 6 % der anderen 2166 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2166 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist DECIMER MCP Server sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.4) kam vor 7 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

Läuft auf deinem Computer★ 16.165MITAktualisiert vor 5 Monaten
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Claude Real Video

von HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

Läuft auf deinem Computer★ 2.284MITAktualisiert vor 2 Monaten
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The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

Läuft in der Cloud★ 2.152Aktualisiert vor 13 Monaten
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

DecimerMCPServer

mcp-name: io.github.DocMinus/decimer-mcp-server

MCP server that exposes DECIMER image-to-SMILES functionality as tool calls.

This project is a thin adapter over the existing FastAPI service in DecimerServerAPI. It does not run DECIMER models directly. The adapter sends JSON requests by default, with automatic fallback to form payloads for compatibility.

Tools

  • server_health: Checks whether the DECIMER FastAPI server is reachable.
  • analyze_chemical_image: Sends a base64-encoded image to /image2smiles/ and returns structured output.

Requirements

  • Python 3.10+
  • Running DECIMER API server (default: http://localhost:8099)

find it at either of these two versions:

  • GitHub: https://github.com/DocMinus/DecimerServerAPI
  • Dockerhub: https://hub.docker.com/r/docminus/decimer_api

Install

cd /Users/a/dev/DecimerMCPServer

uv venv uv sync

Configuration

Copy .env.example values into your environment:

  • DECIMER_API_BASE_URL (default http://localhost:8099)
  • DECIMER_API_TIMEOUT_SECONDS (default 60)
  • DECIMER_MAX_IMAGE_BYTES (default 10000000)
  • DECIMER_MCP_LOG_LEVEL (default INFO)

Run (stdio transport)

uv run decimer-mcp-server

or

uv run python -m decimer_mcp_server

Example MCP client config

{

"mcpServers": { "decimer": { "command": "uv", "args": ["run", "python", "-m", "decimer_mcp_server"], "env": { "DECIMER_API_BASE_URL": "http://localhost:8099" } } } }

Output shape

analyze_chemical_image returns:

{

"ok": true, "smiles": "CCO", "reason": null, "api_status_code": 200, "api_message": null, "classifier_score": 0.0000012, "classifier_threshold": 0.3, "classifier_decision": "structure_like" }

When no SMILES is returned by API classifier behavior:

{

"ok": true, "smiles": null, "reason": "not_chemical_structure", "api_status_code": 200, "api_message": "No SMILES returned by API", "classifier_score": 0.99999, "classifier_threshold": 0.3, "classifier_decision": "not_structure_like" }

Development tests

uv sync --extra dev

uv run pytest

Make targets:

make sync

make test

Smoke test helper

Run one health check + one inference call against your DECIMER API:

cd /Users/a/dev/DecimerMCPServer

DECIMER_API_BASE_URL=http://chitchat:8099 uv run decimer-mcp-smoke-test --image /Users/a/dev/DecimerServerAPI/example_usage/structure.png

If you keep settings in .env, load it with:

uv run --env-file .env decimer-mcp-smoke-test --image /Users/a/dev/DecimerServerAPI/example_usage/structure.png

or use make:

make smoke

Override the image path if needed:

make smoke SMOKE_IMAGE=/absolute/path/to/image.png

MCP Registry publishing

Tags matching v* trigger .github/workflows/publish-mcp.yml.

Workflow steps:

  • installs mcp-publisher
  • validates server.json
  • calls registry publish using secret MCP_REGISTRY_TOKEN
  • publishes slug io.github.DocMinus/decimer-mcp-server (case sensitive; must match registry grant)

Before tagging:

  1. Update pyproject.toml + server.json versions
  2. Ensure server.json stays valid (uv pip install jsonschema && python validate snippet from AGENTS.md)
  3. Add GitHub repo secret MCP_REGISTRY_TOKEN (GitHub PAT with repo, workflow scopes)

Release flow:

git tag v0.1.1

git push origin v0.1.1

Monitor Actions tab. If publish fails, rerun using workflow dispatch after fixing issues.

Contribution

This project was built by DocMinus with AI-assisted coding support (OpenCode/Copilot-style tooling), then reviewed and tested by the author.

AI usage policy

  • AI assistance was used for scaffolding, implementation drafts, and documentation edits.
  • Final technical decisions, validation runs, and acceptance were performed by the maintainer.
  • Runtime behavior should be validated with local tests (make test) and smoke tests (make smoke) before release.
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