ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

DECIMER MCP Server

โดย DocMinusรุ่น 0.1.4i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.DocMinus/decimer-mcp-server

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ออกแบบ ภาพ และเสียง

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub DocMinus ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2169 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 6% ของอีก 2169 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2169 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

DECIMER MCP Server ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.4) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Figma Context MCP

โดย GLips

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

รันบนเครื่อง★ 16,165MITอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Claude Real Video

โดย HUANGCHIHHUNGLeo

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

รันบนเครื่อง★ 2,284MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Figma MCP Server

โดย figma

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

รันบนคลาวด์★ 2,152อัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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.
ถาม PopNx